舰船无线通信网络链路非线性规划数学模型分析

受到时延和丢包问题的影响,以往链路规划方法的使用效果不佳,由此,提出舰船无线通信网络链路非线性规划数学模型分析方法。描述链路非线性规划问题,应用Whittle方法进行规划参数确定,结合离散小波变换方法组合模型参数,对不同时间尺度下的网络流量进行分解;通过判定最短流量数据的传输链路,将参数代入组合模型,得到相应的舰船无线通信网络链路非线性规划数学模型;利用非线性反馈控制原理,有效补偿系统的容错现象,改善系统的时延和丢包问题。由实验结果可知,该模型最低丢包率为0.70%,最大时延为3 ms,具有良好的非线性规划效果。     

舰船编队通信网络混合数据智能调度方法

为避免舰船编队通信网络在数据传输时出现网络堵塞和冲突,提高数据传输速率,研究舰船编队通信网络混合数据智能调度方法。分析舰船编队通信网络结构,根据舰船通信网络状态,构建混合数据智能调度优化目标函数,基于深度学习网络的优化方法,获取最佳混合数据智能调度方案。经实验验证可知,该方法可有效降低混合数据传输时延与路由开销,提高分组投递率,避免通信网络发生堵塞现象。     

结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法

针对传统舰船疏散网络最优路径选取方法舰船疏散性能较差的问题,设计一种结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法。基于无向二值网络,利用节点代表疏散通道交叉点、疏散集合点、疏散口、水密门、舱室等舰船疏散通道因素,构建舰船疏散网络结构模型,结合集合点容量限制构建流动约束对应函数、水密性对应函数,从而对舰船疏散网络结构模型的目标函数进行构建。根据构建的目标函数,利用蚁群算法实现舰船疏散网络最优路径选取。为了证明该方法的舰船疏散性能较强,将传统方法与该方法进行对比实验。实验结果证明,结合集合点容量限制的舰船疏散网络最优路径选取方法的舰船疏散性能优于传统方法,更适合进行舰船疏散网络最优路径选取。     

基于hadoop的舰船通信网络数据并行处理方法

舰船通信网络数据量的显著提升对数据处理性能提出更高要求,为提升数据处理效率,研究基于hadoop的舰船通信网络数据并行处理方法。设计由数据应用层、数据处理层和数据存储层共同组成的基于hadoop的舰船通信网络数据并行处理架构：数据应用层作为用户与数据处理架构的交互工具,将所采集的数据上传至架构内;数据处理层运行MapReduce程序实现数据存储、解析与聚类等并行化处理;数据存储层采用HBase与HDFs等多种不同的存储方式存储舰船通信网络数据。实验结果显示,该方法可实现准确的舰船通信网络数据聚类,大幅节省数据处理时间,在数据量较大的条件下具备较好的数据处理加速比。     

基于无线网络的舰船实时导航数据采集与传输研究

研究基于无线网络的舰船实时导航数据采集与传输,满足舰船实时导航数据传输的多样性需求。利用GPS接收机、罗兰C接收机、多普勒计程仪等导航数据采集设备,采集舰船位置信息、航行速度等实时导航数据,所采集数据利用无线局域网传输至舰船导航系统。无线局域网编码处理舰船实时导航数据与通信信道,采用信道加密方法加密编码后数据,利用压缩感知算法重构加密后数据,完成无线局域网的数据接收;数据接收的反向操作即数据发送过程,通过数据接收与发送2个过程,实现舰船实时导航数据传输。实验结果表明,该方法利用平台罗经仪有效采集舰船首向角数据,不同类型的舰船实时导航数据传输均未存在丢包情况。     

物联网环境下远程舰船通信网络数据安全存储方法

常规的数据存储方法存在数据丢失的问题,导致通信网络数据安全性降低,因此研究物联网环境下,远程舰船通信网络数据安全存储方法。该方法设计了一个数据虚拟存储空间,经拆分平面拆分后重置数据置乱规则,通过建立分级混合加密机制,实现远程舰船通信网络数据的安全存储。实验测试表明,与常规的数据存储相比,应用该方法网络数据丢失量骤减,存储安全得到提升。     

舰船电气设备虚拟维修系统的设计与实现

文章围绕舰船电气设备的维修训练和考核需求,规划设计虚拟维修系统的组成结构和软件模块,运行状态转换控制流程及数据通信交互模式,详细阐述了训练考核教控管理、三维模型显示交互、数学模型仿真计算等软件功能。利用Lab VIEW、3DMAX和Post Engineer软件联合开发,研制完成了舰船海水淡化装置虚拟维修系统,实现虚拟现实交互、运行特性仿真、实时数据通信和训练考核评估等性能。     

基于FCM聚类的船舶网络传输时延自适应优化方法研究

针对传统船舶网络传输时延控制方法存在的时延性能差、传输失败率高的问题,研究一种基于FCM聚类的船舶网络传输时延自适应优化方法。该方法利用TURBO编码和LDPC编码相结合的方法对船舶网络信道进行编码,搭建船舶网络环境;利用基于灰度关联分析预测方法预测各信道的负荷能力,结合预测结果,利用FCM聚类算法实现资源数据与传输路径之间的聚类匹配,从而合理均衡配置资源,最大程度降低网络传输时延。结果表明:船舶网络传输时延自适应优化方法进行船舶网络信息传输时延缩短了7.9 ms,平均传输失败率降低了8.44%。     

基于云计算虚拟化技术的船舶航海信息服务平台

采用KVM虚拟化系统的内核单元,调用并驱动虚拟机、构建虚拟节点、生成虚拟网络环境,通过QEMU处理器完成虚拟机对应I/O磁盘运行,将虚拟网络提供给虚拟管理层应用,通过虚拟化技术转换舰船航海信息服务平台内的物理资源为资源池,并整合物理资源层中同类资源,将同类构资源池提供给事物管理层;通过事物管理层调控将所有的航海信息传送应用至服务层,通过应用服务层为用户提供舰船航海信息服务。实验结果表明,该平台具有较好的信息传输完整性与交互性能,构建网络环境消耗时间低。     

船联网数据分发的路径时延模型研究

近年来由于信息传输时延问题导致船舶航行事故频发,为减小船舶航行安全事故发生的概率,对船舶航行过程中数据分发路径传输时延问题的有效处理成为当前亟待解决的问题,逐渐受到了广泛关注。在船联网数据分发通信过程中,需要通过多层网络对不同船舶的通信状态进行传输和接收,由于舰船数据分发网络路径的结构层次复杂,且易受到外界因素干扰,信息传输频率不同,造成信息传输特征存在延时、错误等问题,会对通信效果造成不良影响。因此,针对船联网数据分发的路径时延模型进行研究,提出采用信息重排的网络性能优化算法对船舶数据分发向量进行重新排列,以便提高数据集成优化程度,实现网络数据分发路径成优化评估信息,保障信息传输质量。为检验该方法的有效性和灵敏度,分别进行数据分发延时检测实验和误差检测实验,实验结果证实基于信息重排的网络性能优化算法设计的船联网数据分发的路径时延模型信息传输性能及抗干扰能力均优于传统方法,有较高的参考价值。     

舰船通信网络的自适应路由算法设计

路由算法是保障舰船通信网络正常工作的关键技术,当前舰船通信网络路由算法没有全面考虑节点能量限制问题,使得舰船通信网络的路由并非最优,导致舰船通信网络数据传输错误率高,舰船通信网络生存周期过短,为了提高舰船通信网络的通信质量,加快舰船通信网络数据传输速度,设计了一种自适应的舰船通信网络路由算法。首先对国内外舰船通信网络路由算法进行研究,找到引起各种算法不足的限制因素,然后模拟生物细胞分裂过程对舰船通信网络进行分簇,每一个簇包含不同规模的舰船通信网络通信节点,并舰船通信网络路由能耗最小、舰船通信网络生存周期最长为优化目标,构建最优的舰船通信网络通信路由,最后在Matlab 2016平台进行了舰船通信网络路由算法的性能测试实验。本文算法提高了舰船通信网络通信的平均吞吐量,舰船通信网络数据传输时延小,提高了舰船通信网络通信效率,有助于提高舰船通信网络的生存周期,具有十分高的实际应用价值。     

基于HOOPS的虚拟舰船可视化平台开发研究

提出利用HOOPS组件技术开发虚拟舰船可视化平台的方法,介绍舰船三维模型建立及优化的方法和转换为HSF格式的过程,实现了舰船三维模型与舰船信息数据库的联系及交互.     

基于协同过滤的舰船通信网络告警数据多维度分析方法

面对当前舰船通信网络多维度告警数据,传统分析方法已经无法满足实际需求,导致虚警率过高,浪费了大量资源。为此,提出一种基于协同过滤的舰船通信网络告警数据多维度分析方法。该方法主要分为3部分,首先利用基于XML的集成技术采集舰船通信网络多维度告警数据,然后利用主成分分析方法(PCA)进行数据降维,最后利用协同过滤算法对告警数据进行分类,按照类别进行具体分析,以此为依据提出相应的告警解决方法。结果表明,与传统方法相比,利用基于协同过滤的方法进行舰船通信网络告警数据多维度分析后,虚警率有所降低,为舰船通信网络的正常运行提供了重要的保障。     

舰船通信网络的信道均衡化技术

当出现多个终端节点涌入一条通信信道情况后,就极易发生信道不均衡问题,导致误码率较高和传输延迟,影响数据信息传输的准确性和实时性。为此,研究一种舰船通信网络的信道均衡化技术。该研究先是将舰船通信网络简化成拓扑结构,并进行舰船信道估计,建立舰船通信网络的信道均衡问题目标函数模型;后利用遗传算法对上述模型进行求解,得出信道均衡化最优方案。结果表明,与3种前人研究的均衡化方法相比,所研究方法应用下,误码率较低,数据延迟传输时间更短,证明了所研究方法的信道均衡化效果更好。     

基于航迹信息的舰船姿态角估计研究

提出了一种利用航迹信息估计出舰船目标姿态角的方法。该方法首先建立了舰船目标运动模型,然后采用Singer模型对舰船目标的雷达数据进行处理,最后对舰船目标航迹数据进行多项式拟合,使目标数据更加优化,进而精确地估计出舰船目标的姿态角。仿真结果表明,该方法能够有效地估计舰船目标姿态角。     

基于IPv6的大型舰船通信网络卸载引擎设计与实现

现有舰船上采用的通信网络卸载引擎,在TCP协议上只支持传统IPv4网络协议。传统的IPv4网络协议自身的局限性,制约了大型舰船网络卸载引擎的数据扩展与吞吐能力。提出基于IPv6的大型舰船通信网络卸载引擎设计。创建IPv6运算处理模块,替代IPv4协议支持。独立对IPv6协议下交互数据进行预运算处理。增加TOE数据加速模块,对交互中的用户交互协议数据做快速运算优化处理。通过实验证明,基于IPv6的大型舰船通信网络卸载引擎设计,在大型舰船通信网络使用中,具有网络数据交互能力强、数据运算稳定、数据交互吞吐量明显优于IPv4协议,充分证明了设计的可应用性。     

基于数字孪生的舰船上层建筑运维系统

以降低舰船运行故障为目的,设计基于数字孪生的舰船上层建筑运维系统。该系统利用数据采集层内传感器数据采集模块采集舰船上层建筑设备基本数据和运行数据,得到舰船上层建筑设备中控数据,通过报文解析后,将其存储到MySQL数据库内;数字孪生层通过调取MySQL数据库舰船上层建筑设备中控数据,构建数字孪生体后,利用其模拟舰船上层建筑设备生产和同步虚拟运行后,得到舰船上层建筑设备实时虚拟运行数据,并将其传输到业务逻辑层内;业务逻辑层对实时虚拟运行数据进行预处理后,通过映射驱动将其传输到故障诊断模块内,该模块使用基于规则变量分析的舰船上层建筑故障诊断方法得到舰船上层建筑设备实时运行故障状态,并将故障状态信息传输到展示层内;展示层利用基础管理、数据统计和检测维保等功能实现舰船上层建筑运维。实验表明,该系统运行较为稳定,可精准诊断舰船上层建筑设备故障诊断,并为用户提供设备运维视情优先级。     

支持向量机的船舶网络丢包率预测数学模型

船舶通信网络承载着船舶通信、导航、内部系统控制等关键功能,通信网络的质量直接决定了船舶的工作状态,由于船舶通信受到海上恶劣的气象条件影响,网络的时延、数据丢包等问题一直是行业内的研究热点。支持向量机是一种较为先进的数据整理和分类技术,本文结合最小二乘法与支持向量机技术,建立了船舶通信网络的丢包率预计模型,结合NS2软件进行了通信网络的丢包率预测,并获得了与实际测量数据较为接近的预测效果。     

基于本地信噪比的舰船网络目标节点原始状态恢复方法

传统的舰船网络目标节点原始状态恢复方法存在扫描目标节点时间过长的问题,为此,设计基于本地信噪比的舰船网络目标节点原始状态恢复方法。利用监控模块监控网络中的目标节点,扫描各节点运行状态,通过请求本地信噪比筛选出有效的节点状态传输数据,经过数据融合后,将数据传输至管理中心,通过计算目标节点与相邻节点的距离,调度现有的节点或增加额外的节点恢复目标节点原始状态,至此舰船网络目标节点原始状态恢复方法设计完成。测试结果表明:与传统的目标节点原始恢复方法相比,设计的基于本地信噪比的舰船网络目标节点原始状态恢复方法扫描节点时间缩短了2倍左右,说明该方法适合应用在舰船网络目标节点原始状态恢复中。     

舰船维修虚拟训练平台研究

针对舰船维修训练中成本高 ,训练效果低的缺陷 ,利用虚拟现实技术 ,分析了舰船维修虚拟训练平台的系统结构 ,同时对系统实现中的虚拟对象建模 ,交互控制模块及分布式多人协作模式的问题进行了研究