基于层次分析法的船舶网络通信可靠性研究

为了提高船舶网络通信可靠性评估精度,保证船舶网络通信成功率,设计了基于层次分析法的船舶网络通信可靠性评估方法。首先对当前船舶网络通信可靠性评估现状进行分析,指出各种船舶网络通信可靠性评估方法的弊端,然后根据科学、客观、全面的原则,构建了船舶网络通信可靠性评估指标,采用层次分析法确定评估指标的权值,并实现船舶网络通信可靠性评估,最后采用具体船舶网络通信可靠性评估实例分析其可行性。结果表明,本文方法可以对船舶网络通信可靠性状况进行评估,评估误差小、速度快,解决了船舶网络通信可靠性评估过程中存在的难题,是一种切实可行的船舶网络通信可靠性评估方法。     

水上通信网络海量多维数据弱关联识别方法

随着网络通信技术的发展,水上通信数据呈现出多元化与复杂化,多维数据交互并行,造成海量数据中部分多维数据出现关联程度差,无法及时被调度交互,致使网络冗余数据量增加,影响网络数据交互识别效率。对此提出水上通信网络海量多维数据弱关联识别方法。首先,通过引入多维聚类算法对网络中的数据进行聚类中心量的计算;然后,根据得到的聚类规则,引入弱关联挖掘算法,对海量数据进行多维度关联计算;接着,通过引入的弱关联定位算法对挖掘出来的数据进行识别定位计算,实现海量数据中弱关联多维数据的精准识别;最后,通过仿真对比实验对提出方法进行验证,证明提出方法具有较强的识别能力,且识别准确性高、稳定性好、可行性强。     

舰船一体化网络应用研究

为了提高舰船信息集成水平,推动舰船一体化网络技术的应用,本文分析国内外舰船网络的应用现状和发展趋势,通过对商用主流网络技术的舰载适用性分析,提出舰船一体化网络适合采用的技术体制,并给出舰船一体化网络应用建议,能为舰船一体化网络设计提供借鉴与参考。     

舰载无线通信网络干扰信号截获方法研究

舰载无线通信受到分布在大气环境中的干扰信号影响,导致通信设备无法稳定正常工作,且由于传统方法无法准确的对干扰信号进行检测、识别、跟踪、分离操作,导致舰载无线通信质量低。为此,提出新的舰载无线通信网络干扰信号截获方法。根据舰载无线通信网络干扰信号检测、识别、跟踪、分离引入对应的计算算法,实现对舰载无线通信网络干扰信号的准确拦截。通过仿真实验对所提方法进行测试,证明了提出方法的可行性与有效性。     

基于边缘计算的水面无人艇通信数据分发机制

为了提高水面无人艇(Unmanned Surface Vessel,USV)通信的实时性和数据分发效率,本文提出一种基于边缘计算的无人艇通信数据分发机制(Communication Data Distribution Mechanism,CDDM)。首先,本文设计了一种基于边缘计算的USV通信架构,解决了多USV与多边缘服务器接入与匹配问题。其次,该方法通过最优数据分发和最优压缩数据逐步提高网络实时性,采用贪婪算法对数据压缩率构建的最优数据分发方程进行求解,得到全局最优数据压缩率和最优数据分发矩阵。仿真实验结果表明,CDDM比传统云计算机制的实时性更好。与现有2种先进算法相比,提出的CDDM在实时性和信息交付均有较大提升。因此,本文提出的算法具有更好的USV通信数据分发能力。     

基于贝叶斯网络的舰船故障建模方法研究

舰船故障建模是进行故障诊断的主要技术,舰船故障的种类多,变化复杂,兼具有随机性和规律性,当前舰船故障诊断的建模方法无法描述其变化特点,使得舰船故障诊断结果不理想。为了改善舰船故障诊断效果,设计了基于贝叶斯网络的舰船故障建模方法。首先对舰船故障诊断的工作原理进行分析,指出当前舰船故障诊断方法出现缺陷的影响因素,然后采用贝叶斯网络对舰船故障诊断过程进行模拟和建模,最后采用仿真实验与其他舰船故障诊断模型的结果进行对比。结果表明,贝叶斯网络的舰船故障诊断正确率更高,可以更好反映舰船故障诊断随着时间改变的变化趋势,避免了出现故障诊断错误率高的难题,具有广泛的应用前景。     

船舶通信网络多路电子信息资源整合方法分析

传统信息资源整合方法存在资源整合程度差、效率低的缺点,为此,提出基于无线局域网的通信网络多路电子信息资源整合方法。根据资源整合平台,可将通信网络多路电子信息资源分为应用层、整合层和采集层,并构建资源整合优化模型。根据该模型,引入网络信息资源整合因子,计算整合平均速率,根据该速率控制整合因子,并记录长期信息传输吞吐量,获取精准整合信息资源,由此实现网络多路电子信息资源整合。通过数值实验结果可知,该方法最高整合效率可达到90%,为船舶高效通信提供支持。     

船舶网络的用户访问安全性机制分析

传统的网络用户访问安全性机制存在着恶意用户识别时间长的缺陷,为此提出船舶网络的用户访问安全性机制分析研究。采用APK软件对船舶网络用户访问数据进行采集,利用JAIA语言对采集的数据进行预处理,以上述处理好的船舶网络用户访问数据为依据,对其数据异常进行检测得到船舶网络用户访问数据异常主题,以其为基础对相关特征量进行提取,以提取的特征量为依据采用用户识别算法对恶意用户进行识别,实现了船舶网络的用户访问安全性机制的运行。通过实验得到,提出的船舶网络的用户访问安全性机制的恶意用户识别时间比传统机制快了4 s,说明提出的船舶网络的用户访问安全性机制具备极高的有效性。     

云计算环境下船舶网络节点流量精准获取方法研究

传统的船舶网络节点流量精准获取方法对节点定位的准确率低,定位过程花费的时间过长。为解决上述问题,在云计算环境下研究了一种新的船舶网络节点流量精准获取方法,利用改进的Apriori算法和并联算法搭建船舶云计算环境,在搭建的云计算环境中确定节点性能指标,根据节点性能分析精确转移率。为验证研究的获取方法效果,与传统获取方法进行实验对比,结果表明,新的获取方法能够更加精准地定位出节点位置,并在此基础上降低定位过程花费的时间。     

船舶传感器网络中节点定位算法设计

节点定位对于船舶传感器网络具有十分重要的意义,没有节点位置的信息是无用的,经典的船舶传感器网络节点定位算法—DV-hop算法存在定位误差大、速度慢等问题。为了提高船舶传感器网络节点定位结果,设计了改进DV-hop算法的船舶传感器网络节点定位算法。首先对当前船舶传感器网络节点定位算法的研究现状进行分析,找到引起DV-hop算法定位误差大、速度慢的原因,然后采用传感器网络发射信号强度得到节点之间的距离,在此基础上采用DV-hop算法进行船舶传感器网络节点定位,最后进行船舶传感器网络节点定位实验,实验结果表明,本文算法克服了当前船舶传感器网络节点定位误差大的缺陷,其船舶传感器网络节点定位精度不仅明显高于DV-hop算法,而且船舶传感器网络节点所耗费的时间更少,获得了整体效果更佳的船舶传感器网络节点结果。