云计算环境下船舶无线网络通信路径选择方法优化

针对当前船舶无线网络通信路径选择效率低,难以找到全局最优的船舶无线网络通信路径问题,为了提高船舶无线网络通信质量,设计了基于云计算环境下船舶无线网络通信路径选择优化方法。首先对经典船舶无线网络通信路径选择方法分析,找到其存在不足,然后考虑无线网络通信节点能耗、路径总能耗等因素,通过动态方式建立一条最优的无线网络通信路径,最后基于云计算环境对无线网络通信路径选择方法进行仿真测试,结果表明,本文方法利用云计算环境的优点,提高了找到最优无线网络通信路径的速度,并且无线网络通信路径更优,提高了无线网络通信数据传输速度,具有广泛的应用前景。     

基于危险理论的舰船通信网络安全风险评价

为了准确把握舰船通信网络安全风险的变化,设计了基于危险理论的舰船通信网络安全风险评价方法。首先引入危险理论将舰船通信网络入侵频率作为风险评价输入,舰船通信网络安全风险级别作为输出,建立舰船通信网络安全风险评价样本集合,然后采用Elman神经网络对舰船通信网络安全风险评价样本集合进行训练,建立舰船通信网络安全风险评价模型,最后采用舰船通信网络系统为例,分析舰船通信网络安全风险评价方法的可行性,结果表明,本文方法能够高精度把握舰船通信网络安全风险变化态势,不仅获得了令人满意的舰船通信网络安全风险评价结果,而且舰船通信网络安全风险评价效果要优于其他方法,具有十分显著的优势。     

云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计

为解决目前广泛使用的通信网络异类入侵数据实时检测系统应用船舶海上通信监测时,存在检测精度较低的不足,提出了云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计。基于系统架构设计,以及异常数据采集与检测模块设计,实现实时监测系统的硬件设计,依托软件设计,完成了提出的云计算下海上通信网络异类入侵数据实时检测系统设计。试验数据表明,在海上通信环境下,提出的入侵检测系统较目前广泛采用的入侵检测系统检测精度提高37.73%,适合于船舶海上通信网络异类入侵数据实时检测。     

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。     

强干扰下多路电子通信信号自动捕获算法研究

传统捕获算法性能较差,无法自动捕获伪码,为了解决这个问题,提出强干扰下多路电子通信信号自动捕获算法。在强干扰下搜索多路电子通信信号,以此限制伪码长度和频偏范围,并依据非线性相位原理调制多路电子通信信号参数,在此基础上,结合多普勒频偏频域补偿原理,实现对伪码的自动捕获,考虑到强干扰下自动捕获速度问题,采用循环谱快速捕获原理计算多路电子通信信号的各项参数,使得自动捕获的速度更快,由此,完成多路电子通信信号自动捕获算法的设计。在实验中,为对比2种算法的性能,设计自动捕获过程,实验结果表明,所提算法性能更好。     

基于改进Apriori算法的船舶通信入侵检测方法分析

非法入侵行为危害着船舶通信系统的安全,针对当前船舶通信入侵检测错误率高的缺陷,提出了基于改进Apriori算法的船舶通信入侵检测方法。首先对国内外当前的船舶通信入侵检测方法进行分析,指出了各种方法存在的局限性,然后采用Apriori算法建立船舶通信入侵检测关联规则,实现船舶通信入侵检测数据进行挖掘,并对Apriori算法存在的不足进行相应的改进,最后进行了船舶通信入侵检测仿真实验,本文方法简化了船舶通信入侵检测过程,加快了船舶通信入侵检测速度,提高了船舶通信入侵检测正确率,为船舶通信系统安全管理人员决策提供了有价值的参考依据,能够保证船舶通信系统的安全。     

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。     

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。     

基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法

船载通信信号在传输过程中受各种因素的影响存在被削弱的现象,使得原始信号变成了微弱信号,如果不进行增强处理,会延长数据传输时间以及造成信噪比过小,影响通信质量。针对上述问题,提出一种基于稠密度聚类的船载通信微弱信号自动增强方法。该方法主要分为3步:第一步进行小波去噪处理,降低噪声对原始信号的干扰;第二步利用稠密度聚类方法对微弱信号进行聚类检测,加快信号增强处理效率;第三步对检测出来的信号进行补偿,增强信号特征。结果表明:与传统船载通信微弱信号自动增强方法相比,本方法处理后,数据传输延时值缩短3.8 s,信噪比增大8.3 dB,解决了传统方法存在的问题。