舰船传感网络入侵数据快速定位方法分析

为了保证舰船传感网络的安全运行,提出舰船传感网络入侵数据快速定位方法。通过网关/基站和节点,设计适合舰船传感网络入侵数据定位的拓扑结构,并根据构建的目标定位网络拓扑结构,采用三边质心法获取入侵节点坐标,完成对舰船传感网络入侵数据的快速定位。根据实验结果可知,所提方法能够快速且精准的对舰船传感网络入侵数据进行定位,为舰船网络通信安全奠定了基础。     

美俄潜艇声纳装备的发展

声纳设备出现以来,随着微电子技术、信号处理技术的发展以及人们对声传播规律的认识,声呐技术有了长足的进步,出现了多种低频、大功率,大尺寸基阵声呐和新体制声呐.论文分析了美、俄潜艇声纳装备的发展趋势,以及现役声纳装备的配置、主要性能、声基阵布置等.分析总结了世界主要综合声纳系统的三个技术发展方向,可供潜艇声纳装备的研制及艇总体设计提供参考.     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。     

基于改进神经网络算法的舰船操纵性能预报系统

针对传统舰船操纵性能预报系统预报精度低、稳定性差、效率慢等弊端,设计一种新的基于改进神经网络的舰船操纵性能预报系统。对标准神经网络算法容易陷入局部最优解的不足进行改进,用共轭梯度法取代原梯度下降算法,介绍了改进后的神经网络算法。通过矩阵方式对舰船操纵稳定性的构成进行描述,利用改进的神经网络算法设计舰船操纵稳定性预报系统。实验结果表明,所设计系统预报精度高、稳定性强、效率快,能有效完成舰船操纵稳定性的预报。     

基于嵌入式舰船通信模块的DSP设计

舰船通信模块是实现舰船内部及舰船与指挥中心进行卫星通信的重要单元,针对当前舰船通信模块设计抗干扰能力差、通信质量差的问题,提出基于嵌入式舰船通信模块的DSP设计方案。构建通信模块的总体结构模型,通信模块的硬件单元包括DSP处理器和PCI总线模块,采用嵌入式16位定点DSP内核进行逻辑控制设备设计,以ADSP-BF537为核心器件进行舰船通信模块的主控模块设计,在IEE802.3兼容10/100 M以太网MAC下实现通信协议和通信接口设计。测试结果表明,采用该方法案进行舰船通信模块设计,提高了舰船通信系统稳定性和抗干扰性。     

舰船通信网络中的移动脆弱节点定位与实现

舰船通信网络采用节点分布式组网设计,实现与外界的无线通信和远程卫星通信,对网络中的移动脆弱节点准确定位检测,实现对网络故障的及时诊断。本文提出一种基于网络传输信道量化跟踪融合的移动脆弱节点定位方法。首先构建舰船通信网络的节点分布模型,在舰船通信网络的多径传输信道中进行节点之间传输数据的信号分析;然后采用信道量化跟踪融合方法进行移动脆弱节点的异常特征提取,实现异常脆弱节点定位;最后进行实验测试,仿真结果表明,该方法对舰船通信网络中的移动脆弱节点定位检测的准确概率较高,时间开销较小,在通信网络故障诊断中具有实用性。     

高噪声背景下舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法

传统的舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法存在着识别错误率高的缺陷,为此提出高噪声背景下舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法研究。对采集的连续语音信号进行预加重和预处理,以预处理后的连续语音信号为基础,采用多通道语音增强方法对连续语音信号进行增强,得到纯净连续语音信号估计,采用CDMFCC方法对纯净连续语音信号特征参数进行提取,通过CDHMM方法实现了高噪声背景下舰船指挥舱大词汇量连续语音的识别。通过实验得到,提出的舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法识别错误率比传统方法低了16%,说明提出的舰船指挥舱大词汇量连续语音识别方法识别性能更好。     

船舶舵鳍联合减摇模糊变结构控制研究

分析了船舶运动的非线性模型,根据实际情况进行假设,得到了船舶舵鳍联合减摇控制系统的状态方程,把非线性船舶舵鳍联合控制模型转化为可控正则型;将船舶运动模型看作是由横摇、艏摇、横荡3个子系统构成的大系统,进行了舵鳍联合控制,设计了舵鳍联合控制器和分散非线性变结构控制器,为了改善控制的品质,又进一步提出了模糊趋近律变结构控制的方法,最后针对减摇控制器进行了MATLAB仿真研究。仿真结果表明:舵鳍联合控制器能够很好的抑制船舶的横摇和艏摇,并能尽可能的减小横荡。     

多参量状态下舰船网络异常故障智能诊断方法分析

为了解决船舶网络数据交互压力成倍增长,网络故障特点已由单纯的单要素故障转变为多因素故障的问题。提出多参量状态下舰船网络异常故障智能诊断方法分析。对网络环境的全局变量进行收集,获取多参量状态,根据获取的多参量状态数据,建立多参量网络健康评估模型,定义对参量下故障识别的学习状态,确定网络故障点,通过数据提取算法完成对故障点的提取,完成故障的智能诊断。通过实验数据表明:相同时间量与故障量下,采用设计方法的故障诊断效果,要比传统诊断方法多诊断出故障21处,提升效果明显。     

舰船机械部件散热控制系统研究

传统舰船机械部件散热控制系统,存在部件局部温度数据采集精度误差大,散热电路控制信号反馈量差量较大,导致散热系统控制准确度降低。针对问题产生原因,提出舰船机械部件散热控制系统研究。通过组建多区域高精度热量采集硬件,对舰船机械部件不同区域热值进行±0.01℃的高精度数据采集;软件部分通过PID神经网络算法,对不同区域热值进行最优量分析计算;引入模糊控制补偿算法,根据热值数据信号,对控制电路信号耦合进行误差补偿,提升散热控制电路的控制精度。通过仿真测试表明:设计系统能够在较短的时间内,将机械部件温度降低20℃,在时间层面上设计系统响应性更好,控制精度更高,更符合舰船机械部件散热控制应用标准。