论船舶通信网络异常数据定位技术范文

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摘要:普通船舶异常数据定位算法，存在数据位置定位不够准确、定位时间较长等弊端。为有效解决上述问题，设计基于通信网络异常分析的船舶数据定位算法。通过船舶异常信号的稀疏化处理、通信网络的恢复与重构，完成通信网络异常分析。通过船舶数据关键字查询、GNP网络定位格局的搭建、定位最短路径选择，完成基于通信网络异常分析船舶数据定位算法的搭建。设计对比实验结果表明，新型算法与传统算法相比，可以快速、准确的定位数据所处位置。

关键词：船舶通信；网络异常；数据定位；稀疏化；网络恢复；关键字；定位格局；最短路径

0引言

普通船舶异常数据定位算法，利用无线通信网络技术，完成船舶异常信息数据的定量采集，且要求待采集数据的信号损率，至少达到原始通信带宽的2倍以上，才能保证定量采集结果的真实性。这种方法最大程度上，限制了信号的精确度，保证定量采集样本的真实性。完成船舶异常信息数据的定量采集后，根据不同类型数据，会在网络中产生不同长短时间延迟的原理，对所有数据进行位置排序，进而确定异常船舶数据的真实位置，完成数据定位处理[1]。但因大量数学计算公式的利用，常导致传统定位算法数据位置定位准确性不高、定位时间较长等现象的发生。为避免上述情况的出现，通过表示船舶异常信号稀疏化的方式，完成船舶通信网络的恢复与重构，进而完成通信网络的异常分析，在此基础上，利用GNP原理搭建网络定位格局，完成基于通信网络异常分析船舶数据定位算法的搭建。实验数据结果表明，与传统算法相比，新型船舶数据定位算法的各项属性，均得到一定程度的提升。

1通信网络异常分析

通信网络的异常分析，由船舶异常信号的稀疏化表示、通信网络的恢复与重构2部分组成。

1.1船舶异常信号的稀疏化表示

船舶异常信号的稀疏化表示，是完成通信网络异常分析的前提条件，直观上来说，船舶异常信号的稀疏性，指的是所有船舶信号中，只有少数的异常元素保持非零状态，其余大多数元素都始终维持零值。

1.2通信网络的恢复与重构

通信网络的恢复与重构，是完成通信网络异常分析的核心。在船舶异常信号稀疏化处理的基础上，通信网络的恢复与重构方法，可分为凸优化方法、贪婪化方法、组合方法3种[2]。其中凸优化方法，通过增加约束条件的方式，获得船舶异常信号的最稀疏解，也可以利用数据的极小化原理，来完成船舶通信网络的逼近处理。贪婪化方法，在每一次迭代选择船舶异常信号的过程中，都利用信号的匹配追踪原理，完成通信网络的逼近处理。组合方法，可对船舶异常信号进行结构化采样，再根据模块形式的不同，组合多种船舶通信网络处理方式。

2基于通信网络异常的船舶数据定位算法设计

上述过程，完成通信网络的异常分析。在此基础上，按照如下步骤，完成新型船舶数据定位算法的搭建。

2.1船舶数据关键字查询

船舶数据关键字查询，是在通信网络异常分析的基础上，为了保留船舶节点的定位信息，对特定位置数据关键字进行的支持查询操作。通常情况下，船舶关键字节点，只能保留与自身后继节点相关的定位信息，这也意味着数据的定位操作，不得不按照一定的定位时需进行，这也直接导致传统定位算法定位时间过长现象的发生[3]。为了解决此问题，在Chord查询表格中，为每一个船舶数据节点，都保留一个finger表，且在每个finger表中，都可以实现定位数据的快速查询，进而降低算法的定位时长。

2.2GNP网络定位格局的搭建

GNP网络定位格局，也叫全局网络定位系统，是根据固定的网络格局，将船舶定位数据分割成一个几何模型，并把处于网络中的每个异常数据节点，作为几何模型中的一个基本点，任意2个异常数据节点间的网络距离，都是通过几何空间中2个基本点间距离确定的。

2.3定位船舶数据的最短路径选择

基于通信网络异常分析的船舶数据定位算法，通过筛选Chord查询表格中，船舶数据的ID排列顺序，完成定位船舶数据的最短路径选择[4]。当一个船舶数据的定位过程完成后，在该数据后的所有数据，都可以把初始查询节点到目标查询节点间的路径，作为定位转换路由跳点。

3实验结果与分析

为验证该新型算法的实用性价值，以新型算法作为实验组，以普通算法作为对照组，设计对比实验。

3.1数据位置定位准确性对比

数据位置的定位准确性，与LCQ指标保持反比关系，随着LCQ指标的升高，数据位置的定位准确性不断下降，反之上升。

3.2定位时间对比

定位相同数量船舶数据所用的时间对比情况。分析图4可知，随着船舶数据的不断增加，实验组定位时间先增加再减少，最大值仅为12.94s；对照组定位时间，随着船舶数据的增加，也不断增加，最大值为30.16s。所以，可证明利用基于通信网络异常分析的船舶数据定位算法，能够节省一半以上的船舶数据定位时间。

4结语

基于通信网络异常分析的船舶数据定位算法，改善普通算法数据位置定位不准确的问题，且在此基础上，大幅提升数据定位时间，具备极强的实用性价值。

参考文献：

伊洋,刘育权,陈宇强,等.基于信息综合判断的智能变电站网络通信故障定位技术研究[J].电力系统保护与控制,2016,44(3):135–140.

[1]王思韬,韩斌,蒲琪.基于移动通信数据分析的Elman神经网络城市轨道交通客流预测[J].城市轨道交通研究,2017,20(9):69–73.

[2]徐敏,彭林,韩海韵,等.电力移动巡检中基于区域划分的无线传感器安全通信及防泄密定位技术[J].电信科学,2016,32(2):158–163.

[3]张志鹏,李勇,曹一家,等.通信和电网联合仿真的配电网局部异常因子故障辨识算法[J].电力系统自动化,2016,40(17):44–50.

作者：李君芳；吴雪毅 单位：漯河职业技术学院