船舶位置数据的提取和存储系统设计

船舶位置数据的提取和存储系统设计
廖美红1,2
(1. 桂林电子科技大学，广西桂林 541004；2. 广西工商职业技术学院，广西南宁 530003)
摘要: 针对当前船舶位置数据提取和存储过程中存在的速度慢、效率低等难题，设计了一种基于云平台的船舶位置数据的提取和存储系统。

首先对船舶位置数据的提取和存储的研究现状进行分析，找到引起问题的因素，然后设计了基于云平台的船舶位置数据的提取和存储系统的总体框架，然后分别详细描述了硬件系统和软件系统的工作流程，并对一些关键技术进行分析，最后对与当前船舶位置数据的提取和存储系统进行对比模拟实验，结果表明，本文系统加快了船舶位置数据的提取和存储的速度，船舶位置数据的提取和存储精度也得到了大幅度的提高，具有十分重要的实际应用价值。

关键词：船舶位置；数据提取；存储系统；软件系统；硬件系统
中图分类号：TP319 文献标识码：A
文章编号： 1672 – 7649(2018)7A – 0052 – 03 doi：10.3404/j.issn.1672 – 7649.2018.7A.018
Ship location data extraction and storage system design
LIAO Mei-hong1,2
(1. Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China;
2. Professional Technology Institute of Guangxi, Nanning 530003, China)
Abstract: In order to solve the problems of slow speed and low efficiency in the process of ship location data extrac-tion and storage, a ship location data extraction and storage system based on cloud platform is designed. Firstly, the research status of ship location data extraction and storage is analyzed, and the factors causing the problem are found. Then the over-all framework of ship location data extraction and storage system based on cloud platform is designed. Then the work flow of the hardware and software systems is described in detail, and some key technologies are introduced. The results show that the system speed up the extraction and storage of the ship location data, and the extraction and storage accuracy of the ship loca-tion data has also been greatly raised, which has a very heavy practical application value.
Key words: ship location；data extraction；storage system；software system；hardware system
0 引　言
在船舶的航行和工作过程中，位置数据十分关键，如果没有位置数据，那么船舶十分不安全，因此如何对船舶的位置进行有效提取，并快速存储起来，发送到最需要的地方具有重要的意义，因此船舶位置数据的提取和存储系统一直是船舶研究领域的重点[1]。

船舶位置数据的提取和存储系统的研究内容包括2个方面，一个是船舶位置数据的有效提取，降低数据准确，提高数据的准确性，当前船舶位置数据的提取主要有通过传感器实现[2]。

但是提取数据通常具有一定的噪声，这些数据影响数据质量，同时对数据传输产生一定的干扰，因此需要对提取船舶位置数据进行相应的处理，降低噪声以及一些无用成分对数据质量的干扰，当前主要采用小波分析对数据进行去噪，但是该方法在去噪过程中，易将一些有用的数据当作噪声或者无用的数据去除掉，难以保证船舶原始位置信息的完整性[3– 4]。

另一个是船舶位置数据高速存储，由于船舶上安排了许多采集位置信息的传感器，这些传感器同时对位置状态进行采集，这样采集的数据具有规模、重复率高等特点，采用传统模式对位置数据进行存储，存储速度慢，效率低，影响数据处理的实
第40 卷第 7A 期舰船科学技术Vol. 40, No. 7A 2018 年 7 月SHIP SCIENCE AND TECHNOLOGY Jul. , 2018
收稿日期: 2018 – 05 – 16
基金项目: 2016年度广西高校中青年教师基础能力提升项目 (KY2016LX541)
作者简介: 廖美红(1979 – )，女，硕士，副教授，主要研究方向为计算机应用技术。

量性[5]。

云平台是一种分布式、并行处理任务的技术，可以对一个大规模任务进行快速处理，在许多领域得到广泛的应用，而且取得了不错的效果[6]。

针对当前船舶位置数据提取和存储过程中存在的速度慢、效率低等难题，设计基于云平台的船舶位置数据的提取和存储系统。

首先设计了基于船舶位置数据的提取和存储系统的总体框架，然后分别详细描述了硬件系统和软件系统的工作流程，最后对与当前船舶位置数据的提取和存储系统进行对比模拟实验，分析本文系统的优越性。

1 云计算平台
随着每天处理的数据规模呈指数形式增加，数据以海量的形式出现和存储，传统数据处理模式存在速度慢、错误率、效率低、实时性差等局限性，此时出现了云计算平台，该平台将分布在不同位置的节点通过一定的技术组合起来，形式一个功能强大的并行处理系统，通常采用Map/Reduce的工作方式，工作原理如图1所示。

2 船舶位置数据的提取和存储系统
2.1 系统的总体结构
由于本文系统包括船舶位置数据的提取和存储2个方面，系统的目标为：数据提取质量高、数据传输可靠性高、数据存储的容易大且速度快，使得系统可以实时处理船舶位置数据，因此该系统应该包括2个模块：数据提取和数据存储，数据提取模块主要负责数据的采集、数据处理、数据传输等，而数据存储主要负责处理后数据的存储，本文系统总体结构如图2所示。

2.2 硬件系统
2.2.1 数据采集设备
船舶位置数据的提取和存储系统中，传感器和存储器是最为关键，因此主要介绍传感器和存储器。

传感器主要负责数据的采集和融合，因此它是提取高质量船舶位置数据的基础，主要实现将船船位置的信号转换为计算机能够识别的数字信号，综合考虑成本和工作性能，本文选择激光传感器作为数据采集设备，具体参数如表1所示。

2.2.2 数据存储设备
由于船舶位置数据的规模大，因此要求传输的数据速度快，因此本文选择960 PRO M.2 NVMe 1T作为数据存储设备，其参数如表2所示。

2.3 软件系统
2.3.1 数据去噪算法
软件系统是船舶位置数据的提取和存储的灵魂，本文主要针对其关键技术进行描述，本文主针对去噪
表 1 传感器的相关参数
Tab. 1 Sensor related parameters
参数值
额定载荷200
灵敏度/mV±20
输入阻抗/Ω200
输出阻抗/Ω200
滞后/mV10
表 2 存储器的相关参数
Tab. 2 Sensor related parameters
参数值
容量 1 TB
缓存容量 1 GB
闪存类型MLC
连续读取最大速度 3 500 Mb/s
连续写入最大速度 2 100 Mb/s
图 1 云计算平台的工作原理
Fig. 1 Working principle of cloud computing platform
图 2 船舶位置数据的提取和存储系统的结构Fig. 2 The structure of ship location data extraction and
storage system
第 40 卷廖美红：船舶位置数据的提取和存储系统设计· 53 ·
模块进行设计。

由于小波变换只能够进行多尺度对数据进行分析，无法对数据进行多方向分析，这样缺陷十分明显，而Contourlet 变换可以从尺度和方向2个方面对数据进行处理，因此去噪效果更优。

Contourlet 变换包括拉普拉斯金字塔分解和方向滤波滤波2个阶段，普拉斯金字塔分解的内积形为
ψj M −1
j =0
式中，为普拉斯金字塔分解的基。

Contourlet 变换用内积形式为：
βj ,d 式中，为Contourlet 变换的基。

基于Contourlet 变换的船舶位置数据处理步骤为：1）对原始船舶位置数据进行分解；2）对分解的数据进行去噪；3）对去噪的船舶位置数据重构。

3 仿真测试
为了分析本文设计的船舶位置数据的提取和存储系统的性能，选择传统船舶位置数据的提取和存储系统进行对比测试。

每一种系统进行4次实验，统计船舶位置数据的提取精度以及存储时间，得到结果如图3
和图4所示。

对图3和图4的实验结果进行分析，基于云计算的船舶位置数据提取精度更高，这是因为本文对数据进行了Contourlet 变换，去除了数据中的噪声，同时船舶位置数存储的时间更短，加快了船舶位置数据存储
的速度，而且船舶位置数据提取和存储系统的可靠性更高。

4 结　语
针对船舶数据的大规模性，处理实时性要求高的等特点，设计了基于云平台的船舶位置数据的提取和存储系统。

首先采用传感器对船舶位置数据采集，并对船舶位置数据进行云噪处理，通过串口通信实现船舶位置数据的传输，提高数据传输的可靠性，然后采用云平台的并行处理技术对船舶位置数据进行融合和存储，提高船舶位置数据存储效率，最后的测试结果表明，相对于其它船舶位置数据的提取和存储系统，本文系统的船舶位置数据提取精度更高，数据存储的可靠性高，数据存储的速度更快，达到了预期的设计目标。

参考文献：
FREITAS R F,WILCKE W W. Storage-class memory: The next
storage system technology[J]. IBM Journal of Research and Development, 2008, 52(4): 439–447.
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[2]鲍萍萍, 陈光, 王朋, 等. GPS 定位数据的提取与存储系统的
设计
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[3]吴金锋, 刘伟平
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[4]金培权, 郝行军, 岳丽华. 面向新型存储的大数据存储架构与
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[6]
图 3 船舶位置数据提取的精度对比
Fig. 3 Accuracy comparison of ship location data extraction
图 4 船舶位置数据存储的速度对比Fig. 4 speed comparison of ship location data storage
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