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0引言
艦船在海上航行運動的過程當中，其位置信息，航行速度等都對艦船的控制有著至關重要的影響。但由于其姿態信息將會受到海況的影響，導致工作人員無法準確提取艦船的相關運動信息，為此將海上干擾因素作為一種單一頻率的信號，但這一做法雖然能夠考慮到周邊因素所帶來的影響，卻無法考慮到艦船在不同動態環境中的運動狀態并不相同，在實際應用當中的局限性較大[1]。將云計算應用到艦船姿態信息管理系統優化當中，利用其超強的運算能力，分析艦船的不同運動形態，捕獲有效信息數據，引入云計算模式，結合物聯網技術，實現信息數據的實時管控與記錄，將姿態信息采用數據化的方式，關聯相關程序，實現信息共享，提高艦船姿態信息管理的質量，保證艦船相關設備的實時檢測與維護，實現最終優化。
1艦船姿態信息管理系統優化算法
1.1艦船姿態信息數據捕獲
在艦船的實際航行過程當中，其運動姿態多為平穩信號，且大多分布在低頻區域，但也有部分有效信號會混入到高頻段，摻雜在噪聲當中，為此需要將有效信號從中分離，獲取有效的信息數據[2]。利用小波變換弱化數據間相關性的能力，將姿態信息數據的有效部分，聚集在某一系數當中；與此同時將噪聲能量分散于整個頻段當中，利用有效信號與噪聲信號方差幅值的不同，將小波變換調節至合適的尺度。
1.2姿態誤差校正
在成功獲取到艦船姿態信息數據后，利用艦船導航設備修正姿態誤差，將艦船航行當中自動定位得到的數值修正：AAA將修正量輸入到姿態信息管理系統當中，當航向為時，利用誤差自動調節，自動增加修正量，得到信息融合后的真實姿態數據：由于在艦船航行運動的研究當中，必須要考慮到相對的海面坐標，將海面坐標系相對慣性坐標系的角速度設定為，以海面坐標系為動系，計算向量的絕對變率：其中，E為向量。通過上述計算能夠得知，系統能耗過高是影響艦船姿態信息管理的一大難點，優化該部分即可完成管理結構的最終優化。
1.3實現管理優化
艦船航行過程中受到的多種隨機因素影響，導致其姿態信息管理系統的負載過大，需要借助云計算平臺完成管理優化。在同一時間段當中，云計算服務可能會被大量的用戶同時使用，而在同一時間段所提交的姿態信息并不相同[3]。利用云計算對于信息資源調度的分析，將同一類型的數據信息傳輸到固定節點處，管理數據的提交并不是持續進行的，其必須遵循一定的規律，根據其提交軌跡，估算可能出現系統空閑的時間節點。當管理任務輸送至云計算調度中心時，利用云節點執行隨機任務。在計算過程中的峰值節點與空閑時的執行功率相差較多，且在管理任務的進程當中會由于數據的占用，使系統利用率無法達到百分之百。歷史低利用率時間序列，對系統的優化可以提供一定的參考價值，但在此之前需要刪除一部分較遠的時間點。若要在真正意義上減少管理節點的空閑概率，則需要減少系統空閑所占的比重，結合實際情況設定合適的閾值，當云計算利用率低于閾值范圍時，將管理系統的隨機任務虛擬機遷移至利用率較高的物理服務器上，以此轉換云計算狀態，節省執行總能耗，至此實現基于云計算的艦船姿態信息管理系統優化算法研究。
2對照實驗
在完成上述研究后，為驗證該優化算法在實際應用當中的效果，設計對照實驗，利用計算機程序，模擬艦船姿態信息管理系統在實際運行當中的具體情況，測試優化后算法在不同任務規模下的系統執行平均能耗，并將其與其他2種常規算法相比較。
2.1實驗準備
MultiGen−ParadigmVegaPrime2.0由于實驗的實際操作性較低，需要利用計算機程序建立仿真系統，模擬艦船姿態信息管理系統的實際運行情況，利用交換機連接100Mbps局域網絡系統，選用公司開發的三維視景軟件，輔助完成相關的艦船操縱仿真需要，考慮到實驗的真實性與所得結果的可參考價值，搭建如圖2所示的網絡拓撲結構圖。在上述實驗平臺當中運行實驗，將姿態信息數據量，控制在系統利用率的70%以下，以確保實驗的嚴謹性。
2.2結果分析
在完成上述實驗準備后，運行實驗并得出實驗結論，利用另外2種算法的信息管理結果，與優化算法所得結果相對比，能夠更加直觀地得出實驗結論。從圖3所示的結果對比圖中能夠看出，隨著信息管理任務量的增長，3種算法的系統執行平均能耗都呈現逐漸遞增的趨勢。經過第三方軟件的計算得知，常規算法2的平均能耗比常規算法1的平均能耗降低了7.75%，而優化后的算法能夠使所得結果降低21.63%。這主要是由于系統利用率降低時，能夠及時地使信息管理系統保持休眠狀態，節約了更多的能源消耗。
3結語
姿態信息管理在艦船的實際工作當中，扮演著不可或缺的角色。信息管理對于艦船的日常設備檢測及維修都十分重要，只有將管理系統加以優化，才能夠更好地完成艦船的日常工作。針對常規系統當中所存在的問題，利用云計算技術，在原有基礎上加以優化，利用云計算特有的優勢，完善系統功能。
參考文獻：
[1]江敏.寧夏交通建設工程質量監督信息化管理工作的探索[J].工程技術研究,2019,4(20):172–173.
[2]吳爽,焦淑紅,任慧龍.艦船運動姿態極短期預報算法研究[J].應用科技,2019,46(4):6–10.
[3]馮鴻奎,傅敏輝,鐘德安,等.基于海天線的艦船姿態算法[J].兵工自動化,2019,38(5):37–40.
作者:王紅葉 文月 李躍鵬 單位:石家莊科技工程職業學院
