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摘 要：船舶通信导航是一种常见的数据信号传输应用行为，可在已知传输目的地的情况下，将信号参量转换至既定编码形式。然而传统导频型船舶导航系统的通信数据传输误码率水平过高，很难实现对稳定性航行时间的有效延长。为解决上述问题，引入现代信息技术，在导航基带电路、通信数据转换模板等多个设备应用元件的支持下，设计一种新型的船舶通信导航信息系统，并通过对比实验的方式，突出该系统的实际应用价值。
关键词：现代信息技术;舰船通信导航领域;应用
引言
舰船通信数据的信息量较大，内部含有多种特征的信息资源，在传输提取过程中容易产生丢失或是提取信息不完全的问题。为此，在大数据的背景下，研究一种舰船通信信息资源提取方法，能够从海量的信息资源中准确提取目标信息，加快舰船通信过程信息流通。在舰船通信技术初始发展时期，国外研究人员，利用计算机技术划分不同通信数据为不同的属性。采用不同的固定特征参数描述为不同的信息资源特征，并根据该种特征对应设计不同的提取方法。国内对于舰船技术研究起步较晚，对于通信信息资源提取方法的研究还处于理论阶段，还需要不断地研究改进。为此，探析大数据背景下，舰船通信信息资源提取方法非常必要。
1船舶导航与通信系统的研究与发展现状
1.1GPS卫星导航系统。
GPS系统，即导航卫星定位系统和测距全球定位系统，诞生于美国，由NASA技术中心开发，可以利用高轨道卫星传输带来的延迟和频移，判断目标物体发生的距离变化和对应的位置信息。（二）地理信息系统（GIS）。GIS系统是一种专业化的空间信息系统架构，由主机系统的硬件结构和软件程序构成，可以有效地收集地球表层位置的空间信息，综合分析信息。整个系统主要包括嵌入式系统、数据服务器、自动化终端等。（三）雷达系统。雷达系统作为船舶使用最多、使用最广泛的通信方式，可以说是船舶通信系统中最完善的一部分。（四）舰船自动识别系统（AIS）。AIS系统作为一种新型的船舶辅助装置，可以有效地进行船舶间或船舶与岸边之间的数据信息传输，整体智能化水平较高。一般来说，数据信息传输中的类别有静态信息、轨迹信息、定位状况等。
1.2新时期5G无线通信技术的发展
移动通信的发展始于20世纪中叶，当时通信过程是通过无线电波传送的，这需要通过中央数据中心进行信息迁移，以便既满足呼叫又满足被呼叫用户的需要，但是受到容量的限制。5G基于用户中心云量计算的无线通信技术，包括NFV、SDN、新的多支持网络技术和4G基准，以解决传输效率问题，充分体现开发和应用安全、可靠性、稳定性和效率、长期减少能源消耗，可以更好地整合高质量的资源，包括网络建设领域的新实施平台，起到扩大视野和增强网络连接的作用。5G无线通信技术成功地使人们在技术层面更加接近，而且还通过多个平台实时转换，测试了高速数据传输的可行性，从而为用户的使用体验注入了新鲜空气般的能量，而这种经验已不再局限于一个领域，也从人的角度转移到物理和材料层面。新的低能源消耗满足了用户的需求，从而产生了更大的实效性。
2现代信息技术在船舶通信导航领域中的应用
2.1通信数据转换模板
通信数据转換模板是导航基带电路的下级执行结构，以PCF8591T芯片作为核心搭建设备。通信转接口作为船舶数据输入端，可将电信号转化为信息连接信号，再借助PCF8591T芯片将数据信号反馈至下级系统应用设备结构体之中[4]。导航转接口作为船舶数据输出端，可将信息连接信号转化为电信号，并借助PCF8591T芯片再次传输回导航基带电路中，实现船舶通信导航信息系统内的信息互联传输。
2.2局域网搭建
局域网系统主要由一个主控点、一台交换机和各计算机设备组成。船舶局域网的构建以10Base-T网络技术为核心，与STP技术合作。也就是说，可以从主控点的位置向外连接两条STP线路，在两端的位置确保足够的空间，为后期连接做准备。关于分支计算机设备，必须设置在室内，确保电源系统的稳定。实际上，为了尽可能提高数据传输效率，可以选择多模光纤方式进行连接。在实际构建局域网期间，必须与供电线连接。电流通过电缆时，会产生电磁效果，避免数据丢失。因此，连接时，为了选择PVC软管有效地包复网线，需要防止网线所在的环境潮湿、过热等。
2.3舰船通信网络异常入侵检测
舰船通信网络要加强信息安全防护，引入先进的异常入侵检测技术，快速识别入侵行为，提出数据噪声，保障通信安全。基于密度聚类分析算法构建的入侵检测数学模型，能够通过聚类和检测，准确区分异常行为和正常行为，便于入侵检测系统快速做出应对措施，从而提高舰船通信网络安全水平。入侵检测是对恶意攻击系统、窃取机密性信息的行为进行识别确认的一种技术措施，该技术措施是通信网络重要的安全策略。对于舰船通信网络而言，入侵检测技术主要应用于网络异常检测领域，根据舰船通信系统的行为或资源使用状况对是否发生入侵行为进行判断。当前，常用的异常入侵检测技术包括基于数据挖掘、机器学习以及预测模式的检测技术，但是随着黑客入侵行为识别难度的增加，单一的入侵检测技术已经难以满足检测需求，所以在未来一段时期内，通信网络异常入侵检测技术会向着协同入侵检测和分布式入侵检测技术发展。其中，协同入侵检测是将单一的入侵检测技术与防火墙、病毒防护、安全电子交易等技术进行结合使用，促使各项技术协同运作，增强对入侵行为的安全防御能力;分布式入侵检测可以检测出分布式网络架构中的入侵行为，适用于大规模网络。
2.4匹配网络通信数据
降噪处理后的通信信号存在离群点，因此对这些通信数据进行匹配。匹配的第一步，根据不同源数据属性特征，获取数据之间的公共非主属性，按照其重要程度建立合适的集合，然后依据特性规则粗略筛选通信数据，降低数据集合的规模。利用一个离群点检测模型，对粗筛选后的数据进行进一步筛选，得到实体对集合。再对该集合进行采样，利用机器学习训练数据，获取网络通信数据匹配对。在传统方法的基础上，通过加强降噪处理完善对离散点的匹配，以此取得不错的研究成果。因此，先进的识别方法能大大提高工作效率。
关键词：现代信息技术;舰船通信导航领域;应用
引言
舰船通信数据的信息量较大，内部含有多种特征的信息资源，在传输提取过程中容易产生丢失或是提取信息不完全的问题。为此，在大数据的背景下，研究一种舰船通信信息资源提取方法，能够从海量的信息资源中准确提取目标信息，加快舰船通信过程信息流通。在舰船通信技术初始发展时期，国外研究人员，利用计算机技术划分不同通信数据为不同的属性。采用不同的固定特征参数描述为不同的信息资源特征，并根据该种特征对应设计不同的提取方法。国内对于舰船技术研究起步较晚，对于通信信息资源提取方法的研究还处于理论阶段，还需要不断地研究改进。为此，探析大数据背景下，舰船通信信息资源提取方法非常必要。
1船舶导航与通信系统的研究与发展现状
1.1GPS卫星导航系统。
GPS系统，即导航卫星定位系统和测距全球定位系统，诞生于美国，由NASA技术中心开发，可以利用高轨道卫星传输带来的延迟和频移，判断目标物体发生的距离变化和对应的位置信息。（二）地理信息系统（GIS）。GIS系统是一种专业化的空间信息系统架构，由主机系统的硬件结构和软件程序构成，可以有效地收集地球表层位置的空间信息，综合分析信息。整个系统主要包括嵌入式系统、数据服务器、自动化终端等。（三）雷达系统。雷达系统作为船舶使用最多、使用最广泛的通信方式，可以说是船舶通信系统中最完善的一部分。（四）舰船自动识别系统（AIS）。AIS系统作为一种新型的船舶辅助装置，可以有效地进行船舶间或船舶与岸边之间的数据信息传输，整体智能化水平较高。一般来说，数据信息传输中的类别有静态信息、轨迹信息、定位状况等。
1.2新时期5G无线通信技术的发展
移动通信的发展始于20世纪中叶，当时通信过程是通过无线电波传送的，这需要通过中央数据中心进行信息迁移，以便既满足呼叫又满足被呼叫用户的需要，但是受到容量的限制。5G基于用户中心云量计算的无线通信技术，包括NFV、SDN、新的多支持网络技术和4G基准，以解决传输效率问题，充分体现开发和应用安全、可靠性、稳定性和效率、长期减少能源消耗，可以更好地整合高质量的资源，包括网络建设领域的新实施平台，起到扩大视野和增强网络连接的作用。5G无线通信技术成功地使人们在技术层面更加接近，而且还通过多个平台实时转换，测试了高速数据传输的可行性，从而为用户的使用体验注入了新鲜空气般的能量，而这种经验已不再局限于一个领域，也从人的角度转移到物理和材料层面。新的低能源消耗满足了用户的需求，从而产生了更大的实效性。
2现代信息技术在船舶通信导航领域中的应用
2.1通信数据转换模板
通信数据转換模板是导航基带电路的下级执行结构，以PCF8591T芯片作为核心搭建设备。通信转接口作为船舶数据输入端，可将电信号转化为信息连接信号，再借助PCF8591T芯片将数据信号反馈至下级系统应用设备结构体之中[4]。导航转接口作为船舶数据输出端，可将信息连接信号转化为电信号，并借助PCF8591T芯片再次传输回导航基带电路中，实现船舶通信导航信息系统内的信息互联传输。
2.2局域网搭建
局域网系统主要由一个主控点、一台交换机和各计算机设备组成。船舶局域网的构建以10Base-T网络技术为核心，与STP技术合作。也就是说，可以从主控点的位置向外连接两条STP线路，在两端的位置确保足够的空间，为后期连接做准备。关于分支计算机设备，必须设置在室内，确保电源系统的稳定。实际上，为了尽可能提高数据传输效率，可以选择多模光纤方式进行连接。在实际构建局域网期间，必须与供电线连接。电流通过电缆时，会产生电磁效果，避免数据丢失。因此，连接时，为了选择PVC软管有效地包复网线，需要防止网线所在的环境潮湿、过热等。
2.3舰船通信网络异常入侵检测
舰船通信网络要加强信息安全防护，引入先进的异常入侵检测技术，快速识别入侵行为，提出数据噪声，保障通信安全。基于密度聚类分析算法构建的入侵检测数学模型，能够通过聚类和检测，准确区分异常行为和正常行为，便于入侵检测系统快速做出应对措施，从而提高舰船通信网络安全水平。入侵检测是对恶意攻击系统、窃取机密性信息的行为进行识别确认的一种技术措施，该技术措施是通信网络重要的安全策略。对于舰船通信网络而言，入侵检测技术主要应用于网络异常检测领域，根据舰船通信系统的行为或资源使用状况对是否发生入侵行为进行判断。当前，常用的异常入侵检测技术包括基于数据挖掘、机器学习以及预测模式的检测技术，但是随着黑客入侵行为识别难度的增加，单一的入侵检测技术已经难以满足检测需求，所以在未来一段时期内，通信网络异常入侵检测技术会向着协同入侵检测和分布式入侵检测技术发展。其中，协同入侵检测是将单一的入侵检测技术与防火墙、病毒防护、安全电子交易等技术进行结合使用，促使各项技术协同运作，增强对入侵行为的安全防御能力;分布式入侵检测可以检测出分布式网络架构中的入侵行为，适用于大规模网络。
2.4匹配网络通信数据
降噪处理后的通信信号存在离群点，因此对这些通信数据进行匹配。匹配的第一步，根据不同源数据属性特征，获取数据之间的公共非主属性，按照其重要程度建立合适的集合，然后依据特性规则粗略筛选通信数据，降低数据集合的规模。利用一个离群点检测模型，对粗筛选后的数据进行进一步筛选，得到实体对集合。再对该集合进行采样，利用机器学习训练数据，获取网络通信数据匹配对。在传统方法的基础上，通过加强降噪处理完善对离散点的匹配，以此取得不错的研究成果。因此，先进的识别方法能大大提高工作效率。