本文關(guān)鍵詞：雷達(dá)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析處理技術(shù)研究　出處：《中國(guó)艦船研究院》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 雷達(dá)數(shù)據(jù) 分布式存儲(chǔ) 并行處理 HBase MapReduce

【摘要】：海上目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)規(guī)律可以通過分析雷達(dá)及相關(guān)設(shè)備采集的數(shù)據(jù)而獲得,但是雷達(dá)數(shù)據(jù)的巨大數(shù)據(jù)量為雷達(dá)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析帶來了新的困難。分布式并行處理框架Hadoop為存儲(chǔ)和分析雷達(dá)數(shù)據(jù)提供了可能。部分目標(biāo)通過偽裝,無法通過民用手段和雷達(dá)特效識(shí)別,利用異常軌跡分析算法判斷異常軌跡,可以發(fā)現(xiàn)這些目標(biāo)。針對(duì)雷達(dá)數(shù)據(jù)的海量特性,使用分布式處理框架Hadoop存儲(chǔ)處理雷達(dá)數(shù)據(jù),并設(shè)計(jì)了異常軌跡分析算法。首先實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ),其次分析AIS數(shù)據(jù)和航跡數(shù)據(jù)總結(jié)目標(biāo)運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)律生成全AIS軌跡知識(shí)庫(kù)、單AIS軌跡知識(shí)庫(kù)和全航跡軌跡知識(shí)庫(kù),并以此為基礎(chǔ)利用異常軌跡分析算法提取異常軌跡,分析異常軌跡規(guī)律,實(shí)現(xiàn)新軌跡是否異常的判斷,最后對(duì)比不同處理方式的處理效率。結(jié)果表明分布式并行處理的處理速度優(yōu)于集中式處理,并隨節(jié)點(diǎn)數(shù)增加有較大提升。本文實(shí)現(xiàn)了有效雷達(dá)數(shù)據(jù)的篩選,雷達(dá)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ),目標(biāo)運(yùn)動(dòng)和分布規(guī)律的發(fā)現(xiàn),以及異常軌跡的判斷以及異常軌跡規(guī)律的發(fā)現(xiàn)。利用MapReduce完成對(duì)海量雷達(dá)數(shù)據(jù)的快速分析,挖掘出雷達(dá)數(shù)據(jù)更多的價(jià)值。
[Abstract]:The motion rule of sea target can be obtained by analyzing the data collected by radar and related equipment, but the huge amount of radar data brings new difficulties for radar data storage and analysis. The distributed parallel processing framework (Hadoop) provides the possibility for storage and analysis of radar data. Some targets can not be identified by civil means and radar special effects through camouflage, and the anomaly trajectory analysis algorithm is used to determine the abnormal trajectories, and these targets can be found. In view of the massive characteristics of radar data, the distributed processing framework Hadoop is used to store the radar data, and an anomaly trajectory analysis algorithm is designed. First of all to achieve the distributed storage of radar data, followed by the analysis of AIS data and track data summary of target trajectory rules to generate all AIS paths of knowledge base, knowledge base and AIS single track whole track trajectory of knowledge base, and on the basis of the abnormal trajectory extraction trajectory outlier analysis algorithm, analysis of the abnormal trajectory, to achieve a new trajectory is abnormal judgment and treatment efficiency comparison of different processing methods. The results show that the processing speed of distributed parallel processing is better than centralized processing, and it increases with the number of nodes. This paper realizes the screening of effective radar data, the efficient storage of radar data, the discovery of target motion and distribution rules, the judgement of abnormal trajectories and the discovery of abnormal track rules. Using MapReduce to complete the rapid analysis of massive radar data, and to excavate more value of radar data.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)艦船研究院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN957.52

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本文編號(hào)：1340832