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摘要:傳統系統采用PCA降維方法受到噪聲影響，造成系統定位不準確，為了解決該問題，提出了基于Isomap算法的實時定位系統研究。根據實時定位系統總體結構，采用型號為CC2431芯片設計移動節點，路由節點可實時接收來自移動節點模塊信息，進行靈敏度分析可完成信息傳遞。接收艙室內各個路由節點信息，通過協調模塊驗證信息有效性。針對協調模塊獲取高維數據，采用Isomap算法對數據進行降維處理，依據降維后的數據集，對遠距離海上航行艙內人員進行實時定位。通過實驗結果可知，該系統最高定位精準度可達到75%，為航行艙內人員安全提供保障。

關鍵詞：Isomap算法；艙內人員；定位；PCA降維方法；高維

0引言

目前船舶逐漸向大型化、復雜化方向發展，船舶內部通信也錯綜復雜，在航行過程中，需要檢查艙室各個重要部位，而船舶本身具有復雜電路，環境閉塞，容易出現安全事故，加之船舶本身視頻監控系統不能全方位監測整個艙內區域，因此建立一套遠距離海上航行艙內人員實時定位系統十分必要[1]。人員實時定位系統的設計可以實現危險環境下人員身份識別和定位，通過監控獲取的人員身份，可對危險情況進行預警，保證對人員集中化、信息化管理[2]。由于計算機技術在各行各業中發展迅猛，高維數據在日常生活中隨處可見，高維數據的存在已經超越了人們的認知能力，傳統系統采用PCA降維方法受到噪聲影響，造成系統定位不準確，因此，提出了基于Isomap算法的實時定位系統研究。將高維數據降至低維空間，保證系統不受到噪聲影響，依然保持非線性結構[3]。

1系統硬件結構設計

整個系統由移動節點、路由節點和協調模塊組成。其中每個矩形都代表船艙的某個艙室，每個結構固定安裝若干個節點，節點傳輸半徑是根據艙室大小來確定的。由于船艙電磁環境相對復雜，為了降低系統之間的相互干擾，路由節點由以太網進行連接，形成一個樹狀網絡結構，而協調器負責接收不同節點上傳的信息，并匯總至上位機之中[4]。1）移動節點模塊使用型號為CC2431芯片設計移動節點，當攜帶移動節點進入到某個船艙艙室時，節點模塊會間隔10s帶有身份信息的廣播，并請求加入網絡。一旦路由節點接收到信息后，需將自身位置信息以數據包形式傳送至協調器之中，交由上位機進行分析。待上位機接收到全部請求之后，將新加入的移動節點分配物理地址，完成組網過程。此時，船舶人員由一個艙室移動到另一個艙室過程中，其攜帶的節點與當前節點分離，加入一個新的網絡組織。2）路由節點模塊路由節點可實時接收來自移動節點的模塊信息，通過靈敏分析完成信息的傳遞。在布置路由節點時，應充分考慮移動節點加入網絡和脫離網絡過程，并設定一個固有信號強度閾值，以此決定是否加入新網絡或脫離現有網絡。3）協調模塊協調模塊是系統硬件中至關重要部分，相當于一個控制站，需要接收艙室內各個路由節點信息，并判斷信息是否有效。將全部信息匯總到上位機中進行分析，接收上位機監控軟件下的協調數據，并分配到對應路由模塊之中。根據系統總體結構，使用型號為CC2431芯片設計移動節點，使船舶人員由一個艙室移動到另一個艙室過程中，其攜帶節點具有有效性。實時接收來自移動節點模塊信息，設定一個固有信號強度閾值，完成路由節點設計。接收艙室內各個路由節點信息，通過協調模塊完成系統硬件結構設計。

2基于Isomap算法系統軟件設計

在成功設計人員定位系統硬件結構之后，根據系統功能需求，開發相關應用程序。由于協調模塊獲取的是高維數據，因此使用Isomap算法對數據進行降維處理，保證系統軟件研發有效性。Isomap等距特征映射是一種非線性降維方法，以多維尺度變換為基礎，保持兩點的測地距離。通過數據點的連接構成一個數據集，測地距離使用歐式距離來代替，相對測地距離較遠的點間使用最短路徑來逼近，該算法簡單描述如下：步驟1根據原始數據集計算任意2個A和B數據樣本之間的歐式距離，如果B在A的半徑之內，則需連接A和B，設置連接線長度為d；如果不在半徑之內，則需設置連接線長度為∞。如此重復，構造無向原始數據集。步驟2計算任意2個樣本之間的最短距離，使用Isomap算法計算原始數據集中的任意2個數據之間的最短距離d1，由此獲得的最短距離矩陣為：d′={d1(A,B)}，(1)步驟3由于式（1）獲取的最短距離受到噪聲影響，導致距離計算不準確，因此使用Isomap算法應用于式（2）的距離矩陣之中：D=d′2={d12(A,B)}。(2)根據步驟3中獲取的距離矩陣具有光滑樣本數據，需使用非線性降維方法獲取樣本特征維數，但是該過程會受到噪聲干擾，使得降維空間出現原始數據變形問題，因此采用Isomap等距特征映射降維方法。根據降維降噪后的數據集，對遠距離海上航行艙內人員進行實時定位，保證了系統設計有效性。針對協調模塊進行軟件應用程序設計，需將高維數據進行降維處理，根據算法步驟，獲取降維降噪后的數據集，由此完成軟件部分設計。

3實驗

實驗采用uci數據集中的部分數據作為實驗樣本，該樣本包含訓練樣本和測試樣本。其中訓練樣本集中共有3900個樣本，而測試樣本集中共有1700個樣本，每個樣本都包含了60維的向量，每一維都表示樣本的種類。從中選取訓練樣本集中的1300個樣本進行訓練，選取測試樣本集匯總的900個樣本進行測試，通過最近鄰方法進行分類處理。使用最大似然估計方法獲取的特征維數為g=15，使用Isomap算法可將原始數據降到15維，使用傳統PCA方法可將原始數據降到3，4，5，6，7維，根據上述2個表的分類錯誤統計結果可知，采用傳統PCA算法得到降維數據分類錯誤率明顯比使用Isomap算法得到降維數據分類錯誤率高。基于該條件下，將2種系統的定位精準度進行對比分析。耗費時長為20s時，采用傳統系統的定位精準度為55%，而基于Isomap算法系統定位精準度為75%；當耗費時長為60s時，采用傳統系統的定位精準度為40%，而基于Isomap算法系統定位精準度為65%；當耗費時長為120s時，采用傳統系統的定位精準度為30%，而基于Isomap算法系統定位精準度為74%。因此，采用Isomap算法設計的系統比傳統系統定位精準度高。綜上所述，基于Isomap算法的遠距離海上航行艙內人員實時定位系統設計是具有合理性的。

4結語

在現代船舶系統中，對于任意未知的高維數據集，確定一個合適節點相對困難。但隨著相關監控系統日漸完善，遠距離海上監控系統也可為駕駛艙內提供重要監控影像，保障航行艙內人員的準確定位。由實驗結果可知，該系統具有精準定位效果，為人員安全提供保障。設計的系統只能解決實時定位問題，對于船舶出現險情時系統如何操作還有待完善。因此，在以后的研究過程中，針對船舶出現險情情況進行深入研究。

參考文獻：

[1]王新征,卜雄洙,徐淼淼,等.基于快速Isomap的曲面超聲圖像優化展開[J].電子測量與儀器學報,2017,31(5):780–785.

[2]蔡禮淵.船舶動力定位系統非線性估計濾波器的設計[J].艦船科學技術,2017,39(10A):40–42.

[3]孔祥昆,趙巧明.深圳海上危險品應急指揮船功能定位及技術路徑[J].船海工程,2018,15(2):18–22.

[4]吳畏,唐麗均,蔣德才.一種礦用智能精確人員定位系統設計[J].工礦自動化,2017,43(5):72–75.

作者:申永祥 單位:永州職業技術學院