多通道带乘性噪声2-D广义系统状态最优估计算法

2-D系统及其广义系统在图像处理,电力网络等领域有着广泛的应用,本文基于多通道带乘性噪声的2-D广义Roesser模型提出一套状态最优估计算法。在以往基于2-D广义系统的研究中乘性噪声因子多假设是一维随机序列,本文的乘性噪声因子是对角矩阵,矩阵对角线上每个元素都是一维随机序列,这意味着系统不仅具有多个观测通道而且每个观测通道都受到不同乘性噪声的影响,更加符合实际情况,能够解决系统在更加复杂环境中的状态估计问题。仿真结果验证了该算法的有效性。     

水面运动目标跟踪监控系统的设计与实现

本文围绕海上无人值守平台周界安防技术需求,以800 m范围内的快艇、渔船、客轮和商船为航行目标构建运动目标跟踪监控系统,并集成开发了基于水下被动声学检测和水上云台控制的光学视频系统为一体的声光一体化监控系统,设计了一套基于深度学习的目标检测算法,实现了对水面航行目标的跟踪检测与分类识别。本文在目前基于单一方法进行水面目标跟踪的基础上进行了突破,系统综合了水听器远距离目标监控跟踪和近距离的水面视频监控目标识别,当两者同时确认目标,由声警器发出警报驱离可疑目标,系统将水下声学监控和水面视频监控有效结合,极大地降低了平台的误报概率,同时实验测试结果表明该系统可有效实现对4类水面航行目标的跟踪检测和特征提取,且改进后的算法可有效提升目标检测效果与识别精度,具有较好的鲁棒性和有效性。     

全极化X波段雷达掠散射海面回波统计分布特征研究

尽管复Wishart分布已被广泛应用于SAR数据统计分析，然而该分布函数却很少被用来研究雷达海面掠散射回波时间序列的统计特征。本文通过分析IPIX雷达海面掠散射回波数据发现：大尺度海浪遮挡区的雷达回波能量很低，主要是雷达系统噪声，如果将该部分低能量回波数据剔除以后，真实海面的IPIX 雷达回波时间序列数据亦满足圆高斯分布，因此，IPIX 雷达海面回波的时间序列数据也必然满足复Wishart分布。在此，我们基于Wishart分布模型分别对全极化IPIX 雷达不同极化通道数据的海面回波时间序列数据进行了统计研究，并推导给出了不同通道数据协方差矩阵元素实部、虚部及相位差等参数的统计分布函数模型。通过与雷达测量数据比计较可见，推导所得理论统计模型与实际测量数据吻合很好。本文所得结论对进一步深入理解掠散射海面雷达回波的统计特征具有一定理论意义。     

基于代理机制的“数字海洋”授权模型研究

"数字海洋"用户授权系统建设是整个信息基础框架构建的基础,是实现框架内数据与应用资源整合的前置条件。在对框架构建授权需求进行深入分析的基础上,结合目前网络授权方案的发展以及基于角色的用户访问控制技术,本文给出了用于实现框架授权的基于代理机制的授权模型,有效解决了节点用户授权的复杂需求。     

基于变分模态分解和注意力机制的浪高预测

针对海洋中的海浪高度数据存在非线性和非平稳性的特点,海浪高度的预测就变得相对复杂。基于变分模态分解(VMD),在引入注意力机制(AM)的基础上,对传统长短期记忆(LSTM)神经网络算法进行了改进,提出了一种基于混合模型的海浪高度预测算法。算法通过预处理、预测和重构3个主要步骤,对海浪高度的时间序列进行预测。为了比较和说明,以太平洋东北海盆海域和马尾藻海域的4个站点浮标数据进行实验。实验结果表明,本文提出的混合模型(VALM)将海浪高度数据分解为更平稳和更规则的子序列;可以更好的区分数据之间的重要程度,并能够携带更多信息的数据;与支持向量回归(SVR)、人工神经网络(ANN)和LSTM等模型进行比较,VALM模型的预测效果最好且具备一定的鲁棒性。     

海上地震勘探中震源阵列的定位算法研究

为了得到海洋地球物理勘探作业中震源阵列位置定位问题的解决方案,文中对航行作业过程中的地震勘探船只拖带的震源阵列实时位置计算方法进行了研究。首先,介绍了基于激光定位系统和相对GPS定位系统的震源阵列定位方法。为了解决相对GPS定位系统输出的定位数据粗差剔除、时间同步等预处理问题,提出了一种基于滑动缓冲区的多项式拟合粗差剔除和数据同步处理算法,满足了粗差剔除要求。并利用该模型函数实现了震源阵列放炮时刻观测值的内插,进而实现了放炮时刻和定位时刻的数据同步。在此基础上,研究了震源阵列导航定位模型,提出了以单个枪体为对象的卡尔曼滤波模型来描述震源阵列的运动状态,以满足海洋地球物理勘探震源阵列定位的需要。     

基于EMD-LSTM模型半潜平台运动极短期预报

半潜平台在复杂海洋环境作用下,会发生不规则的六自由度运动响应。这种平台运动的不规则性和随机性对平台作业、栈桥控制以及直升机起落等造成极大的不确定和未知风险。因此,在极短期内准确快速预报平台运动响应对深海浮式平台作业和设备安全具有重要的实际意义。然而目前针对浮式平台运动响应的计算主要是基于势流理论,对确定波浪激励下的平台一阶运动和二阶慢漂运动进行求解,计算的时效性不能满足实际需求。此外,还需要对入射波浪时历进行准确预报,导致平台运动响应准确计算更加困难。针对上述难题,提出了基于EMD-LSTM模型进行平台运动极短期预报的方法。该方法以半潜平台模型试验数据为研究对象,首先对平台运动响应的时间序列进行预处理,接着采用经验模态分解算法(EMD)将时间序列分解成相对平稳的分量,再利用长短期记忆(LSTM)神经网络可以处理复杂非线性长时间序列的优点,对时间序列进行训练预测,最后进行仿真,同时与传统LSTM模型与EMD-BP模型进行对比,仿真结果表明基于EMD-LSTM模型的平台极短期预报方法精度较高,该方法是可行的,具有工程应用的实际意义。     

实体数据模型在航行指南信息组织中的应用

针对当前海图表达航行环境不完备、多种有效信息不能有效集成等不足,提出利用实体数据模型构建航行指南信息数据库的方法。文中介绍了实体数据模型,提出了航行指南信息数据集成的组织方法,构建了航行信息数据模型,并开发了航海图文信息系统,实现了航行指南信息的管理查询和应用。实验表明,基于实体数据模型的航行指南信息组织方法正确、有效。     

AUV移动探测下基于U-Net网络的本体噪声去除

在基于移动 AUV(自主水下机器人)平台的水下机动目标探测场景中,由于拖曳能力和探测孔径的限制,目标噪声极易淹没在本体噪声中。而且,本体噪声与目标噪声具有非常相似的频谱特性和倍频关系,进一步加重了目标噪声分析的难度。为降低本体噪声的影响、提高目标噪声的信噪比,开展了基于 U-Net 深度网络的水下混合噪声信号分离算法研究。通过仿真模型测试了算法在不同转速差、桨叶数差以及目标噪声信噪比条件下去除本体噪声的性能。实验结果初步表明：在目标信号信噪比不低于–10 dB 的条件下,算法可以对本体噪声进行有效去除。     

水声信号的一种非线性降噪方法

采用基于非线性动力学系统的局部投影非线性降噪理论,研究了水声信号的非线性降噪问题,并对传统的局部投影算法进行了改进.采用自适应调整邻域大小的方法,改善了传统局部投影算法的邻域选择问题;利用局部投影算法中局部协方差矩阵存在特征值突变的现象,有效地解决了信号子空间和噪声子空间的划分难题.以Henon混沌时间序列为仿真模型,对传统的局部投影算法,以及改进后的算法的降噪性能进行了验证比较,结果表明,改进后的算法更加有效地抑制了噪声.     

X波段雷达海面回波谱宽特征研究

海面电磁回波频谱宽度与海浪波高密切相关，可应用频谱宽度进行海浪有效波高反演。本文应用线性滤波法仿真出了海表散射面元在雷达视向上的投影速度，建立了回波谱宽模型，分析了雷达空间分辨率、回波时间序列长度及海洋环境参数等因素对频谱宽度的影响，同时还针对如何在实际观测过程中选择回波时间序列长度、观测方位角等参数进行了讨论。最后还将理论结果与CSIR-X波段雷达实测数据谱宽估计结果进行了比较。结果表明，剔除雷达噪声以及频率泄露的影响后，基于高斯分布标准偏差的谱宽估计方法所得结果与理论结果吻合很好，这从而证明了理论结果的可靠性。本文所得结果对海浪有效波高反演具有一定参考价值。     

构建岸基雷达网辅助海上执法智能平台的关键技术分析

以广东省现有的"岸基雷达网综合监控系统"为基础,构建一个服务于海上执法的智能平台。针对构建该智能平台所涉及的关键技术展开分析,包括全省近海20 nmile范围内5万以上海上目标数据10 s实时更新、雷达网数据清洗、船舶航行态势估计等。结果表明:(1)采用线性池和连接池技术,可实现全省近海5万海上目标数据10 s实时更新,确保目标数据实时动态入库;(2)建立针对不同目标的检测与数据清洗算法,可解决静态目标、目标断续ID不统一、虚假目标等数据的去除问题,确保实时输入数据的有效性;(3)依据雷达、船舶身份自动识别系统(Automatic Identification System, AIS)、天气和海浪等数据,可有效地构建基于概率图的船舶航行态势估算模型,实现对小型船舶航行危险、违规违法和导致危险等方面进行智能判断,辅助海上执法。     

数据挖掘算法在河口羽状流数据分析中的应用

羽状流的近场扩散角作为河口动力学的关键参数,对河流入海物质的输运扩散过程有重要影响,而在真实环境中由于受到复杂因素的影响,羽状流扩散角存在着显著的变化。数据挖掘技术尽管在地学数据的应用上尚处于探索阶段,但研究这一问题提供了一种有效途径。本文基于马格达莱纳河羽状流近场扩散角及周边环境数据,利用多重数据挖掘算法开展数据分析和评估,最终建立了羽状流扩散模型,对其影响因素和时间序列开展研究。结果表明,数据挖掘算法能够有效指示环境因素的贡献值而不受量纲、极值的影响,从而为进一步探究河口羽状流控制因素提供参考。受数据量和数据精度的影响,随机森林算法得到的变量分析结果与实际情况更为相似,数据集特征与数据量之间的博弈是造成模型结果差异的主要原因。根据数据挖掘算法结果,可以在马格达莱纳河河口建立羽状流扩散角模型,并分析其随环境参数和时间变化的趋势。模型结果显示,对马格达莱纳河而言,环境因素与羽状流扩散角均存在负相关关系,河流的指向方向为最主要影响因素,其次为风速,因此在开展进一步分析时可以针对环境因素添加不同权重以期获得更真实的结果。随时间增长,羽状流扩散角将进一步收紧,可能会引起河口的通道化。     

一种分布式环境下高效查询算法

很多交互系统需要实时返回潜在的数据空间中最重要的前k条记录,即为top-k查询。当今大数据时代,面对海量更加复杂的数据,输出这种top-k记录是一个非常具有挑战性的问题。传统的方案主要采用基于阈值的方法,然而对分布式系统来说,这些方法是比较耗时的,并且需要巨大的通信量。随着网络流量的增加,这些问题会变得无法解决。本文提出了一种新颖的top-k算法PCMRA(Data Partitioning and COIT Indexing Top-k query Algorithm based on MapReduce)。该解决方案构造了预处理结构COIT(候选对象索引表),并采用数据分割策略和并行编程框架MapReduce,一轮通信就可以完成top-k查询。此外本文还对算法给出了正确性证明和理论分析,并且实验表明该算法仅需要较小的空间开销和较短的时间代价,即可筛选出较少的候选对象,大幅度节约了计算和通信资源,并且算法具有良好的可扩展性。     

基于多参数差分相关的海洋时序观测数据滤波算法

随着海洋研究的不断深入,对观测的数据质量要求越来越高,为了有效降低实测数据的不确定性,该文以海水CO₂分压测算的关键因子温度和盐度的相关实测数据为例,针对仪器平台能够进行多参数同步观测的特点,在假设观测指标的变化在较小的时间空间范围内为一平稳过程的基础上,通过ADF平稳性检验理论证实了大部分原始观测序列满足二阶差分平稳性假设,在此基础上提出了一种基于观测序列差分统计特征的测量数据不确定性的表达方式,以及对离异点数据进行识别和多参数差分相关联合滤波的算法。与常用滤波算法对比分析表明,提出的新算法能够有效融合参数间的相关信息,降低序列的不确定性,并且最大程度地保护原始测量数据。     

适用于海洋动态观测设备嵌入式系统的低功耗管理预测模型

能耗是制约海洋设备在水下工作时长的关键因素。为进一步降低海洋动态观测设备嵌入式系统的动态功耗, 本文针对前人提出的用于预测空闲时间的指数平滑算法所存在的权重系数基于凑数法确定、算法难以适应大波动等问题, 设计了一种新的权重系数, 并构建了一种自适应的低功耗管理预测模型。当模型检测到预测的空闲时间超过工作和休眠状态切换的时间阈值后, 中央处理器关停系统的部分外设, 使系统进入低功耗休眠状态。仿真和单片机实验均表明,本文提出的低功耗管理预测模型能够有效地提高对处理器工作的空闲时间预测的准确性, 且面对突发状况具有良好的自适应性, 可显著降低嵌入式系统的功耗, 有效延长设备的工作时间。     

基于小波阈值算法的海杂波信号降噪

为有效提取噪声背景下的海杂波信号,针对海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于小波阈值算法对实测海杂波数据去噪。在噪声水平未知条件下,提出基于噪声主要在高频段且能量较小、信号主要集中在低频段思想的噪声判断准则。为验证小波去噪效果,将该算法对含有噪声的海杂波实测数据进行去噪,采用均方差和降噪信号信噪比两项指标衡量去噪效果,并与均值和中值等去噪方法对比,小波算法在这两项指标均优于其他算法;此外,实验结果还表明,db2小波在双曲线阈值函数和HeurSure阈值模式下优于其他小波去噪效果。     

一种基于Oracle空间网络模型存储RDF的方法

为了方便的存储和管理资源描述框架(RDF)数据,文中对利用Oracle空间网络数据模型存储RDF数据的方法做了改进.对改进前后得到的结果进行比较分析,并通过实验证明对基于Oracle空间网络模型存储RDF数据方法的改进不仅能够方便快捷的导入RDF,实现对RDF数据的有效管理,而且能够节省存储时间,提高了存储效率.     

基于GIS的海洋生态环境监测数据分析评价系统研究

根据应用服务的实际需求,对适用于海洋环境特点的时空分析模式和相关评价模型进行了探讨研究,对适用于系统建设的监测数据的时间分析和空间分析以及相关评价技术进行了应用分析研究,选用GIS技术作为系统基础,构建了基于GIS的海洋监测数据分析评价应用系统,实现了监测数据的自动分析与评价等功能.     

基于累积和算法的动态变形预警模型研究

利用GPS对构筑物进行动态变形监测,获取构筑物的动态变形序列,通过卡尔曼滤波处理变形时间序列,从而削弱相关噪声的影响,提取真实的变形信号,并通过FFT处理变形信号,验证其滤波效果.在分析累积和算法的前提下,构建构筑物预警模型,分析了平均运行长度及预警阈值等相关参数的选取原则.经实测数据分析,模型能有效检测到变形发生时刻,该方法能够提高GPS进行动态变形预警的可靠性,特别是为微小变形提供一定研究指导意义.