FZF2—3型海洋资源浮标系统研制

本文介绍了我国海洋资源浮标网络海洋环境监测的ＦＺＦ２－３型海洋资源浮标系统的设计方案。论述了该系统总体技术性能特征,在海洋监测领域首次研究应用ＩＮＭＡＲＳＡＴ－Ｃ卫星传输海洋监测数据情况及该系统推广应用前景。     

INMARSAT—C在海洋环境监测系统中应用若干问题的分析和试验（一）

本文首先介绍了ＩＮＭＡＲＳＡＴ－Ｃ的概况，着重介绍与具体应用有关的技术特性；然后，分析它在海洋环境监测系统中应用时，从技术上必须考虑的若干问题，给出了初步的试验结果；最后，对ＩＮＭＡＲＳＡＴ－Ｃ在我国海洋环境监测系统的推广应用提出了建议。     

INMARSAT卫星通信系统应用与研究

本文介绍了ＩＮＭＡＲＳＡＴ卫星通信系统的组成特点及其在航海、航空方面的应用、存在问题，并提出了一些建议。     

卫星通信技术在海洋观测系统中的应用

本文首先分析、比较地球同步气象卫星、ＡＲＧＯＳ和ＩＮＭＡＲＳＡＴ三种卫星通信系统的不同特点和适用范围，接着介绍九十年代发展迅速的移动卫星通信技术，最后论述卫星通信在提高海洋观测系统性能上的作用，建议我国有关部门进一步应用卫星通信技术，使海洋观测系统跃上一个新台阶。     

INMARSAT－C在海洋环境监测系统中应用若干问题的分析和试验（二）

ＩＮＭＡＲＳＡＴ－Ｃ在海洋环境监测系统中应用若干问题的分析和试验（二）孙仲汉，孔杰（国家海洋局海洋技术研究所天津）３　ＩＮＭＡＲｓＡＴ－Ｃ在海洋环境监测系统中应用若干问题的分析和试验３．１关于通信路径的选择在海洋环境监测系统中应用ＩＮＭＡＲＳＡＴ－Ｃ...     

FZF2-3型海洋资料浮标系统研制

本文介绍用于我国海洋资料浮标网海洋环境监测的ＦＺＦ２－３型海洋资料浮标系统的设计方案。论述了该系统总体技术性能特征,在海洋监测领域首次研究应用ＩＮＭＡＲＳＡＴ－Ｃ卫星传输海洋监测数据情况及该系统推广应用前景。     

关于海浪ARMA模型的研究

本文研究了用ＡＲＭＡ模型描述海浪运动的数学模型。通过ＡＲＭＡ模型的参数估计，给出了描述海浪运动的ＡＲＭＡ模型，利用仿真数据进行了拟合检验。结果表明：本文提出的海浪ＡＲＭＡ模型是一种非常理想的数学模型，且适于在线递推运算，便于工程应用。     

INMARSAT─C在海洋环境监测系统中应用若干问题的分析和试验（一）

本文首先介绍ＩＮＭＡＲＳＡＴ─Ｃ的概况，着重介绍与具体应用有关的技术特性；然后，分析它在海洋环境监测系统中应用时，从技术上必须考虑的若干问题，给出了初步的试验结果；最后，对ＩＮＭＡＲＳＡＴ─Ｃ在我国海洋环境监测系统中的推广应用提出了建议。     

深海底世界观测的重要手段—深拖系统

深拖系统是中国大洋协会于１９９５年初首次从美国ＳＩＭＲＡＤ公司引进的。该系统具有旁侧声纳、浅层剖面、深海电视和深海照相四种功能，可在大洋地质调查中用于微地形地貌测量、沉积剖面测量、对海底目标进行实时录像和拍照。该系统的引进主要用于大洋锰结核调查，同时也可服务于海底电缆、管道工程的路线勘测和各种目标的寻找。本文详细介绍了该系统的组成、功能及简单的工作原理，并给出了海底的部分结果。     

低频线谱的一种估计方法

分析几种低频线谱参数估计方法的优点与不足，结合舰艇噪声低频线谱所具有的特点，应用数字滤波一相关谱估计（ＤＦ—Ｃ）和自回归移动平均（ＡＲＭＡ）模型相结合的方法（ＤＦ—ＡＲＭＡ）对低频线谱作估计，所得线谱的强度和频率估计值准确度较高。     

有ARMA噪声的一种参数估计的优效性

对于有ARMA噪声的线性回归模型,本文给出了只用递推进行模型辨识和参数估计的线性方法。若用所计算得到的回归残差作为数据,采用Hannan-Rissanen的线性估计法求ARMA噪声的参数估计,则本文证明了估计是强相容的,且对正态序列,估计具有渐近正态优效性。     

序统计滤波估计检测海洋测深异常数据

根据海洋水深数据处理的要求，构建了海洋水深数据的序统计滤波模型，并根据水深异常数据的特点，提出了离差法判定水深异常数据，在遵循“舍深取浅”这一基本海洋数据处理原则基础上，设计了海洋水深异常数据检测的序统计滤波方案。实例分析表明，该滤波方案能够有效地检测并剔除零水深、负水深、孤立突跳水深，保留连续（个数多于（含）3个的）异常水深，在序统计滤波异常数据检测的基础上剔除粗差，能大幅提高粗差检测的效率。     

COD浓度非线性检验与预测

采用 BDS、Box-Pierce 和 Ljung-Box 方法对 1995-2005 年渤海化学耗氧量(COD) 浓度历史监测数据的独立性进行了检验,采用代替数据检验 IAAFT、White 和 Terasvirta 人工神经网络弱非线性检验、Hinich 双谱检验以及无 Fourier 变换检验进行了相关性的非线性检验,判断出渤海 COD 不独立且线性相关.综合比较线性 ARMA、局部线性、规则集成、随机森林、随机梯度Boosting、支持向量、人工神经网络、自适应样条 8 种预测方法,结果表明线性 ARMA 模型误差均值和方差最小,证明线性 ARMA模型更适合分析渤海 COD 数据,同时证实了前述各种非线性检验结果的可靠性.     

基于ARMA模型的海浪功率谱估计方法研究

针对经典功率谱估计方法的一些缺点,对随即海浪过程进行了ARMA谱估计的仿真研究,仿真的结果表明ARMA功率谱估计方法在分辨率、平滑和偏差等方面更加有效。     

Correlation between individual waves in a real sea state

The correlation between individual waves in a real sea state has a central role in existing theories of wave grouping. The attractive Kimura (1980) theory has two critical assumptions, that the sequence of individual wave heights follows a Markov process and that the joint distribution of consecutive wave heights follows a bivariate Rayleigh form. Analysis of measured water surface records suggests that sequences of individual waves can reasonably be described as a first order mixed autoregressive, moving-average or ARMA process, though a distinction among ARMA (1,0), ARMA (0,1) and ARMA (1,1) models was beyond the resolution of the data. These include the Markov or ARMA (1,0) model. The decisive detail, the joint distribution of consecutive wave heights in the sea state, was evaluated by a simulation methodology that is consistent with the Gaussian random wave model. The estimates are dependent on spectral shape and are consistently narrower and more sharply focussed at the peak than the corresponding bivariate Rayleigh estimate. The resulting predictions of run and group length statistics differ from the Kimura theory, though not by a sufficient margin to displace the Kimura theory as a pragmatic choice for wave grouping.     

浒苔水体光谱特征参量时间序列数据拟合研究

开展时间序列浒苔水体光谱特征参量的拟合研究可为寻求最佳拟合方法,从而对进一步开展大尺度的高光谱高空间高时间分辨率遥感动态实时监测具有重要的参考价值。在实验室培养3种不同浓度的浒苔水体,用ASD光谱仪测定并获取浒苔水体的时间序列反射光谱,基于反射光谱定量提取光谱特征参量,构建时间序列数据;应用曲线拟合和时间序列ARMA模型开展浒苔水体光谱特征参量的时间序列拟合研究。结果表明:应用二阶或三阶多项式和ARMA模型可较高精度地拟合浒苔水体的光谱特征参量;但时间序列ARMA模型比多项式拟合模型更能反映浒苔水体光谱特征参量的时间序列数据的分布和变动特性。该研究可为浒苔灾害动态监测业务化运行部门提供浒苔光谱数据,同时也为光谱数据的处理和分析提供一种新的方法。     

基于Newton法优化ARMA模型参数的船舶升沉运动预测研究

为解决波浪补偿系统中时延现象导致的控制性能下降问题,通过建立Newton-ARMA模型提前预测船舶升沉运动来消除时延现象。首先设计卡尔曼滤波器对船舶升沉运动加速度信号进行降噪滤波处理;然后使用加速度二次积分模块将加速度信号转换为位移信号;最后建立自回归滑动平均(ARMA)模型,并使用牛顿(Newton)法对模型参数进行优化,得到船舶升沉运动的Newton-ARMA预测模型。仿真结果表明,Newton-ARMA模型对船舶升沉运动的预测时间可达10 s,预测误差随着预测时间的增加而增大; Newton-ARMA模型对二级海况、三级海况和四级海况下的船舶升沉运动平均预测精度分别达到89.43%、88.53%以及87.78%,远高于ARMA模型对船舶升沉运动预测的精度,说明采用Newton法优化ARMA模型参数可以显著提高船舶升沉运动的预测精度,也即Newton-ARMA模型对控制波浪补偿系统时延具有较好的补偿效果。