日本或3月赴索海域打海盗

据新加坡《联合早报》报道，日本决定摒除和平宪法的派兵限制，于3月份让海上自卫队军舰参与在索马里海域的国际打海盗行动。     

多传感器岩心测试系统（MSCL）产品简介

多传感器岩心测试系统（MSCL系统）是Geotek公司用于岩芯测试的产品，能够在不同的环境下对沉积物、岩石和岩心进行快速、精确和自动的地球物理测试。系统的不同组合特性既可以使它在岸上实验室环境开展工作，也可以在科学调查船／钻探船上使用。为了满足不同客户的要求，GEOTEK公司开发了一系列不同的产品：1）标准型（MSCL—S）；2）垂直型（MSCL—V）；3）XYZ型（MSCL—XYZ）；4）保压型（MSCL—P）。根据MSCL系统的传感器组合，可以获得塑料衬管内整个岩心或分段岩心的地球物理数据。部分测量可以穿透铝质或钢质衬管，但塑料衬管一般来说比较好。根据不同的岩心类型和质量及不同的取样限制和测试要求，运用不同的MSCL系统组合具有明显的优势。     

带乘性噪声广义系统多传感器最优滤波融合算法

研究带乘性噪声广义系统的多传感器信息融合状态估计问题。在系统正则的假设条件下,通过受限等价变换将广义系统变换为2个降阶子系统,进而将针对原系统的信息融合状态估计转化为2个耦合的非广义子系统的多传感器信息融合状态估计,然后分别推导出集中式与分布式滤波融合算法,这2种算法在数学上完全等价,均在线性最小方差意义下最优。考虑到分布式滤波融合算法的优点,重点讨论了该算法,仿真实验验证了该融合算法的有效性。     

构建一种PNI磁传感器的舰船磁场信号检测系统

针对舰船磁场检测这一问题,提出了一种利用 PNI 磁传感器测量的方案,并设计了一套由 STC15 单片机控制的舰船磁场检测系统。 系统由 PNI 磁传感器、STC15 单片机、串口通讯模块、电源分配模块和上位机组成,实现了信号的采集、调理、传输和分析处理的过程。 最后,通过水池船模试验证明了该测量系统能够实现对舰船磁场信号进行检测。     

基于FIA和光学原理的酶传感器检测海水甲基对硫磷

将乙酰胆碱酯酶(acetylcholinesterase,AChE)传感器与流动注射系统(flow injection analysis system,FIA)相结合,通过光学方法测定固定化酶受农药抑制后的残余活性,对海水中微量甲基对硫磷进行定量分析。该系统的适宜工作条件为:温度30℃;固定化酶的用量0.05 U;载液流速0.45 mL/min;进样时间20 min;底物(碘化硫代乙酰胆碱)溶液浓度0.100 mol/L,注射量100μL。在0.1~100μg/L之间,农药浓度的对数值与固定化酶活性的抑制率之间具有良好的线性关系(r=0.995 3)。利用该系统检测含甲基对硫磷分别为0.8μg/L和5.0μg/L的模拟海水样品,获得了较好的准确度和精密度,平均相对误差和变异系数均小于10%。     

船载多传感器综合测量系统点云实时显示技术

船载多传感器综合测量系统集成了三维激光扫描仪、多波束测深仪、GNSS、IMU、传感器稳定平台等传感器,采用非接触式的测量方式同步获取水上水下地形,在海岸带和海岛礁测绘中有巨大的应用价值。由于测量瞬时数据量大,系统点云实时显示是采集软件的重要组成部分。在有效地控制时间同步的前提下,优化数据融合效率,采用VTK(visualization toolkit)技术实现了海岸线上下一体化点云实时显示,有效地提高了系统的信息挖掘能力和现场决策支持能力,最终实现了水上水下一体化测量。     

中国卫星海洋观测系统及其传感器(1988—2025)

全面收集1988—2025年中国地球观测卫星(和飞船)计划,包括历史的、运行中的和列入未来计划的。详细介绍风云卫星系列(FY-n)、海洋卫星系列(HY-n)、资源卫星系列(ZY-n)、环境卫星系列(HJ-n)、中国遥感卫星系列(CRS-n)、灾害监测星座/北京小卫星(DMC/BJ-1)、神舟飞船系列(SZ-n)和天宫空间站系列(TG-n)等8个卫星(和飞船、空间站)系列。这些卫星(和飞船、空间站)系列都提供对海洋的观测,从而构成中国卫星海洋观测系统。按装载的传感器分类,进而给出中国的海色、海表温度、海面高度、海面风场和合成孔径雷达(SAR)卫星观测系统。对中国海洋观测卫星与国际海洋观测卫星装载的传感器性能作了比较和讨论,指出差距。列出目前在轨运行的中国海洋卫星观测系统38个传感器及其类似的国外卫星传感器。     

基于多传感器观测下的带乘性噪声系统的最优滤波融合算法

多传感器系统由于具有较高的精度及可靠性日益受到研究者的重视。本文针对多传感器观测下的带乘性噪声系统 ,分别给出了集中式与分布式滤波融合算法。这 2种算法在数学上完全等价 ,在线性最小方差意义上均是最优的。但对于工程实际问题 ,分布式的融合策略在计算、可靠性、故障的检测与隔离等方面更具有优势。文中举例验证了这 2种融合算法的有效性。     

多传感器观测下带乘性噪声系统的逆向滤波与反褶积融合算法

针对多传感器观测环境下带乘性噪声系统的逆向最优滤波与反褶积融合估计问题 ,本文提出了 1种基于极大似然准则的最优融合算法。该算法中各单传感器间并行计算 ,并且融合中心与单传感器处理中心间无反向通讯 ,因而执行效率较高。仿真表明 ,该融合算法产生的逆向滤波与反褶积比单传感器处理结果有较明显提高