水声通信网络的资源分配发展综述

随着陆地资源的枯竭,人类逐渐把目光转向了蓝色海洋。水声通信网络（Underwater Acoustic Communication Network,UACN）能够有效实现水下信息交互,是认识、开发、利用海洋的重要工具,并在推动“智慧海洋”建设中发挥着重要作用。但是,水下节点的发射功率、转发中继、通信信道等通信资源严重受限,这将无法满足UACN长期且有效作业的需求。资源分配技术能够在不提升网络硬件成本的情况下有效改善网络能量效率、抗干扰性等相关性能,在水下信息交互需求激增的背景下具有极高的研究意义与应用价值。因此,如何对有限的网络资源进行合理分配已成为UACN领域的研究热点之一。首先对UACN系统进行了简要介绍,然后研究分析了UACN资源分配技术及意义,并重点指出了其资源分配的发展现状、趋势和面临的挑战。     

网络环境下海洋专业图书馆的信息服务

本文在分析海洋专业图书馆信息服务现状的基础上，探讨了网络环境下海洋专业图书馆的信息服务模式，提出应重点开展特色馆藏的数字化与服务、文献传递服务、网络信息组织与导航服务、海洋科技查新服务、国际水科学和渔业情报信息共享服务和专题文献跟踪与分析服务，推动海洋专业图书馆的发展。     

多源日志存储和分析在网络事件关联中的实际应用

网络管理要对网络事件有全面认知。目前网络管理的常用手段主要依靠对所有网络设备和网断的系统信息检测和读取信息,而网络信息庞杂且时刻变化,对信息存储和解读提出了很高的要求和挑战。为了解决上述问题,基于Loglog算法提出了1种全新的网络运行日志存储和恢复算法,并且结合实际运行环境给出1个应用模型,扩展网络管理和维护的时间跨度和空间维度。同时,算法结合网络日志的特点加之最大熵方法的过滤器,并在网络认知关联上有实际的应用,对网络信息挖掘有理论联系实际的意义。     

大洋样品管理分类代码设计

文章针对我国大洋样品管理中遇到的样品类型复杂、形态多样、“身份”精准厘定困难等现实问题,将大洋样品作为编码对象,以分类编码相关国家基础标准为依据,利用面分类法和线分类法相结合的混合分类法,设计了一套由13个代码段组成、包含30个代码位的代码总体结构,以及能够记录样品馆藏信息、状态信息、原始采样信息、分割切割信息的代码表和编码方法,并参照已有国家标准,结合大洋工作实践及大洋领域专家共识,建立了能够适应大洋样品“身份”前置需求,满足大洋样品管理需要的样品管理分级分类体系。大洋样品管理分类代码能够精准表达大洋原始样品与衍生样品之间的逻辑关系,具有很强的适用性、可扩展性,不仅能够满足大洋样品管理的需要,而且可拓展推广至其他任务来源样品管理,为构建全国一体化海洋样品资源共享服务平台,推进海洋强国建设,必将产生积极影响。     

基于Sentinel-2A影像的杭州湾南岸湿地植被特征及其候鸟生境分析

互花米草的入侵与扩张占据了其他植物的生态位,在一定程度上,改变甚至破坏了滩涂景观,对原生生态系统造成了消极影响。利用2019-2021年Sentinel-2A影像,结合最大似然分类法与决策树分类法对杭州湾南岸互花米草等多种生境类型加以识别,并进一步讨论生境变迁对迁徙候鸟的影响。结果表明：（1）决策树分类法总体精度更高且细节信息更为丰富,但存在较为明显的漏分现象;（2） 2019-2021年互花米草分布范围不断扩大且空间分布愈发离散,严重侵占芦苇、光滩等生境的生态位,导致总体生境景观趋于破碎;（3）受互花米草入侵的影响,适宜鸻鹬类候鸟栖息的光滩与海三棱藨草生境面积锐减,整体生境状况愈发复杂多样,候鸟适宜生境面积呈明显减少趋势。     

基于最大似然法的钓鱼岛航空遥感 监视监测信息提取

基于国家海岛监视监测系统的高精度影像数据,运用最大似然分类法对钓鱼岛监视监测信息图像进行监督分类,较 为准确地提取出钓鱼岛基本地物类型,清晰反演钓鱼岛地貌特征,并引用了主次要分析去噪法进一步提高了分类精度,取得 较好的分类效果。     

基于整合-激发神经元的自组织映射网络

选取与生物神经元的工作过程较为相似的整合-激发(IF)神经元模型作为传递函数,建立了一个基于整合-激发(IF)神经元的新型自组织特征映射(SOM)网络。通过仿真验证了IF神经元网络的自组织功能,实现对传统自组织网的改进。     

基于密集多尺度特征的遥感影像水体提取

针对传统遥感影像水体提取方法和基于深度学习的经典目标提取模型的提取结果存在丢失边缘细节信息和准确率低的问题,提出了基于深层特征编码-水体识别解码的多尺度特征密集连接网络结构。首先利用深层特征编码结构中的普通卷积提取影像中水体的特征信息,然后利用密集多尺度特征模块提取水体的多尺度特征和保留全局信息,最后利用水体识别解码结构对图像中的水体进行预测。实验结果表明：本文方法的提取结果精度优于经典全卷积神经网络模型,在测试集上的像元精度达到98.56%,交并比达到78.91%,有效保留了水体的完整性和细节边缘信息,实现了水体的精细化提取。     

我国海洋信息联机服务

联机服务是信息产业化和现代先进技术发展的结果。本文通过对国际、国内联机服务系统的简要分析，提出了我国海洋信息联机服务的基本设想，并对其相关的系统构成，关键技术，服务内容和连接方式进行了综合技术探讨，指出实现我国海洋信息联机服务的区域性发展策略。     

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。     

SAR卫星组网观测技术与海洋应用研究进展

SAR卫星的组网观测,较之于单卫星工作方式,不仅能够提高观测频率,还能挖掘SAR的多模式探测能力.本文介绍了SAR卫星组网的遥感观测技术发展现状,并总结了基于卫星组网的海洋动力环境监测和海上目标监测研究进展.在海洋动力环境遥感监测方面,多SAR卫星联合获得的同步数据能够互为补充,提高海洋动力环境信息的探测精度;在海上目...     

近海海洋信息实时采集传输系统设计与实现

近海海洋环境是最易受污染的区域,实时对海洋信息进行监测对近海养殖业、渔业有重要的作用。传统信息采集方法效率低下、传输距离近、能耗高、数据采集不准确,针对上述问题,设计了一种实时海洋信息采集传输系统,采集终端能够自动采集近海海洋环境的温度、溶解氧、pH值并通过无线网络将信息传给岸基协调器,岸基协调器可通过提出的二次卡尔曼滤波方法对信息进行滤波处理并由4G网络将信息上传至云平台。实验结果表明：系统能够对近海海洋环境进行信息实时采集,采集数据误差小,具有较高的一致性,功耗低,用户可随时随地查看信息。     

基于双流残差卷积神经网络的养殖鳗鲡(Anguilla)摄食强度评估研究

为实现对养殖鳗鲡(Anguilla)摄食强度的准确评估,提出了一种基于双流残差卷积神经网络的鳗鲡摄食强度评估方法,该方法针对传统双流网络(Two-stream)中存在的问题做出了相应的改进。首先针对传统双流网络存在网络结构较浅,无法提取到充分的鳗鲡摄食行为特征的问题,选择使用ResNet50网络进行替换,以提取到更具代表性的特征。其次针对传统双流网络最后的分类结果是把空间流和时间流的得分取平均值融合而获得,这种方式较为简单,且其空间流和时间流网络为独立进行训练,容易导致网络出现学习不到鳗鲡摄食行为的时空关联特征的问题,选择使用特征层融合方式对空间流和时间流网络提取获得的特征进行融合,让网络能够并行进行训练,以提取到时空信息间的关联特征。试验结果表明:文内提出的基于双流残差卷积神经网络的鳗鲡摄食强度评估方法准确率达到98.6%,与单通道的空间流和时间流网络相比,准确率分别提升了5.8%和8.5%,与传统的双流网络相比准确率也提升了3.2%。     

基于GA-BP神经网络的临洪河口湿地土地覆盖分类算法研究

针对传统分类方法易受到"同物异谱"和"同谱异物"影响，致使河口湿地覆盖分类精度较低的问题，提出一种基于遗传算法优化BP神经网络分类算法。以江苏省临洪河口湿地为研究区，选用哨兵Sentinel-2影像，经辐射校正、大气校正和图像裁剪等预处理后，构建基于自适应遗传算法优化的BP神经网络算法开展临洪河口湿地土地覆盖分类研究，并与传统BP神经网络、支持向量机和随机森林算法进行精度比较。研究结果表明：遗传算法优化后的BP神经网络算法开展河口湿地土地覆盖分类的总精度为96.162 7%，Kappa系数为0.952 0；与传统BP神经网络、支持向量机和随机森林分类算法的分类总精度相比，分别提高了7.359 7%、11.677 9%和6.042 4%；对应的Kappa系数也相应提高了0.090 8、0.118 0和0.074 8；有效解决了河口湿地土地覆盖分类精度低的问题。遗传算法优化后的BP神经网络可实现河口湿地土地覆盖的高精度分类，促进湿地资源的合理开发和保护，为实现海洋生态文明建设提供技术支撑。     

一种基于人工免疫网络的遥感图像分类算法

提出了一种基于人工免疫网络的遥感图像分类算法。该算法通过借鉴生物免疫网络的分类和泛化能力,训练出能反映训练数据分布特性的网络细胞,然后使用这些网络细胞进行分类。实验结果表明,基于人工免疫网络的遥感图像分类算法具有较好的分类性能,其分类总精度、kappa系数均优于一些传统分类算法。     

顾及声图纹理特征的海底底质分类方法研究

针对目前海底底质分类要素单一造成的底质分类类别不够细致和底质信息获取效率低等问题,提出一种顾及声图纹理特征的海底底质分类方法,综合利用海底底质来源、地理等属性以及声图纹理特征等分类要素,进一步细化海底底质类别,解决了海底底质分类信息混淆或表达不充分等问题。实例数据分析表明,该分类方法克服了传统方法单一考虑底质粒度信息的缺点,可以真实反映海底底质的时空变化特性以及一定范围内的表面起伏特征,并且所包含的海底底质分类信息量更全面,从而可以为用户提供直接形象的海底底质信息。     

基于合成孔径雷达影像的海洋溢油纹理特征参数分析

溢油已是当前海洋生态环境破坏的主要因素之一,因此对海洋溢油的检测分析是当前海洋环境保护的一个重要课题。传统的溢油提取仅仅是单独依靠光学影像的光谱信息或者合成孔径雷达(SAR)影像的后向散射系数信息进行提取,这会造成很多同谱异物或者粗糙度相近似的地物错分,因此除了利用传统的影像信息以外,还需结合影像的纹理信息,从而提高溢油提取的精度,减少错分地物的数量。选用2006年渤海地区的三景同轨SAR影像作为数据基础,应用基于灰度共生矩阵的方法对其进行纹理分析。该方法可以很好地对图像区域和表面进行感知并能够从像元的灰度相关性上对纹理特征进行详细描述,因此适合于SAR影像的海洋溢油检测。在纹理分析的过程中有很多的参数需要选择,参数选择的好坏将直接影响最终提取结果的精度。通过对纹理分析过程中的参数进行讨论、实验、选择与验证,最终确定了基于灰度共生矩阵纹理分析中各参数的值,并选择了局部平稳、非相似性、对比度、变化量4个特征量作为溢油提取的纹理特征统计量。将纹理特征与SAR自身的后向散射系数相结合,通过神经网络分类法对其进行分类,并计算出分类精度为80.65%,分类效果良好。由此说明了将影像的传统信息与纹理信息相结合进行溢油提取是一种可行而有效的方法,同时也为后续的海洋溢油检测工作奠定了一定的基础。     

基于数据分析方法的有居民海岛分类评价研究

海岛是我国国土重要的组成部分,是具有特殊性质的独立地理单元。海岛进行分类评价对海岛的开发和保护意义重大。文章选择30个海岛,从环境保护、经济发展和社会发展3个方面建立16个指标,通过聚类分析、主坐标分析和主成分分析,对海岛进行分类,同时研究海岛不同指标之间的关系。研究发现,海岛可以分为经济发展型、环境发展型和传统发展型...     

基于无人机自组网的空海一体化组网观测技术

本文在分析海面无线通信信道特性与多径衰落参数的基础上,综述了海面观测组网通信与无人机观测等海洋监测方法,以及无线传感器网络与无线自组织网络协同作业观测技术。然后,分析了无线Mesh网络协议架构与自组织网络路由协议,以及适合于海上通信的AODV协议与OLSR协议,为空海一体化机动组网观测应用设计提供参考。