美国无人潜航器反制措施研究现状

简要分析了无人潜航器反制措施的必要性,从探测分类、软杀伤对抗和硬杀伤对抗 3 个方面总结分析了美国无人潜航器反制措施研究现状。美国无人潜航器探测目前主要依靠反蛙人探测系统,但是反蛙人探测系统存在告警距离短、响应时间不足的问题。因此,美国海军寻求利用海洋哺乳动物和海洋生物探测和分类潜航器的方法。软杀伤对抗主要包括 UUV 捕获、欺骗、干扰及网络对抗;硬杀伤对抗主要介绍了通过超空泡子弹破坏、摧毁 UUV。     

多无人艇协同目标分配算法研究

未来战争中很多作战任务需要由多艘无人艇相互配合才能完成,多无人艇协同目标分配是无人艇自主协同控制研究的关键技术之一。为了解决多参数、多约束条件下的目标分配问题,改进贝叶斯优化算法中网络构造方式及需要存储大量数据的不足,提出了基于决策图贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization Algorithm with Decision Graphs,DBOA)的多无人艇协同目标分配方法。根据无人艇的消耗、目标价值的毁伤和执行任务预计耗费时间 3 个决策变量,并结合约束条件构建了多无人艇协同目标分配数学模型。仿真实例表明,DBOA 算法收敛速度快,能够达到全局最优解,基于 DBOA 的协同目标分配方法具有良好的时间效率和分配效果。     

无人水下航行器故障预测与健康管理框架研究

针对无人水下航行器维修保障难度大、成本高的问题,论述了 PHM 技术在无人水下航行器的系统级、分系统级、设备级的应用问题,提出了一套适用于无人水下航行器机载、岸基故障预测与健康管理(PHM) 系统框架结构。分析了其中的关键技术,在此基础上进行了无人水下航行器 PHM 数据流结构设计。最后,以 PHM 技术工程应用为线索,提出了无人水下航行器 PHM 总体集成技术方案。     

小型水下无人航行器的下潜过程研究

以小型水下无人航行器（UUV）为研究对象,研究旨在探讨和分析关键参数变化对UUV下潜过程的影响,并采用控制变量法来研究单一因素对UUV下潜过程的影响。研究结果表明：在UUV行进过程中,水流对舵翼产生升力,从而产生扭矩促使其下潜。因此,在UUV下潜时,姿态应尽量平稳,且俯仰角和下潜深度不宜过大。为了确保UUV在逆流和复杂环境下成功下潜,要求在保留一定余量的基础上,尽可能减小舵板舵角和螺旋桨转速。     

跨域无人系统协同技术在海洋监管工作中的应用

文章介绍无人机、无人船和水下无人潜水器等及其组成的跨域无人系统协同技术的进展和应用,分析海域海岛、自然资源和生态环境等海洋监管面临的问题,研究结果表明跨域无人系统协同技术可低成本和高效率地提升海洋监管能力,并探究跨域无人系统海上监管的创新模式。     

跨海桥梁船撞风险综合评估

近年来全世界范围内船撞桥事故时常发生,尤其是大型跨海桥梁,对其进行合理的船撞桥风险评估逐渐成为桥梁安全运营的重要保障之一。通过对近年国内外船撞桥案例调研分析,确定了影响事故的多重因素,建立包括4个二级风险评价指标和18个三级指标的层次化评价指标体系,并运用层次分析（AHP）法和熵权法,对各评价指标进行主客观综合赋权,明确各个风险因素对船舶撞击的重要性程度,基于模糊数学理论对船撞桥风险进行多层次综合评判。以浙江省舟山朱家尖跨海大桥为工程背景,结合该桥某年船舶通航统计数据,运用上述方法进行船撞桥风险评估,计算表明朱家尖跨海大桥平均风险评价值为4.22,属于可接受中风险水平,并提出了相应的风险控制对策及措施。     

测量无人艇研究进展综述

主要基于船体、航速、续航能力、作业海况、搭载仪器、操作方式以及主要用途等方面,详细阐述了国内外测量无人艇的技术参数,分析了国内无人艇的不足和重点攻克的技术,以及螺旋桨、喷泵两种推进方式的优缺点;分析了测量无人艇艇型、自动控制、载体总体设计及集成、环境感知、通信等关键技术及实现途径;指出测量一体化、智能化水平的提升、水陆一体化测量技术、组网测绘为测量无人艇未来的发展方向。     

一种新型无人船海洋水深测量技术

在海洋测深中,由于波浪和潮汐的影响,调查船或无人船所测量的瞬时水深不能直接作为海图水深。本文提出了一种新型的无人船海洋水深测量技术,以评估搭载RTK和单波束测深仪的无人船用于海洋水深测量的潜能。首先,使用无人船所搭载RTK的厘米级精度高程数据,通过低通滤波剔除波浪信息,而获得海平面高程。然后,基于潮汐表和无人船海平面高程,构建了一种参考椭球面和海图的两个基准面之差的获取方法;在常规的海洋调查中,该基准面差通常需要由长期的验潮获得。最后,利用海图基准和无人船测量的瞬时水深的转换关系,计算出海图水深。在海南省蜈支洲岛周边海域,利用自研发的无人船“USBV”开展了相关海上实验,以验证所提出的技术方法。实验结果验证了该无人船海洋水深测量技术。     

无人船监视图像反光区域检测与去除方法及实验验证

受海上环境、太阳高度角和无人船航向等因素的影响,无人船监控图像中海面反光现象不可避免,进而干扰后续视频处理,例如海天线的提取和运动目标的跟踪等。本文提出了一种无人船视频监控海面反光区域的检测及去除方法。首先,利用RGB颜色通道中的最大值与最小值获取像素点的亮度比例关系,检测海面反光区域中的高亮像素点。然后,针对检测到的高亮像素点进行形态学膨胀操作,获取较完整的海面反光区域。最后,结合反光区域中像素点亮度值随其位置分布的变化特点,使用加权后的邻域像素进行高亮成分抑制,实现反光区域的去除,并完成了无人船监视图像处理实验验证。实验结果显示,所提出的方法可有效检测并去除海面反光区域。