中晚全新世以来闽江口水下三角洲物质来源及古环境演变

通过对闽江口南侧柱状样沉积物开展高分辨率的粒度、粘土矿物分析及AMS¹⁴C测年,揭示了中晚全新世以来闽江口水下三角洲物质来源及古环境演变。中全新世(7 ka BP—4 ka BP)高海平面时期,梅花水道可能是闽江口南侧陆源物质输运的主要通道,沉积了以砂为主[(58.6±8.7)%]的沉积物,平均粒径为(3.76±0.49)φ,为较高能的沉积环境。期间,增强的浙闽沿岸流携带更多的长江物质沉积到闽江口,导致沉积物中蒙脱石含量增多。然而,到晚全新世(3 ka BP)海平面略有下降,梅花水道衰退,闽江口南侧的水动力条件减弱,形成以粉砂为主[(58.1±4.4)%]的沉积物,平均粒径为(6.30±0.32)φ。晚全新世浙闽沿岸流有所减弱,闽江口沉积物中的蒙脱石含量明显减少,而来自闽江的高岭石含量增加。     

基于恒虚警检测的图像声呐目标跟踪

无人化、智能化的目标探测与跟踪是未来水下探测的必然趋势。针对水下移动小目标,通过固定位置的声呐接收的角度与距离二维信息,提出了一套自动跟踪方法。首先,对图像声呐进行恒虚警处理,同时引入时域参量,通过在门限计算中增加之前时间的权重,抑制位置恒定的静态强背景干扰。之后,基于空间上目标的连续运动,提出了小目标的自动跟踪算法。湖试数据实验处理表明：该方法能有效抑制干扰,实现水下小目标的自动探测跟踪。     

基于红色通道注意力机制的水下图像增强

水下图像增强因其在海洋勘测和水下机器人中的重要意义而备受关注。在过去的几年中,已经提出了许多水下图像增强算法。已有的深度学习方法由于忽略水下图像的预处理过程和对红色通道信息的增强或者弱化了这个过程,导致增强结果并不显著,其往往只适应特定的场景,缺乏泛化能力。为此,基于卷积神经网络建立了一种全新的水下图像增强算法,为了充分利用特征图的通道信息,在相同维度的特征图之间采用不同尺寸的卷积核获取更多通道数目的特征。然后,基于红色通道构建了注意力机制,以加强对于图像中容易丢失信息的红色通道的特征提取。最后,在EUVP,UFO120数据集做了消融实验,证明了红色通道注意力机制的有效性。通过对对比实验的增强结果进行各项指标分析,证明增强结果有着更高的结构相似性和峰值信噪比,并且在无参考指标方面有着更高的颜色平衡、清晰度以及对比度,综合性能优于以往的方法。     

水下图像目标检测研究综述

在海洋开发的环境下,水下物体探测技术得到广泛应用,随着水下机器人与计算机技术的发展,该技术越来越受到研究人员的重视。根据当前的水下图像目标检测研究进展,简要介绍水下图像目标检测流程（即图像采集、图像的预处理、以及图像检测的方法）,对总结发展现状、发现技术的不足及挖掘未来的研究方向有重要意义。针对基于光学图像的水下目标识别问题,论述了图像采集、图像的预处理、以及图像检测等方面的主要进展,阐述了基于深度学习实现水下图像目标识别的技术发展现状。通过对水下目标处理过程的讨论和分析,指出水下图像目标识别领域中需要解决的问题,并预测该领域技术发展趋势。     

水下拖曳航行器水动力和拖缆姿态仿真分析

水下拖曳航行器是被广泛应用的水下监测平台。为掌握水下拖曳航行器的水动力及其拖揽姿态,文章通过CFD仿真分析计算其零攻角下的阻力系数,并通过多刚体-球铰模型建立其运动数学模型,分析不同航速下拖曳系统的总拉力、拖缆长度和航行器位置等的参数变化。研究结果表明：随着船舶航速的变化,拖曳系统各项参数变化的差别很大;在200 m深度时,6 kn航速相比4 kn航速的总拉力增加73%,而所需的拖缆长度仅增加1%。该数学模型可对不同航速下的水下拖曳系统的总拉力和拖缆姿态等做出预测,为拖曳系统设计提供技术支撑。     

AUV重力测量的运动加速度建模及平台优选

针对适合捷联式重力仪的AUV搭载平台的选型问题,基于国内AUV实际航行数据,分析了多推进器组合、推进器和浮力舱组合、推进器和鳍舵组合等3类AUV的定深航行运动特性;推导了AUV水下航行在3个坐标轴方向上对重力仪产生的运动加速度计算公式,得到运动加速度与AUV水下6个自由度运动要素的解析表达式;基于运动加速度分析,讨论了适用于水下移动重力测量的AUV平台和推进装置设计,进行了AUV搭载平台的优选,并给出了重力仪安装位置建议;选定的AUV实验平台实施移动重力测量验证试验重复线精度达到0.42mGal,验证了搭载平台优选的有效性。     

北海狮水下声信号类型分析

以水族馆内圈养的北海狮为研究对象,利用长达29 h的连续被动声学观测数据,对北海狮水下声信号类型进行了研究。共检测出22 689个水下声信号,对时长、最小频率、最大频率和峰值频率这4个声学参数采用聚类分析方法将信号分为10种类型:单脉冲(SP)、哨声(WS)、咕咕声(GG)、咚咚声(DS)、狗吠声(BK)、吼叫声(WY)、嗡嗡声(BZ)、撞击声(BG)、单频声(SF)以及咩咩声(BT)。该分类方式涵盖了北海狮92.6%的水下发声。北海狮水下声信号时长的均值为5~1 244 ms,峰值频率一般小于10 kHz。10种类型信号的占比各有不同,BK,BT和BG信号的比例较高;SP,WS和BZ信号的比例次之;DS,WY,SF和GG信号的比例较低。对北海狮水下声信号类型的分析能帮助了解北海狮的声行为特征,对野外北海狮的声学观测具有重要的指导价值。     

基于四叉树的多波束水深数据快速检索方法

针对水下地形测量仿真器中的多波束测深结果仿真环节中,对海量已知水深点云数据进行处理时存在的检索效率低、内存占用大的问题,设计了一种基于四叉树的数据处理方案。以四叉树数据结构并采用序列化方式存储索引文件,提高点云数据的检索效率;通过内存映射的方法读取海量点云数据,减少内存占用。数据实验表明:相对于常见的遍历检索,在检索点云数不超过总点云数的约四分之三时,四叉树水深点云检索效率提高了1倍以上;在检索点云数越少,总点数云越多时,四叉树水深点云检索的效率最多可提升30倍以上。基于四叉树的数据处理算法可有效地提高点云数据的检索效率,适合于多波束测深结果仿真过程中的海量点云数据的处理。     

一种基于锚系垂直阵列的水下移动目标警戒方法

提出了一种基于锚系垂直阵列的对水下移动目标警戒的方法,论述了基于锚系垂直阵列时频瞬态特性探测和空间相关性探测的原理。利用海洋环境与目标噪声在时-频域与空间上的差异,对水下移动目标探测警戒,探测概率高且计算相对简便。垂直阵列悬挂于锚系潜标的系留缆或直接作为潜标的系留缆,布放机动灵活、适应水深范围广,可用于对水下移动目标的长周期、定点、大范围实时监测。