日韩欧智能船舶的研究现状及对我国的启示

随着智能化技术的发展，智能船舶开始受到船舶行业的广泛关注。同时伴随着航运业对于环保、安全、经济等方面需求的不断增加，中日韩欧等世界各主要造船国纷纷投入到智能船舶的相关研究当中。然而，由于各自造船业的历史背景和发展现状不同，各主要国家对智能船舶研究具有不同的特点。该文分别研究了日、韩、欧典型智能船舶项目的研究现状，从多个方面分析了它们的研究路线和特点。研究发现：日本的智能船舶研究具有航运公司主导、局部到整体的推进方式、注重建立国际标准的发展特点；韩国的智能船舶研究具有船企主导产学研结合、发挥信息产业优势、分级发展的特点；欧洲的智能船舶研究以企业和科研机构牵头，以无人船为目标，以现有船舶改造为特点。论文在日欧韩智能船舶发展特点的研究基础上，分析了对于我国智能船舶发展的启示。     

2020年世界船舶市场评述与2021年展望

回顾了2020年世界经济、航运、造船市场,并对2021年船舶市场进行展望。2020年新冠肺炎疫情席卷全球,全球经济整体呈现负增长,导致航运各细分市场情况迥异,除集运市场年底火热外,其他市场均处于低迷状态。新船交付量整体大幅回落,与去年同比减少约31%,市场出现大面积撤单现象,仅海工市场基本面向好。新船建造市场受疫情影响,与2019年同期相比下跌约11%,散货船是今年交付量中唯一呈现增长的船型。2021年预计世界经济同比大幅反弹,航运市场需求将强于供给,市场形势总体将优于2020年;同时,考虑到疫情对市场的影响效应短期持续,预计世界船舶市场将逐步趋于理性,主要船型的新船订单量将朝着长期均衡方向逐步恢复增长,并且绿色和智能依旧是未来的大方向。     

AR自编码扩频通信系统的研究

在自编码扩频通信原理的基础上,介绍了利用自回归(Auto-Regressive,AR)滤波的方法从信源序列中提取扩频码的AR自编码扩频系统,并对该系统的误码性能和多址通信能力进行了理论分析和仿真.结果表明,AR自编码扩频系统改善了普通自编码扩频系统的误码性能,提高了系统的多址能力,为自编码扩频通信的实际应用提供了可选的方案.     

基于卡尔曼滤波的车辆动态导航定位滤波算法

提出一种GPS动态定位系统模型,即是将GPS的误差等效为马尔柯夫过程,基于标准的卡尔曼滤波算法建立了一种利用GPS对车辆进行动态导航定位的滤波模型及自适应卡尔曼滤波算法.在实际研究过程中将其应用于车辆的导航定位系统,获得了显著的效果.结果验证了自适应卡尔曼滤波方法的可行性.     

AR自编码扩频通信系统的研究

在自编码扩频通信原理的基础上,介绍了利用自回归(Auto-Regressive,AR)滤波的方法从信源序列中提取扩频码的AR自编码扩频系统,并对该系统的误码性能和多址通信能力进行了理论分析和仿真.结果表明,AR自编码扩频系统改善了普通自编码扩频系统的误码性能,提高了系统的多址能力,为自编码扩频通信的实际应用提供了可选的方案.     

AR-SESS通信系统中扩频序列的相关性

介绍了利用自回归(Auto-Regressive, AR)滤波的方法从信源序列中提取扩频码的AR自编码扩频通信系统(AR-SESS).在扩频通信中,扩频序列的相关特性对扩频系统的性能有重要影响.从理论上分析了采用AR滤波方式产生的扩频序列的相关特性,并进行Matlab仿真试验.仿真结果表明,自编码扩频序列具有良好的自相关和互相关特性,可以在扩频通信中实现多径识别和多址用户的区分.     

基于边缘信息检测的BP网络图像压缩新算法

探讨了人工神经网络用于图像压缩的方法,提出了一种基于边缘信息检测的BP神经网络压缩方法:按图像各部分像素特征将图像分为平滑块、纹理块和边缘块,不同的分类块采用不同的隐含层数.实验结果证明:本算法在保证重建图像丰富细节的同时,能大大提高图像的压缩比.     

α稳定分布过程的谱分析方法

对于α稳定分布的随机过程,由于没有有限的二阶矩,因此不能利用功率谱来进行相应的频域分析.基于分数低阶统计量,提出了新的谱分析方法,并研究了分数低阶协方差谱的几种估计方法.理论分析和仿真实验表明,分数低阶协方差谱是一种有效的α稳定分布过程的谱分析方法,三种分数低阶协方差谱估计方法中,加权交叠平均法由于采用加窗和分段使得估计方差明显变小.     

自编码扩频通信的捕获

自编码扩频通信的扩频序列是由待传输的信息中获得的,这种特殊性决定了其同步捕获方式的不同.提出一种基于发送同步码并周期复位的同步方案.理论分析及实验仿真表明,在高斯白噪声信道中,该捕获方案的性能接近传统扩频通信的同步捕获方案,且同步码周期的提高能有效改善其捕获性能.     

绿色低碳燃料船舶总拥有成本分析

随着航运业绿色低碳转型,低碳燃料的重要性逐渐显现,氨和氢燃烧无二氧化碳排放,被看作很有前景的零碳航运燃料.该文通过建立氨、氢动力船舶和传统燃油动力船舶总拥有成本(TCO)模型,量化对比相关经济性,并明确主要影响要素.结果显示:燃料价格是影响船舶经济性的主要因素;当前燃料价格水平下,氨、氢动力船舶的TCO约是传统燃油动力船的2倍,替代燃料的低能量密度是造成这一差异的主要原因.替代燃料成本将会是航运低碳转型的重要影响因素之一,替代燃料的降本增效值得关注.