无人机海洋观测系统集成技术研究

本文主要针对特定区域海洋观测的需求,以海洋环境和海上目标机动快速监测为目标,研制基于船载无人直升机平台的多传感器海洋观测系统.重点研究海洋观测的系统集成技术,包括无人机与机载载荷的集成、数据处理系统的集成.开展船载无人机起降和多传感器协同海洋观测的系统集成验证试验,最终建立船载无人机海、陆、气一体化的海洋观测系统.为构建面向海洋实际业务应用系统奠定基础.     

船载多传感器测量系统中点云技术的应用研究

点云技术的发展使船载多传感器综合测量系统更加完善。点云技术利用非接触方式测量海洋地形数据,将大量数据点组成数据集合,表现物体的空间表面特性,在海洋测绘、船舶辅助导航等领域具有巨大前景。由于点云技术瞬时测量数据量大,本文着重研究点云数据的坐标构建及其关键特征提取方法,并结合多传感器测量信息,提出基于语义模型的目标识别算法,有效地提高船载多传感器测量系统的数据挖掘及决策能力。     

基于3D打印的船载无人机参数化设计

以降低船载无人机重量,提升船载无人机力学性能为目的,设计基于3D打印的船载无人机参数化设计方法。通过面向3D打印的SolidWorks软件建立以船载无人机结构柔度最小为目标,以体积、梯度等为约束条件的船载无人机参数确定模型;利用变权重变异鸽群优化算法,求解该模型,确定最小结构柔度对应的船载无人机参数;依据确定的参数,建立船载无人机的三维模型,并导入3D打印软件内;3D打印技术以分层处理的方式,完成船载无人机参数化设计。实践证明,该方法可有效确定船载无人机参数,建立船载无人机三维模型,有效完成船载无人机参数化设计。该方法设计的船载无人机最大应力较大,符合无人机结构刚度与强度等力学性能需求。     

船载海洋生态环境监测系统集成平台的设计与建设 ——以“向阳红08”船为例

集成平台是船载海洋生态环境监测系统的重要组成部分,作为现场实时监测技术系统的基础,其设计与建设尤为重要。以搭载于"向阳红08"船的海洋生态环境监测技术系统为例,介绍集成平台的模块化设计,以及集成平台软硬件的设计与建设。目前该集成平台已集成了多台海洋生态环境实时监测仪器,基本实现了水样自动采集与分配、监测仪器远程监控,以及数据实时传输与处理等主要功能。     

基于无线传感器的船载通信系统

为解决在海洋上建立基站困难的问题,需要建立一个安全稳定的船载通信系统,提出一种基于无线传感器网络的船载通信系统设计方法,给出了无线传感器系统的结构、逻辑设计方案,设计了一种系统在应用过程中对船舶准确定位的软件方法。该船载通信系统的设计实现了跨海域多媒体通信的无障碍化、可以准确判断船舶地理位置信息,实验结果表明,本系统具有可靠性高、可扩展性强、应用范围广等优点。     

船载水上水下一体化综合测量系统技术与应用

船载综合测量系统水上水下一体化测量技术是近年来的一项新技术,该技术是通过对多波束测深仪、激光扫描仪、海洋船只定位导航等设备的集成,进行水上水下一体化测量。本文通过对船载水上水下一体化综合测量系统实施海岛礁、陕西黑河水库一体化测量案例,阐明系统在应用中的优缺点,为水上水下一体化测量技术进一步应用开拓思路。     

无人机系统在海事执法中的应用

在国内海事执法中,现有海事执法装备受海上环境的制约,在执法取证工作中存在短板。通过对固定翼无人机、无人直升机、多旋翼无人机和垂直起降无人机的结构、续航、船载起降条件等特点分析,阐述其可在海事执法中得到的应用。同时结合执法船艇和有人直升机的特点,分析无人机系统在海事执法应用中的优势,采用执法船艇搭载无人机和岸基部署无人机的形式,让海洋执法更加智能化、高效化,也能更好地打造立体的空海监视系统。     

面向服务的海上实时观测数据系统框架设计

海洋实时观测系统能够提供有关沿海系统如何应对变化的海洋信息,近年来关于如何构建和实施海洋观测系统逐渐成为研究的热点。随着计算机技术及元器件技术的不断发展,借助于自动传感器网络等手段,海上实时观测系统也取得了较大的进步。然而,随着人类海洋活动的不断发展,对于海洋数据的需求也迅速膨胀,而传统的海洋实时观测系统已经难以应付当前所需的数据量和数据种类。为此,本文提出一种面向服务的基于云架构的海上实时观测系统框架,采用云计算的方法对数据进行存储、处理、分析、集成等操作,并依据该框架对系统进行实现,在实地使用中检验系统的能力,证明本文提出的系统框架具有较好的可行性和有效性。     

基于异类传感器的数据融合系统

运用各种有源和无源探测设备在内的异类多传感器集成提供多种观测数据,同时通过不同传感器之间的关联来提高数据精度,可以得到关于目标的更多特征信息,从而为身份识别、态势估计提供更多的依据.基于异类传感器的数据融合系统实现了雷达、ESM等异类传感器的数据关联与融合.仿真结果表明:系统能提供更高精度的数据,获得目标的更多特征信息,并可对目标实施有效识别.     

内河船舶AIS与雷达动态信息集成性融合

针对船载传感器信息的多源性、多维性和异构性特征,构建船舶动态信息融合模型,以提高内河航行中船员对目标船动态的感知和辨析能力。通过分析船载导航设备在船舶动态辨析中的局限性和互补性,构建集成卡尔曼滤波、自适应加权和神经网络等方法的多源异构数据融合模型,并通过实测和模拟数据计算对该模型进行验证,确定系统的可靠性、稳定性和精确性。该模型不仅对保障内河船舶航行安全、提高内河水上交通效率具有重要的理论参考价值,而且对内河水运安全的保障工作具有积极的现实意义。