战术信息融合系统中空间数据的表示方法

讨论了战术信息融合系统中空间数据的表示方法。首先分析数据表示方法对融合算法的支持和影响,然后分析空间数据的各种表示方法,最后提几点数据库设计建议。     

基于WebGIS的数字农村地理信息公共服务平台建设的研究

本文探讨了基于WebGIS技术来构建新型“数字农村”的地理信息公共服务平台。通过对GIS技术、计算机技术、互联网络技术、通信技术、空间数据融合技术的有效集成来实现GIS系统的开发,重点研究了该服务平台系统的总体设计目标、功能实现、技术路线、数据采集及处理、系统管理等内容,提出了整体设计方案及每个功能模块的设计思想和技术实现,并就系统的组成与应用框架、地理空间数据共享服务平台、信息系统的可重构性等技术问题进行了讨论。     

基于高光谱数据的东海近海悬浮泥沙浓度估测研究

本文旨在寻找悬浮泥沙浓度的遥感反演估测模型,并进行验证。现场持光谱仪利用水面以上法测量较少实测区东海近海二类水体的高光谱反射率,并同步获取水样分析泥沙浓度。通过对试验数据的分析发现,水体反射光谱有明显的"双峰"现象,即在可见光波段(560~720 nm)和近红外波段(810 nm)出现两个明显的反射峰。本文基于相关分析和最小二乘法建立了单波段及波段比值与泥沙浓度关系的回归方程。结果选择815 nm处单波段及815/555波段比值进行回归的拟合精度好,并且泥沙浓度对数和光谱反射率的反演效果最好。     

基于UUV动力学模型的实时海流估计方法研究

提出了一种基于UUV模型的海流估计方法。结合UUV的动力学模型,根据实际系统状态与模型系统状态得到UUV航行环境的海流信息,避免了海流估计对开环操纵性试验的依赖。此外,针对模型与各个传感器间的时间、空间异步问题,采用了数据融合理论中常用的插值法进行时空配准。最后,通过多次UUV试验数据验证了该方法的有效性,并与用最小二乘法得到的海流信息作对比。结果表明,该方法具有较强的工程意义。     

电子海图矢量数据交换标准研究动态

电子海图系统使用的数据库中的数据，无论在内容、结构及格式等方面都应符合标准化的要求，数据库是电子海图系统的核心，因此，电子海图矢量数据交换标准的研究一直是世界各国开发电子海图应用系统所关注的焦点。通过对军用矢量数字海图格式、S-57交换标准3．1版和未来的S-57交换标准4．0版三个标准的深入研究，从理论数据模型、数据结构以及数据传输的编码规则等多方面进行了全面阐述，指明了今后电子海图矢量数据交换标准的发展方向。     

基于GPRS网络的船舶数据传输装置设计

针对在航船舶上相关数据采集和传输不便的问题,利用无线GPRS网络模块SIM900A、嵌入式控制器等,构建了一种便捷、稳定、低成本的数据传输链路。采用STM32控制器STM32F107控制数据的采集存储,并利用SIM900A远程通信模块,通过无线GPRS网络和域名服务软件与数据中心服务器连通,在异地获取在航船舶上发送的数据,实现航行数据的远距离传输。     

嵌入式MIMU/GPS紧组合导航数据控制实现

针对东南大学研制的嵌入式MIMU/GPS紧组合导航系统,研究了基于DSP和FPGA的组合导航计算机数据控制和传输。组合导航计算机由DSP、FPGA以及两片MCU等组成,DSP进行导航计算,FPGA负责外部数据的控制和准备,一片MCU实现GPS控制和解码,另一片MCU传递GPS数据和负责上位机通讯。嵌入式MIMU/GPS紧组合导航系统试验结果表明,MCU及DSP数据部分的控制和传输实时性好,能满足DSP对外围大量数据的需求。     

基于带通采样技术的数据采集

简要介绍了数据采集的基本原理，在分析Nyquist采样定理与香农带通采样定理的基础上，研究了适应数据采集的中频带通采样技术，重点讨论了该技术中抗混叠滤波所引起的相位非线性问题的解决方法。     

基于自动识别系统大数据的船舶施工轨迹识别与预测

针对疏浚监控管理工作很难全天覆盖所有船舶、无法做到实时监控的问题,分析某绞吸挖泥船的AIS(自动识别系统)高频数据,包括疏浚船舶动态的航行轨迹、速度、航向等数据。对船舶施工轨迹辨识和预测进行研究,提出利用DBSCAN聚类算法粗略识别出施工区域,利用LOF(局部异常因子)算法去除航行轨迹中非施工状态下的轨迹,并利用时间序列ARIMA模型对船舶施工轨迹进行预测。结果表明,DBSCAN聚类算法结合LOF算法进行施工轨迹辨识方法合理可行,ARIMA模型进行施工轨迹预测的方法具有精确度高、实时性、易实现的特点。     

二分类数据的分类结果可视化算法

针对在某些应用领域对二分类数据分类结果可视化的需求，以及现有无监督可视化算法无法提供分类结果的相关信息的问题，提出了二分类数据分类结果可视化算法——支持向量可视化（SVV），该算法是在无监督的自组织神经网络（SOM）的可视化功能的基础上，结合监督学习的支持向量机（SVM）的二分类算法，得到能够直观地显示高维数据、二分类数据分类边界以及数据与分类边界距离的二维映射图，提高了分类结果的可解释性．以SOM可视化算法以及Smnmon算法为参照，用2组可分性不同的样本集进行仿真分析，验证了该算法的有效性和可行性。