52000t大舱口多用途货船有害振动的诊断及治理

针对５２０００ｔ大舱口多用途货船减振问题，提出了在螺旋桨上方船壳板上加垂直整流鳍、上层建筑和用斜搅杆加强和改变桅杆结构尺寸等简单、经济的有效减振措施，经实船实施后，取得了明显的减振效果，为船厂节省了大量资金；在减振措施研究方面，取得了有益的经验。     

基于OFDMA的无人机群通信链路资源分配算法研究

针对基于OFDMA的无人机群通信链路资源分配中系统容量与用户公平度之间的矛盾,提出了一种新的资源分配算法。该算法主要由子载波分配和功率分配两部分组成。该算法在子载波分配过程中,每个子载波等功率分配,通过设置公平度门限确保在最大化系统容量时兼顾用户公平度;在用户功率分配过程中,采用基于灰狼算法的功率寻优策略,通过全局搜索实现用户间的功率分配。仿真结果表明,文中提出基于灰狼算法的功率分配方法具有较好的稳健性与寻优能力,即使在用户数较多的情况下,仍然能够在最大化系统容量的同时具有较高的用户公平度,并且还可通过设置公平度门限的大小,灵活地调整系统容量与用户公平度之间的关系。     

海洋气象观测技术研发进展

 海洋覆盖地球70%以上的面积,由于没有陆地上布设气象观测站网的便利性,使得海上气象观测资料严重不足,难以支撑对海上和来自海上高影响天气过程的深入研究以及预报准确性的提高。为了加强海上气象观测能力的建设,本文对气象海洋卫星、大气探测飞机、岛屿气象站、海上浮漂和岸基雷达等观测平台及技术进行了综述,并对未来基于无人驾驶平台的智能海洋气象探测技术进行展望。     

分布式电驱动无人平台车轮滑移率最优控制

针对车轮纵向滑移率直接影响平台的动力性和操纵稳定性的问题,文中首先分析了滑移率控制问题,并在传统分析模型的基础上建立了考虑各车轮转矩耦合作用与车速观测误差的纵向滑移率动力学模型,以此为基础进行了基于不确定性及外部扰动的最优系统设计、控制器求解,利用动力学仿真软件CarSim针对对开路面对所设计的控制器进行了仿真验证.本文所采用的鲁棒H_∞最优控制器可以较好地保证车轮纵向滑移率在不同工况下稳定在0.2左右,基本达到了控制效果.与未施加控制的情况相比,施加控制后车轮的滑移率得到了显著控制,保证了轮速一致,避免了车轮失速;同时车辆的加速度得到提升,动力性增强.      

基于改进自适应遗传算法的船联网拓扑优化算法

提出了一种改进的自适应遗传算法优化船联网拓扑结构.考虑实际应用场景,以及网络的连通度、节点度、通信链路质量及通信成本等因素,最大化船联网总链路增益.改进的遗传算法在选择操作中,提出自适应个体适应度调节公式,动态调整当前种群中个体的适应度值,减小个体间适应度的差值,增加适应度较低个体通过选择过程进入下一步操作的概率,提高种群多样性.交叉和变异过程中,引入自适应调节系数,调整交叉和变异概率,尽可能使适应度值较高的个体进入下一次迭代过程.仿真实验表明,提出的改进算法能够避免早熟收敛,跳出局部极值,最终收敛得到船联网最优拓扑结构,且收敛速度更快,算法效率更高.     

船行波对系泊船舶影响的数值计算

针对限制水域中船行波对系泊船舶的影响问题,运用重叠网格技术,基于数值方法的有效性验证,对系泊船舶在船行波中的运动响应及受力进行了数值计算分析,探讨了不同航速、航道几何形状及码头形状对船行波中系泊船舶的运动响应和受力的影响规律.结果表明:航行船舶的航速对系泊船舶的运动响应及波浪力有显著的影响,当航速增大30%时,橫摇最大幅值和横向力最大幅值分别增加了14倍和6倍;不同码头形状对系泊船舶的影响程度不同,直壁式航道中系泊船舶受到的横向波浪力和横摇的最大幅值几乎是在斜坡航道中的2倍,而斜坡倾角的变化对系泊船舶的运动影响则较小.     

岸船通信的抗干扰和保持通信时间预测研究

岸船通信面临着介质对高频电磁波( HF: High Frequency Electromagnetic Wave) 的吸收损耗、海面湍流对电磁波的散射、海面物体对电磁波的反射产生的多径信号干扰的问题。针对岸船通信通信传输信道的特点,建立其信道传输模型,求解出信道的单位冲激响应,提出了在岸船通信中接收机基于双调角器抗多径干扰的方法。该方法能有效地利用多径信号的能量,不需提高发射机功率即能提高通信质量,抗多径效果好且容易实现。建立高频电磁波电离层反射模型,使用解三角形算法研究了岸船通信能保持通信的时间,便于完善通信协议,提高通信质量。仿真结果表明,该方法白天最长能保持4． 5 h 通信,夜晚最长能保持7． 5 h 通信。     

基于姿态传感器进行感兴趣区域压缩的园区无人车图传

园区无人车需要同时用于视觉导航、监控及控制信号传输的带宽.在实时提供图像信号的同时,不过多占用带宽,成为园区无人车图传的关键.而用于导航监控的图像要求水平范围视场具有较高的图像质量,但车辆行驶过程中路面不平整,使得水平视场的获取呈现一定难度.过多的带宽占用会影响无人车视觉导航、监控及控制信号的传输,因此,在低带宽条件下实现图像数据传输的实时性是无人车图传研究的重点.为了平衡图像质量与带宽占用,本文提出基于H.264/AVC算法,利用姿态传感器实现以水平视场为感兴趣区域的图像压缩算法,对视频帧分为感兴趣区域和非感兴趣区域采用不同的压缩比压缩.相比H.264/AVC算法,此方法在保证图像质量的情况下,能够实现更高的压缩率,对网络带宽更友好.     

一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法

针对高速无人艇自主航行时对视觉检测的实时性以及由于水面场景变化和波浪反射等干扰的鲁棒性需求,提出一种基于深度学习的高速无人艇视觉检测实时算法.采用基于MobileNet的神经网络快速提取全图特征,设计SSD结构的检测网络融合各层特征图的结果以完成快速多尺度检测,并在嵌入式GPU NVIDIA Jetson TX2硬件平台上将算法实现并验证.结果表明,该算法能够实时检测多类水上特定目标,具有鲁棒性强、多尺度的特点,单帧视频的检测时间可以控制在50 ms以内.      

面向不稳定障碍物的无人艇自主避障方法

为解决无人艇自主避障中感知系统测得的障碍物信息不稳定问题,提出一种符合国际海事避碰规则(COL-BEGS)面向不稳定障碍物的改进速度障碍算法(Improved Velocity Obstacle,IVO),算法利用最小会遇时间、距离自适应阈值来优化避障状态判断;使用滑动窗口以及前视视线解决无人艇因障碍物信息不稳定导致在进入和退出避障状态时的边界跳动问题;通过设置角度缓冲区降低了避障中避碰规则的频繁切换.最后,在自主开发的无人艇半物理仿真系统中与传统VO算法进行了对比,结果表明,IVO算法在边界判断和避障稳定性上较传统方法更有优势,证明了算法的有效性和可行性.