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期刊信息/Journal information
舰船科学技术
舰船科学技术

张培元

月刊

1672-7649

JCKXJS@shipol.com.cn

010-64831773-810

100192

北京市朝阳区双泉堡甲2号

舰船科学技术/Journal Ship Science and Technology北大核心CSTPCD
查看更多>>本杂志创刊于1962年，是中国舰船科技领域唯一的综合性学术期刊。其宗旨是促进中国舰船领域的学术与技术交流，推动舰船科学技术的发展，为舰船科技人员提供学术讨论与技术交流的园地。本刊的专业性、学术性、技术性和导向性强。主要刊登中国舰船领域和相关行业的高新技术和实用技术方面的论文。选题范围包括舰船理论研究、舰船高新技术和实用技术、舰船系统工程以及与舰船相关的内容。作者为参加我国舰船研制工作、实践经验丰富、直接从事产品设计、课题研究和情报研究工作的专家及业务骨干，从事海军装备工作的科研人员，相关院所的学科带头人以及大专院校的教授、博士和硕士研究生等。本刊的读者为船舶及相关行业的各级领导、专家、科研人员、大专院校师生，以及对船舶科技感兴趣的人员。
正式出版
收录年代

    基于改进广义线性组合的稳健波束形成算法

    张远驰胡进陈宇何冠良...
    122-127页
    查看更多>>摘要：针对传统波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵估计存在误差情况下,出现波束形成性能下降的问题,提出一种基于改进广义线性组合的自适应稳健波束形成算法.该算法首先对接收信号作奇异谱分解进行降噪,然后构造与接收信号快拍数相关的对角加载系数函数,结合降噪处理后的数据构造广义对角加载协方差矩阵,最后基于空域积分和子空间投影思想,估计期望信号的实际导向矢量,并结合新生成协方差矩阵进行波束形成.仿真分析结果表明,在存在期望信号角度估计失准导致导向矢量失配,以及样本数较少造成协方差矩阵估计存在误差时,所提算法能保持较好的输出信干噪比,验证了该算法的稳健性.

    稳健波束形成广义线性组合对角加载奇异谱分析导向矢量估计

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    基于北斗通信+4G通信的无人船通导系统设计

    刘会森张健靳碧耀翟雄志...
    128-132页
    查看更多>>摘要：针对无人船严重依赖其通导系统的现状,在发挥电子海图自主航线规划技术优势的基础上,充分利用4G通信成熟可靠的特性,结合北斗卫星导航定位系统自主可控的短报文通信功能,设计一种基于北斗通信+4G网络通信的无人船自主导航通信系统,既能发挥4G通信稳定可靠的数据传输优势,又解决了在4G无法覆盖的远海区域无人船的通信难题.同时,通过实船试验验证基于北斗通信+4G通信的无人船通导系统,实验结果表明,在4G网络覆盖区域内,4G通信和北斗通信通信这2种方式均满足无人船自主智能航行的通信需求;在4G网络覆盖区域外,北斗通信通信可独立实现无人船的通信功能以满足自主智能航行.

    无人船北斗通信4G通信自主航行电子海图

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    基于增强现实的智能船舶辅助导航系统设计

    武智强乔立伟李雪璞韦一...
    133-137页
    查看更多>>摘要：面向智能船舶全航程自主航行,辅助船员开展航行决策,基于增强现实技术对自主航行航渡中避碰和靠离泊等场景的辅助导航支持系统进行研究.综合电子海图数据、航行任务数据、船舶导航和操控信息、多传感器融合的碍航物信息,利用虚拟现实和增强现实技术构建全方位航行场景,动态展现本船运动趋势和周边目标态势.将虚拟现实助航标记与光电视频叠加构建增强现实场景,辅助完成避碰预警和靠离泊.该系统能够准确显示船舶航行真实场景及其状态信息,通过增强现实实景增强全方位辅助导航,不仅支持船员辅助决策而且还具备一定的远程驾控支撑能力.研究成果使船舶操控和决策更加便捷、高效,为智能化船舶的发展提供技术保障.

    辅助导航态势感知增强现实智能船舶

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    大雾天气船舶碰撞风险激光雷达识别算法设计

    李鹏展张丛张永波
    138-142页
    查看更多>>摘要：大雾天气显著降低了能见度,使得激光雷达信号受到严重干扰,难以准确提取船舶信号变得困难.同时,船舶的动态变化导致边界识别困难,导致船舶碰撞风险识别精度较低.因此,提出大雾天气船舶碰撞风险激光雷达识别算法设计.在大雾天气条件下,对激光雷达信号预处理,得到高精度船舶信号,对得到的船舶信号数据基于尺寸信息执行边界运算,以获取船舶边界数据以及靠近速度,并以此作为船舶碰撞风险识别指标.依据隶属函数,结合风险识别指标建立判断矩阵,通过碰撞危险度量化,归一化处理及去模糊化运算,得出船舶碰撞风险等级.依据平均碰撞风险识别目标船舶整个航程的风险等级.实验结果表明,该算法对船舶碰撞风险识别精度高,整体性能强.

    大雾天气条件船舶碰撞风险激光雷达风险识别指标碰撞危险度

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    基于色彩衰减补偿和改进的Retinex水下图像增强

    胡记文韩斌张飞张凡...
    143-149页
    查看更多>>摘要：针对水下图像通常受到色偏、噪声和细节模糊的影响,且难以适应于各类视觉任务的问题,本文提出一种基于色彩衰减补偿和改进的多尺度Retinex的水下图像增强方法.首先针对水下图像出现色偏的问题,将水下图像分离为强、中、弱3个通道,且分别对3个通道进行不同尺度的颜色补偿,其次通过改进的多尺度Retinex算法增加边缘细节和对比度,在估计图像的光照分量时,用引导滤波替换高斯滤波,最后结合自适应伽马函数对光照分量进行校正.实验结果表明,本文方法能够有效改善不同场景下水下图像出现的色偏问题,能够提高对比度的同时增加图像细节,让水下图像的质量得到明显提升.

    色彩衰减补偿多尺度Retinex引导滤波自适应伽马函数

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    基于经验模态分解的船舶辐射噪声特征提取研究

    崔建忠姜淼
    150-153页
    查看更多>>摘要：船舶辐射噪声中的线谱分量具有较高的强度和稳定度,通过测定并跟踪线谱,可以精确地估计目标的运动参数.为此,研究基于经验模态分解的船舶辐射噪声特征提取方法.首先,构建船舶辐射噪声数学模型,用于获取船舶辐射噪声信号;然后,运用经验模态分解方法提取船舶辐射噪声的7个经验模态分量和1个余项,并计算船舶辐射噪声经验模态分量的样本熵;最后,选择样本熵最大的船舶辐射噪声检验模态分量作为船舶辐射噪声的特征.实验结果表明,该方法可以准确获得船舶运行设备的辐射噪声,且具备较强的舰船辐射噪声分帧能力.该方法还可以有效地将舰船辐射噪声分解成不同经验模态分量,大大降低了船舶辐射噪声余项接近零.

    经验模态分解船舶辐射噪声特征提取样本熵

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    基于改进VIT神经网络的无人艇电力系统故障诊断

    郑海山杨奕飞
    154-158页
    查看更多>>摘要：为适应无人艇高可靠性和智能运维保障的发展需求,本文提出一种基于改进VIT神经网络模型的无人艇电力系统故障诊断方法,通过改进的注意力机制对模型参数进行求取,降低算法空间的复杂度,且避免模型参数限于局部最优.通过对交流低压无人艇电力系统进行短路故障仿真建立故障数据集,采用连续小波变换对故障电压序列数据进行特征提取,该特征数据用于训练改进VIT模型,实现无人艇电力系统故障诊断.对改进VIT模型与卷积神经网络CNN、深度收缩残差网络DRSN、VIT模型的故障识别性能进行仿真对比研究,结果表明改进VIT模型具有较高的故障诊断准确度,且受短路故障电阻的变化影响小、适应性更强.

    无人艇电力系统深度学习故障诊断VIT

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    舰船通信关联信息目标数据检索方法研究

    李中郭云丽
    159-162页
    查看更多>>摘要：舰船通信系统会产生大量的通信关联信息,难以在海量的通信关联信息中,捕获舰船通信数据的关键属性,对此,提出舰船通信关联信息目标数据检索方法.通过计算舰船通信关联信息全局检索的特征量,对舰船网络数据进行聚类和信息融合,结合深度卷积神经网络和哈希学习算法构建目标数据检索模型,得到目标数据的初步检索结果.使用汉明距离计算初步检索结果的相似度,比较目标检索数据与初步检索结果的哈希码之间的汉明距离,输出与舰船通信关联信息目标数据相似度最高的检索结果,实现目标数据检索.实验验证,该方法实现的目标数据检索MAP值能够达到98％以上,实现的不同信息种类数据检索的时间消耗均能保证在在8 ms以下,能够为相关人员提供更加便捷和可靠的信息服务,为舰船管理、维护和作战决策提供有力的支持.

    舰船通信关联信息目标数据检索深度卷积神经网络

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    基于径向基函数的多船舶相互通信信号干扰消除研究

    吕晓霞
    163-166页
    查看更多>>摘要：为解决多船舶之间的信号干扰,影响通信质量的问题,提出基于径向基函数的多船舶相互通信信号干扰消除方法.设置岸边基站以及海洋中的船舶,分别作为发射机以及接收机.考虑多船舶通信时的直射、海面反射以及大气管道折射路径,构建多船舶相互通信的信道模型,确定多船舶通信信号的特征参数.将所获取的特征参数作为径向基神经网络的输入,利用聚类算法确定隐含层节点中心及径向基函数宽度.引入遗忘因子,利用梯度学习方法训练径向基神经网络,调节隐含层神经元数量及权值.利用完成训练的径向基神经网络,抑制多船舶相互通信信号干扰.实验结果表明,该方法能够有效消除静态干扰以及动态干扰下多船舶通信信号中的干扰成分,降低信号传输误码率.

    径向基函数多船舶相互通信信号干扰消除聚类算法遗忘因子

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    船舶涡轮机叶片细小裂痕视觉显著性检测研究

    张麟华王煜
    167-170页
    查看更多>>摘要：为精准掌握涡轮机叶片的运行状态,判断其是否需要进行更换,提出船舶涡轮机叶片细小裂痕视觉显著性检测方法.利用改进同态滤波算法平滑叶片CCD图像,增强图像的对比度以及均衡度,基于谱残差视觉注意模型提取显著图,通过线性迭代聚类算法分割获取的显著图,设定判断阈值,确定最终的船舶涡轮机叶片微小裂痕区域,完成船舶涡轮机叶片细小裂痕检测.测试结果显示,该方法具备较好的应用效果,可显著提升图像整体均匀度;显著图的提取效果较好,平均绝对误差至均在0.021以下,可靠确定船舶涡轮机叶片微小裂痕区域.

    船舶涡轮机叶片细小裂痕视觉显著性检测图像处理

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