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XTF格式的侧扫声纳数据解析

海底地貌测量是海洋环境建设的重要组成部分。侧扫声纳系统经过近60年的发展，已经形成了较为成熟的作业流程。在解释海底地貌、海底目标识别以及海底底质分类等方面发挥着十分重要的作用。 目前侧扫声纳采集软件大多采用侧扫声纳系统生产厂家的配套专用软件，其采集的原始数据格式也是生产厂商根据各自系统特点而制定的，这种现象导致目前侧扫声纳原始数据格式种类繁多，使得对其处理需要借助各种辅助软件，造成了资源浪费以及数据流失。

  • 2022-02-11
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精密海洋测量与数据处理技术及其应用进展

随着我国海洋经济向深海、远海推进，精密海洋测量及数据处理技术得到迅速发展。本文简要地介绍了武汉大学测绘学院在海洋大地测量、海底地形地貌信息获取、水下导航定位、潮汐潮流数据处理及应用、海底底质探测和分类等方面的最新研究进展，对我国的海洋测绘发展具有一定的借鉴和促进作用。

  • 2022-02-11
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侧扫声呐测量水体气泡反射强度方法研究

舰船在航行过程中，由于螺旋桨空化，舰船壳体侧壁与水体摩擦，不可避免的在其尾部产生一个包含大量而尺寸不一的气泡区域，称为舰船气泡尾流[1-3]。通过探测舰船气泡尾流，可对舰船进行探测和跟踪，如何对舰船气泡尾流进行准确测量，是抑制舰船气泡尾流的关键问题之一。目前，对尾流的探测主要有声学探测和光学探测两种方法[4]。由于光波在海水中的强衰减，长期以来对尾流的探测主要以声波为载体，但声波的灵敏度、准确度一直是困扰人们的难题。近年来，随着换能器技术的发展，侧扫声呐系统的性能得到较大提高[5]。鉴于此，本文提出侧扫声呐测量气泡尾流回波强度的方法，为尾流气泡的理论研究提供声学数据。

  • 2022-02-11
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AUV搭载多波束声纳进行地形测量的现状及展望

多波束声纳是一种常用的水底地形测量设备，AUV搭载多波束声纳对深海地形进行测量得到了普遍应用。该文首先介绍了目前国内外AUV搭载多波束声纳在地形测量中的应用情况，然后总结了这种方式的高效率、高质量、高经济性等优点，并分析了导航定位精度、载体运动、系统兼容性等方面对于提高测量精度存在的技术难点，最后介绍了该技术的应用经验，并对该技术的未来应用前景进行了展望。

  • 2022-02-11
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海洋探测技术与装备现状及发展趋势

21世纪是海洋的世纪。海洋因拥有丰富的生物、矿产等资源成为经济发展的重要支点，是解决人口膨胀、资源短缺和环境恶化的重要出路；海洋因巨大的水域面积和储水量成为影响全球气候、碳循环等的重要因素，是研究人类生存环境的重要对象；海洋因其复杂性、独特性等特点成为人类探索未知世界的主要方向，是科学和技术创新的重要舞台；海洋因其通透性和天然地理格局成为重要的国防屏障，受到世界各国的高度重视。海洋探测技术与装备保障海洋科学是一门基于观测与发现推动的科学，海洋技术的发展是推动海洋科学发展的原动力。当今，开发海洋蓝色国土，拓展生存和发展空间，已上升为世界沿海各国的国家战略。海洋工程与装备是进行海洋开发、控制、综合管理的基础，集中体现着国家海洋竞争力，同时海洋工程装备技术水平在一定程度上标志着国家综合国力和科技水平。

  • 2022-02-11
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基于边缘计算平台的分析与研究

物联网应用发展带来终端设备的指数型增加，据思科网络指数预估[1]，到 2022 年，网络设备连接量将达到 500 亿，其中物联网终端占比将达到 51%。由于物联网终端的资源局限，往往需要借助远端的云计算资源为用户提供服务，如果将终端所有数据传输到云中心统一处理后再返回终端，势必给网络链路和数据中心带来极大的压力，也极易导致云中心过载而拒绝服务（DoS），影响终端用户体验。

  • 2022-02-09
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ETSI MEC标准化工作进展分析

边缘计算目前已经成为产业界和学术界的研究热点，在靠近业务的网络边缘侧部署计算处理能力能够极大地满足未来业务对低时延、大带宽、高可靠的要求，极大的支持了未来车联网、工业控制、智能制造、大视频等业务。同时边缘计算也是5G原生使能技术，未来的5G网络架构已经明确支持边缘计算的诸多特性。欧洲电信标准化组织ETSI是最早开始进行边缘计算标准化的国际组织，目前该组织已经完成第二阶段的标准化，对外公布包括MEC平台架构、业务需求、管理编排、API接口在内的20余份标准化文稿，对产业界和学术界具有极大的指导意义。本文重点分析ETSI MEC标准化组织的研究进展，同时对该组织所提出的MEC架构进行技术分析，最后提出中国联通对于MEC标准化工作的一些看法。

  • 2022-02-09
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基于聚类算法的家庭成员关系识别研究

随着电信运营商进入全业务运营时代，移动公司在宽带和家庭业务这两块业务存在后发弱点，被友商采用融合业务积极渗透移动客户，市场竞争日趋激烈。为适应新形势下市场竞争的要求，中国移动重点发展和推广家庭业务，增加客户对移动业务的粘性，降低个人客户被蚕食的风险。为提升家庭业务运营质量，客户家庭成员的准确识别显得尤为重要。本文通过利用K-means聚类算法挖掘同居住小区的客户交往圈关系，建立家庭成员识别模型，为家庭业务的发展提供数据支撑。

  • 2022-02-09
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