近岸水域悬浮物浓度的多尺度动态检测理论与关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61871191
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0113.信息获取与处理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Underwater acoustic detection is one of the most important and fundamental technologies for ocean monitoring and development. With the continuous advancement of national marine power construction, marine pollution control and ecological environment restoration have become more and more urgent. Thus the demand of marine ecological and environmental monitoring technologies and equipments is increasing greatly. In regard of the situation with coastal waters serious pollution of suspended matter and urgent need of marine environmental monitoring technologies, concerning the transmission properties of sound waves, this project studies the detection model based on the multi-band frequency modulation circular interleaved array, parameter estimation method of approaching theoretical limits under strong color noise, multi-scale inversion technique of suspended matter concentration based on broadband acoustic comprehensive modeling of forward / backward scattering, development of GIS based visualization system using geographic information, so as to realize the theory and key technologies for visual online detection of dynamic multi-scale resolution of underwater suspended matter concentration. The research results are expected to solve the online monitoring problem of multi-scale resolution for suspended matter concentration in water, and improve the completeness and detection accuracy of underwater suspension detection data. Furthermore, they could provide abundant basic data for marine resources exploitation and environmental protection, develop marine detection technologies with independent intellectual property rights, as well as promote the prevention of marine pollution and development of marine industry.
水声检测技术是海洋监测与开发最重要和基础的关键技术之一。随着国家建设海洋强国的进程不断推进,海洋污染防治和生态环境修复日益紧迫,对海洋生态与环境监测技术和设备的需求也越发迫切。本项目针对近岸水域悬浮物污染严重和海洋环境监测技术亟需的现状,根据声波的传输特性,通过研究基于环状多频段调频超声交织阵列的建模、强色噪声下逼近理论极限界的幅度/功率谱及多普勒参数估计方法、基于宽带声学前/后向散射综合建模的悬浮物浓度多尺度反演算法和利用地理信息的可视化呈现,实现水下悬浮物浓度的多尺度动态可视化检测理论与关键技术。研究成果有望能够有效地解决水下不同粒径悬浮物浓度的在线监测问题,提高水下悬浮物检测的精准性和数据完备性,为海洋资源开发与海洋环境保护提供丰富的基础海洋数据,形成具有自主知识产权的海洋检测技术,推动海洋环境污染的防治以及海洋产业的发展。

结项摘要

本项目针对近海及河口水域内悬浮物污染严重和海洋环境监测技术亟需现状,根据声波传输特性,从理论上分析出基于调频阵列检测模型的参数估计理论界,实现了基于多频段调频阵的主动式水声检测装置、强色噪声环境下回波信号参数估计算法、多普勒估计算法、基于宽带声学前/后向综合建模的多尺度悬浮物三维流速和浓度反演算法、结合地理信息系统的可视化处理以及相关成果在水声检测等领域中的创新应用。项目创新性采用基于多高斯分布假设的贝叶斯估计和深度学习等方法实现了高准确率的悬浮物浓度的检测方法、利用阵列特性实现了与声速无关的水下目标定位方法等。本项目成果已经在国内外期刊与会议上发表科研论文12篇,其中SCI收录期刊论文6篇、EI收录期刊论文3篇、EI收录IEEE的国际会议上发表论文3篇、提交国际发明专利(PCT)申请2件、提交专利申请16件,其中国家发明专利申请15件,已经授权国家发明专利5件,实用新型专利授权1件、获得软件著作权1件、培养了研究生10名,其中6名研究生已获得学位、骨干研究人员1名获得职称提升。项目研究成果预期在水质检测、海洋环境监测等领域有良好的应用前景。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(18)
Acoustic Velocity-Independent 2-D DOA Estimation for Underwater Application
适用于水下应用的与声速无关的二维 DOA 估计
  • DOI:
    10.23919/jcin.2022.10005222
  • 发表时间:
    2022-12
  • 期刊:
    Journal of Communications and Information Networks
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gengxin Ning;Zhenfeng Liao;Xiaopeng Li;Cui Yang
  • 通讯作者:
    Cui Yang
基于新词发现的跨领域中文分词方法
  • DOI:
    10.11999/jeit210675
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    电子与信息学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张军;赖志鹏;李学;宁更新;杨萃
  • 通讯作者:
    杨萃
A Collision-Free Hybrid MAC Protocol Based on Pipeline Parallel Transmission for Distributed Multi-Channel Underwater Acoustic Networks
分布式多通道水声网络中基于管道并行传输的无碰撞混合MAC协议
  • DOI:
    10.3390/electronics9040679
  • 发表时间:
    2020-04
  • 期刊:
    Electronics
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Jun Zhang;Zhi Hu;Yan Xiong;Gengxin Ning
  • 通讯作者:
    Gengxin Ning
An Underwater DOA Estimation Method under Unknown Acoustic Velocity with L-shaped Array for Wide-Band Signals
未知声速下宽带信号L型阵列水下DOA估计方法
  • DOI:
    10.1587/transfun.2021eap1152
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gengxin NING;Yushen LIN;Shenjie JIANG;Jun ZHANG
  • 通讯作者:
    Jun ZHANG
Velocity-independent and low-complexity method for 1D DOA estimation using an arbitrary cross-linear array
使用任意交叉线性阵列进行一维 DOA 估计的速度无关且低复杂度的方法
  • DOI:
    10.1186/s13634-020-00687-2
  • 发表时间:
    2020-06
  • 期刊:
    EURASIP Journal on Advances in Signal Processing
  • 影响因子:
    1.9
  • 作者:
    Gengxin Ning;Guangyu Jing;Xiaopeng Li;Xuejin Zhao
  • 通讯作者:
    Xuejin Zhao

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其他文献

基于 LDPC 的分布式信源编码算法
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  • 作者:
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语音相位听觉特性在正弦模型语音编码中的应用
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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    蒋燕
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  • 发表时间:
    --
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  • 作者:
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    --
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    NING Geng-xin,LI Jian-zhong,FANG Xue-yang,ZHU Yi-c

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基于窄带多频抗多普勒调制的水声信道辨识技术研究
  • 批准号:
    60901070
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  • 项目类别:
    青年科学基金项目

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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