一种基于海洋养殖的水质监测装置

    公开(公告)号:CN117665232A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311639886.X

    申请日:2023-12-04

    摘要: 本发明公开了一种基于海洋养殖的水质监测装置,涉及海洋养殖技术领域;包括网箱,所述网箱内安装有监测机构,所述监测机构包括:监测杆,监测杆上设置有等距分布的球形体;限位组件,限位组件用于限制球形体的上下运动;所述限位组件包括:环形架,环形架通过支架固定于网箱内,环形架上设置有圆周分布的导向槽。本发明通过设置监测机构,能够利用监测器对水质进行监测;当需要调整监测器的位置时,能够通过旋转解锁件的方式,将第一立杆端部的滑块或者第二立杆端部的滑块向外侧推送,从而使相应的弹力环形变,相应的限位片向外移动,从而实现某一限位件解锁的目的,使得球形体能够单向移动,从而调整监测器的位置。

    一种基于多核最大熵的GNSS自适应滤波定位方法

    公开(公告)号:CN118778081A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202411242372.5

    申请日:2024-09-05

    IPC分类号: G01S19/39 G01S19/25

    摘要: 本发明提出一种基于多核最大熵的GNSS自适应滤波定位方法,针对城市复杂环境设计,有效提升VT型GNSS接收机在非高斯噪声中的定位精度和鲁棒性。该方法中,首先收集并初步处理GNSS接收机的伪距和多普勒观测数据,随后初始化状态向量和协方差矩阵,进行量测噪声协方差矩阵的白化处理。核心在于应用MKMC‑KF算法,结合系统动态模型进行状态预测,并通过当前观测数据进行状态校正,实现精确的后验状态估计。MKMC‑KF算法利用核密度估计自适应确定核带宽,为不同观测值分配不同核函数,适应其分布特性。最终,利用滤波后的状态信息进行定位计算,得到接收机的精确位置和速度估计,显著增强了在多径和NLOS条件下的导航性能。

    一种绿潮表层沉降区遥感识别方法

    公开(公告)号:CN117541927A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311629056.9

    申请日:2023-12-01

    摘要: 一种绿潮表层沉降区遥感识别方法,包括如下步骤:S1、对海上目标区域的多源遥感数据进行重采样以匹配统一的分辨率;从所述多源遥感数据提取长时间序列上的绿潮活动轨迹;S2、使用所述多源遥感数据映射绿潮沉降区内的总碳和总氮的比值即CN比值;S3、计算区域内绿潮生长速率,并确定CN比值在遥感数据中的具体数值;S4、基于所确定的有绿潮活动轨迹、绿潮生长速率小于1和CN比值大于0的区域,计算满足以上条件的区域内的CN比值均值,以此来构建绿潮表层沉降区识别模型以确定绿潮的表层沉降区。与传统技术相比,本发明提供了一种能够弥补传统绿潮沉降区监测耗费大、范围小等缺点的快速、动态及大范围的遥感识别方法。

    一种基于盐度的多源遥感绿潮生长速率测量方法

    公开(公告)号:CN118865160A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202411296741.9

    申请日:2024-09-18

    摘要: 一种基于盐度的多源遥感绿潮生长速率测量方法,包括:S1、获取目标海域的多源遥感数据,包括营养盐浓度、海表温度、光照强度和海域盐度;S2、对海上目标区域的多源遥感数据进行预处理,将多源遥感数据重采样至预设分辨率的格网中;S3、使用预处理后的多源遥感数据,根据绿潮生长速率计算模型,计算海上目标区域的绿潮生长速率;其中,绿潮生长速率计算模型融合了海表温度、光照强度、营养盐浓度自遮光限制以及海域盐度各自对绿潮生长速率产生影响的控制函数。本发明完善实际海域盐度变化较大情况下的大空间尺度内绿潮生长速率的计算,提高基于多源遥感数据计算绿潮生长速率的精度,为实际绿潮灾害的监测与防治提供有效解决手段及技术支撑。

    基于卫星边缘计算的安全在轨差异识别方法

    公开(公告)号:CN118139041B

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202410543385.X

    申请日:2024-05-05

    摘要: 一种基于卫星边缘计算的安全在轨差异识别方法,在初始化阶段,可信第三方TA配置基本安全参数,初始化布谷鸟过滤器,并为两颗卫星分别选择对称的可逆矩阵作为密钥,同时生成公钥,并在卫星与地面站之间共享对称会话密钥。在粗粒度比较阶段,两颗卫星将收集的遥感图像划分为子图像,并通过布谷鸟过滤器识别可能存在差异的子图像,然后使用MSIP协议计算子图像的结构化项向量的内积,以比较差异而保护数据隐私。在细粒度比较和识别阶段,第二卫星利用DCTree结构进一步精确识别差异。在结果处理阶段,第二卫星将根据比较结果决定是否将加密的子图像内容发送至地面站。该方法确保了卫星间数据交换的安全性和保密性,同时减少了卫星下行传输的数据量。

    一种基于图注意力网络的星图识别方法

    公开(公告)号:CN117727063B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202410171582.3

    申请日:2024-02-07

    摘要: 一种基于图注意力网络的星图识别方法,包括:将待识别星图中的每个星点视为一个图节点,提取星图的拓扑图数据,拓扑图数据包括星图中所有星点的特征构成的特征矩阵,以及用于表征星图中的星点之间的连接关系及权重的邻接矩阵;将拓扑图数据输入经训练的图注意力网络,通过图注意力网络识别星图中的主星;图注意力网络包含基于掩膜图注意力机制的图注意力层,特征矩阵和邻接矩阵输入图注意力层后,使用通过掩膜图注意力机制计算得到的自注意力指标矩阵,对邻接矩阵进行掩膜处理得到注意力矩阵,以注意力矩阵代替邻接矩阵,实现对每个星点特征之间的消息聚合。该星图识别方法具有很好的鲁棒性和识别准确率,视场内星点较少时也能够稳定匹配。