《海洋智能無人系統技術》分為２２章，總結了作者在海洋環境無人監測系統 相關技術及應用方面的部分研究工作和心得體會。第１～３章不僅對海洋環境監測系統 的發展現狀進行了概述，還對其未來發展趨勢進行了探討，強調了海天耦合無人監測系統 的重要意義；第４～８章、第９～１４章、第１５～１９章分別對三個重要子系統（ ＵＳＶ、 ＡＵＶ和 微小衛星）的整體架構和技術原理進行了詳細闡述；第２０～２２章介紹了基于人工智能的 海天耦合監測數據處理系統和相關技術，并給出了應用實例。
適讀人群 ：從事無人海事系統領域管理、教學和科研等工作的各類人員。 海洋環境監測是海洋生態環境保護、海洋資源勘探，以及海事監督管理的基礎，是海洋生態文明建設和海洋經濟發展的重要支撐。然而，傳統的海洋環境監測系統存在監測手段單一、監測范圍小、監測實時性差和監測安全性能低的缺陷。在這種背景下，采用高度智能化和網聯化的新型監測技術和監測裝備，不僅可以提高信息采集和處理的效力，還可以聯通不同的海洋環境監測體系，進而形成新型的海天耦合海洋環境無人監測系統，實現對海洋環境進行多維度、多粒度和多尺度的全方位實時監測。毫無疑問，這將是未來海洋環境監測系統的發展方向。
本書作者在海洋工程裝備領域具有豐富的理論知識和項目經驗，長期與國內外從事海洋監測方向的高校和公司保持密切合作關系。與國內外同類書籍相比，本書具有較強的理論性和技術先進性。
海洋環境監測是海洋生態環境保護、海洋資源勘探，以及海事監督管理的基礎，是海洋生態文明建設和海洋經濟發展的重要支撐。然而，傳統的海洋環境監測系統存在監測手段單一、監測范圍小、監測實時性差和監測安全性能低的缺陷。在這種背景下，采用高度智能化和網聯化的新型監測技術和監測裝備，不僅可以提高信息采集和處理的效力，還可以聯通不同的海洋環境監測體系，進而形成新型的海天耦合海洋環境無人監測系統，實現對海洋環境多維度、多粒度和多尺度的全方位實時監測。毫無疑問，這將是未來海洋環境監測系統的發展方向。
本書不僅對基于水面無人艇（unmanned surface vehicles， USV）、自主式水下航行器（autonomous underwater vehicles， AUV）和微小衛星的三種新型無人監測技術的工作原理進行了詳細闡述，還結合作者多年的科研工作經驗，探討了海天耦合無人監測系統的整體架構和相關應用。本書的內容框架如下：
第1～3章闡述了海洋環境監測系統的概況，以便讀者了解海洋環境監測的背景和意義、海洋環境監測系統的發展現狀及發展趨勢。
第4～8章、第9～14章、第15～19章分別論述了USV水面環境監測系統、AUV水下環境監測系統、微小衛星天基海洋環境監測系統的發展歷史、基本組成部分及其關鍵技術。其中，第7章、第13章和第18章重點討論了水面、水下和天基監測技術的工作原理及相應的載荷傳感器；第8章、第14章和第19章詳細介紹了常用的水面、水下和衛星通信技術的工作原理和相應的組網機制。
第20～22章論述了基于人工智能和大數據的海洋監測信息處理架構、算法和應用實例。其中，第21章重點介紹了基于深度學習的海洋大數據挖掘算法；第22章給出了具體的海洋監測數據應用實例，以便讀者更好地理解海洋監測系統的作用和現實意義。
在本書的末尾，作者總結了未來海洋環境監測中的四大重點研究方向和挑戰，值得廣大科研工作者進一步探索。
本書作者在海洋工程裝備領域具有豐富的理論知識和項目經驗，長期與國內外從事海洋監測方向的高校和公司保持密切合作關系。為了滿足廣大讀者群體的需要，作者盡量用淺顯易懂的語言來闡述海洋環境監測系統的技術部分。
本書適合作為無人海事系統領域從事管理、教學、科研和使用的各類人員的參考用書。與國內外同類書籍相比，本書的理論性和技術先進性更強。
最后，衷心感謝參與本書編撰和校正工作的研究者（郭俊琪、周潤東、孫晨陽、禤舒琪、張天琳、朱雷鳴），以及出版社的工作者，感謝他們辛勤的付出和細致嚴謹的工作態度。感謝廣大讀者對于本書的關注和支持，并真誠希望對于本書中的缺點和錯誤給予指正。
作者
2020年7月
主要作者汪洋，2006年進入哈爾濱工業大學深圳研究生院工作，2007年任副教授，2010年破格晉升為哈爾濱工業大學博士生導師，同年擔任哈工大深圳研究生院科技發展處副處長，2012年擔任深圳市“短距離無線互聯應用產業公共服務平臺”主任。現擔任中國電子學會高級會員，深圳市通信學會副會長、常務理事。2011年當選深圳市青年聯合會第七屆委員會委員。2010年榮獲深圳市地方級領軍人才。
研究方向：5G前沿理論與技術，無人駕駛理論與技術，衛星通信理論與技術
科研項目：
(1) “十一五”863計劃重點項目：高頻段無線通信基礎技術研究開發與示范系統（哈工大主持）
(2) 國家科技重大專項：電波測量與信道建模技術研究 （哈工大主持）
(3) 國家自然科學基金面上項目：基于空間損耗場的寬帶協同通信信道陰影衰落相關性建模研究（主持）
(4) 中國博士后科學基金：脈沖信號室內環境射線跟蹤方法研究（主持）
(5) 歐盟第七框架(FP7)：WiNDOW-Towards Pervasive Indoor Wireless Networks（哈工大主持）
第1章海洋環境監測背景、定義與意義1
1．1海洋環境監測的背景3
1．2海洋環境監測的定義4
1．3海洋環境監測的意義5
1．3．1經濟意義5
1．3．2安全意義6
1．3．3生態意義7
第2章海洋環境監測系統發展現狀9
2．1監測站11
2．2調查船12
2．3浮標監測13
2．4衛星監測15
第3章海洋環境監測系統發展趨勢17
3．1水面無人艇監測系統19
3．2自主水下航行器監測系統22
3．3微小衛星監測系統24
3．4海天耦合無人監測系統26
第4章水面無人艇系統概述29
4．1背景31
4．2發展歷史33
4．3系統架構及功能39
4．3．1水面無人艇基本架構39
4．3．2水面無人艇基本導航系統41
4．4水面監測關鍵技術44
第5章航行狀態估計47
5．1基于IMU和GPS的狀態估計49
5．1．1噪聲和累積誤差的消除49
5．1．2模型不確定性的處理49
5．1．3傳感器故障的調節52
5．1．4多傳感器信息融合55
5．1．5基于其他傳感器的估計60
5．2態勢感知60
第6章水面無人艇航行建模與控制技術63
6．1水面無人艇航行系統及控制策略65
6．1．1典型水面無人艇的導航控制系統65
6．1．2水面無人艇控制策略67
6．2水面無人艇數學建模68
6．2．1水面無人艇動力學模型69
6．2．2水面無人艇運動模型71
6．3水面無人艇智能路徑規劃和控制73
6．3．1碰撞風險評估策略74
6．3．2水面無人艇運動規劃76
6．3．3水面無人艇智能導航81
第7章水面無人艇水面環境感知技術85
7．1環境感知技術87
7．1．1被動環境感知87
7．1．2主動環境感知96
7．2用于環境感知的新型探測器104
7．2．1微型USB探頭105
7．2．2Conduino設計109
7．2．3實驗結果與討論111
第8章水面無人艇水面通信網絡技術115
8．1水聲通信117
8．1．1水聲通信鏈路強度模型117
8．1．2通信能量損失模型118
8．1．3水面無人艇運動模型118
8．1．4海洋環境影響模型120
8．1．5實驗與分析120
8．2無線通信123
8．2．1整體結構123
8．2．2船舶智能數據傳感的總體結構124
8．2．3水面無人艇終端軟件設計125
8．2．4通信協議的建立126
8．2．5實驗與分析128
第9章自主水下航行器系統概述131
9．1背景133
9．2發展歷史134
9．3系統架構及功能136
9．3．1能源系統137
9．3．2自主控制系統137
9．3．3導航系統138
9．3．4通信系統138
9．3．5任務載荷系統139
9．4主流自主水下航行器系統介紹140
第10章自主水下航行器航行建模與控制技術143
10．1數學建模和仿真145
10．1．1自主水下航行器運動學和動力學145
10．1．2推力流體動力學建模146
10．1．3一般動力學模型147
10．2運動控制策略148
10．2．1控制算法148
10．2．2水平面的速度和位置控制149
10．2．3垂直面俯仰和升沉聯合控制150
10．3全耦合6自由度控制151
10．3．1控制準則設計與分析152
10．3．2控制分配159
第11章實時最優制導和避障技術165
11．1動力學方程168
11．2實時最優制導170
11．3二維平面軌跡控制175
11．4測試工具和傳感結構176
11．5路徑跟隨算法182
11．6計算機模擬和海上試驗185
第12章基于分散控制函數的編隊制導193
12．1虛勢框架195
12．1．1被動性196
12．1．2局部最小值197
12．1．3勢輪廓生成器和分散控制功能198
12．1．4轉子矯正201
12．2勢編隊框架203
12．3大型Ariesprecursor AUV平臺204
12．3．1航行器的模型動態204
12．3．2控制208
12．4狀態估計與信號控制209
12．4．1障礙分類209
12．4．2狀態估計212
12．4．3測量和處理噪聲212
12．4．4控制信號調節218
12．5模擬結果219
12．5．1模擬1219
12．5．2模擬2221
第13章自主水下航行器水下環境感知技術225
13．1傳感器結構227
13．1．1載荷傳感器227
13．1．2導航傳感器229
13．2水下整合平臺230
13．2．1空間和時間覆蓋范圍和分辨率232
13．2．2自治功能233
13．3NTNU聯合水下環境監測236
13．3．1綜合航行作業237
13．3．2方法237
13．3．3觀測結果239
13．3．4二次巡航——北極行動239
13．4AUV Urashima海底地形觀測240
13．4．1AUV Urashima簡介240
13．4．2細尺度熔巖流分布的水下觀測241
13．4．3熱液站點水下圖像觀測248第14章自主水下航行器水下短程水聲通信技術255
14．1水下聲學通信網絡258
14．2水下數據傳輸信道特性260
14．2．1聲信號電平260
14．2．2信號衰減260
14．2．3路徑損耗263
14．2．4水下多徑特性264
14．2．5多普勒效應266
14．2．6噪聲266
14．3短程信道建模269
14．3．1信噪比的頻率相關分量269
14．3．2信道帶寬272
14．3．3信道容量273
14．3．4短程水聲通信中的誤碼率274
14．4編隊網絡協議設計技術276
14．4．1MAC協議276
14．4．2分組路由278
第15章微小衛星系統概述279
15．1背景281
15．2發展歷史282
15．3系統架構及功能285
15．3．1微小衛星分系統介紹285
15．3．2微小衛星對地觀測的應用287
第16章衛星姿態控制技術293
16．1姿態確定295
16．1．1航天器軌道位置的確定295
16．1．2軌道計算算法296
16．1．3地磁場模型297
16．1．4板載傳感器300
16．1．5姿態估計302
16．1．6兩體引力模型對姿態計算的影響307
16．2姿態控制309
16．2．1制動器309
16．2．2線性二次調節312
第17章衛星電源設計技術319
17．1架構權衡研究321
17．2能量儲存解決方案323
17．3太陽能發電與儲能324
17．3．1無管制總線324
17．3．2受管制總線325
17．3．3環型總線326
17．4能量平衡計算327
第18章衛星天基監測技術329
18．1HY2A衛星331
18．1．1儀器描述331
18．1．2算法和數據處理方法333
18．1．3初步結果336
18．2CFOAST衛星343
18．2．1儀器描述343
18．2．2SWIM海洋波浪測量原則347
18．2．3預期結果349
18．3多星聯測350
18．3．1海浪遙感觀測空間覆蓋351
18．3．2海浪遙感時間覆蓋353
18．3．3海浪遙感融合產品353
18．4AIS海洋監測衛星356
18．4．1AISSat1和AISSat2356
18．4．2NorSat1和NorSat2357
18．4．3基于AIS監測358
第19章衛星通信網絡技術361
19．1軌道和傳輸媒介363
19．1．1斜距與自由空間損耗363
19．1．2通信時間和數據吞吐量364
19．1．3大氣損耗365
19．2多普勒頻移365
19．2．1多普勒頻移現象的物理解釋365
19．2．2多普勒頻移與衛星通信366
19．2．3克服多普勒頻移367
19．2．4計算多普勒頻移的替代方法369
19．3基帶調制369
19．3．1通用基帶調制技術369
19．3．2解調測試373
19．4FM調制374
19．4．1FM調制理論374
19．4．2立方星FM調制的優勢375
19．4．3調制器對齊376
19．4．4解調器測試377
19．5傳輸線379
19．5．1傳輸線理論379
19．5．2傳輸線測試380
19．5．3前置放大器380
19．6天線381
19．6．1定向增益381
19．6．2極化382
19．6．3ION衛星天線383
19．6．4ION地面站天線384
19．6．5天線旋轉和校正385
19．7噪聲386
19．7．1噪聲理論386
19．7．2天線噪聲387
19．7．3噪聲計算388
19．8鏈路預算389
第20章多源異構監測信息深度融合391
20．1異構數據和數據融合393
20．2融合架構395
20．3基于深度學習的深度融合400
第21章基于監測信息的大數據挖掘409
21．1數據挖掘介紹411
21．1．1數據挖掘產生背景412
21．1．2數據挖掘分析方法412
21．2數據挖掘算法413
21．2．1數據挖掘步驟413
21．2．2數據挖掘算法分類414
21．3基于深度學習的海洋大數據挖掘419
21．3．1深度學習起源419
21．3．2深度學習關鍵算法原理420
21．3．3深度學習在海洋大數據挖掘中的研究及應用422
第22章監測數據應用實例427
22．1無人海事監測體系結構429
22．1．1多種類機器人監測類型429
22．1．2系泊和準靜態監測類型431
22．1．3無人駕駛船舶和自主航運433
22．1．4小衛星和無人駕駛載具系統434
22．1．5海洋自主系統的應用439
22．2海事數據分析算法441
22．2．1海洋環保大數據統計分析441
22．2．2海洋環保大數據信息融合處理442
22．3海洋環保大數據統計分析及信息融合算法改進443
22．3．1關聯規則特征提取443
22．3．2模糊C均值聚類及環保監測診斷實現443
22．3．3仿真實驗與結果分析444
22．4SOM算法在海洋大數據挖掘中的應用初探445
22．4．1自組織映射算法446
22．4．2基于SOM的海洋噪聲數據分析447
結語展望與挑戰451
參考文獻455
新書資訊