海洋信息技术：最好的时代即将来临

海洋信息技术（marine information technology，MarineIT）涉及海洋信息的获取、传输、处理和融合。一般地，这个主题涵盖海洋环境的声学、光学和电磁感知，典型如声纳/雷达处理和卫星遥感。随着其内涵变得丰富、应用范围得到扩展，尤其是伴随着有线或无线海洋观测网络的发展，已成为信息技术的一个专门学科。海洋信息技术在许多应用中发挥着重要作用，例如海洋科学研究、环境调查、资源开发和安全防卫。由于其应用环境的特殊性，也成为信息技术研究的热门方向之一。

与其他信息科学分支一样，海洋信息技术近30年来的发展明显得益于信息理论的进展与成果，同时凸显出传播物理、信号处理与海洋环境的紧密关系，这种结合在其他信息领域较为少见（Xu et al., 2016）。实质上，海洋信息技术有着许多与陆上不同的特点，将常规信息方法直接应用于海洋环境通常无法获得预期的效果。例如，海洋是“声透明”的，声波被用作水下传感和通信的主要信息载体。远程声传播受到所谓的波导效应的影响，在空间上受海面与海底的限制，在时间上经历由海洋动力学导致的剧烈变化。虽然匹配滤波器依然适用，但用于匹配的拷贝信号不再是自由场解，而是必须针对特定信道进行全场解建模、数值计算和跟踪，即传播物理建模和信号处理应该与海洋环境相匹配。

近年来，由于信号和信息处理、传播物理建模和海洋数据收集等细分领域的发展，海洋信息技术有了重大进展。诸如水下和水面航行器、海底观测和无线网络等新型观测平台的使用，为海洋信息技术的发展提供了新的重要机遇。本期特刊汇集了8篇同行评审论文，涉及水声信号处理和通信、光学图像处理、遥感以及无人水下航行器应用等领域，旨在帮助学界获得海洋信息技术领域的最新进展，并提供一些见解以确定有待解决的重要科学问题。

1  特刊文章综述

由于水声信道的独特性，包括时间延迟和多普勒双扩展、快速时变环境、非视距传播路径以及动态海面散射，水声通信（underwater acoustic communication，UAC）近年来在声学和无线通信领域引起重点关注。Huang et al.（2018）详细讨论了水声通信系统面临的困难，并概述了从物理层到网络层的研究成果，重点介绍了短程和中程水声通信的高数据速率调制方案，即单载波时域均衡（single-carrier time-domain equalization，SC-TDE），单载波频域均衡（single-carrier frequency-domain equalization，SC-FDE），正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）和相对较新颖的正交信号分割复用（orthogonal signal division multiplexing，OSDM）。他们还提出了一种所谓的“PIEs”标准，作为评估总体性能的工具，并从系统设计者角度协助水声通信系统设计。在所提出的水声通信总体性能评估标准下，作者总结了2000年后具有高数据率的短程和中程水声通信系统的实验结果。

Liu et al.（2018）提出一种基于具有潜在网络应用的直接序列扩频的水声通信方案。为解决信息数据速率与多普勒估计、信道估计、帧同步准确度3者之间的矛盾，作者设计了一种基于双扩频码的数据帧结构，将长扩频码用作训练序列，短扩频码用于调制消息。仿真结果验证了低信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）下的性能。

由于中国载人潜水器“蛟龙”的试验成功，水下视频传输受到越来越多关注。目前水下视频传输方案通常对视频编码和传输机制分别处理。Zhang et al.（2018）基于对视频部分和信道条件两者重要性的考虑，设计了一种自适应收发机。针对理想和非理想信道状态信息（channel state information，CSI）条件对预编码器和均衡器进行推导。仿真结果表明，新的设计方案在更好峰值信噪比和更高视频结构相似性指标方面是有效的，并能有效对抗信道估计误差。

水下无线传感器网络（underwater wireless sensor networks，UWSNs）作为地面无线传感器网络的扩展，在过去10年中得到深入研究，在环境传感和目标跟踪方面具有潜在应用。除通信外，节点定位也是一个需要解决的重要问题，特别是考虑到水下节点可能伴随洋流移动且水下环境缺少GPS。Chen et al.（2018）提出一种具有移动性预测能力的高精度定位算法。他们还提出同步定位和目标跟踪算法，根据目标跟踪过程中的测量结果更新传感器位置。仿真数据证实该算法具有较高能量效率。

水声学本质上是一种观察科学，但水下无线传感器网络的研究缺乏有意义的实验，一直以来为人诟病。最近，无人水下和水面航行器取得显著进展，给水下无线传感器网络实地部署以回应外界批评与质疑提供了机会。配备信息设备的航行器在移动过程中产生信息/数据流，这一设计革新了海洋观测技术。Tao et al.（2018）介绍了一种小型声学通信设备与微型自主水下航行器（autonomous underwater vehicle，AUV）的集成。作者在有限空间水池环境中评估了声学通信链路的数据包接收速率和误比特率，并与湖试结果比较。多径、路径跳跃和多普勒效应等因素被认为对移动通信性能有显著影响。

续航时间和导航准确度是AUV应用中的两大限制因素。水下入坞技术极大地促进和扩展了AUV的操作方式，学界和应用行业对此都很感兴趣。Li et al.（2018）介绍了使用欠驱动AUV的入坞系统，该系统需要高度精准的垂直路径和航向控制机制以确保成功入坞。考虑到实际场景中存在未知海流，作者着重设计和实现了入坞策略、控制器、海流估计器和补偿器。一系列海试结果验证了控制策略以及海流估计器和补偿器的可行性和有效性，这也是这篇论文相较同主题其他论文的突出之处。另外值得注意的是，海试结果也体现入坞系统整体上具有鲁棒性。

Tan et al.（2018）分析了由远程遥控潜水器（remotely operated vehicle，ROV）采集的深水视频序列，用于评估挪威龙虾丰度。作者提出一个自动视频分析框架，采用经过ROV航行姿态修正的数据来检测、跟踪和量化特殊的底栖物种及其生物成因特征，如主洞穴的入口。在比较了人类专家手动计数与基于视频的自动丰度估计后，有关视频的测试结果令人鼓舞。尽管有这些研究结果，作者指出，目前遗漏和错误识别的洞穴数量过大，这项技术还不能在实场中应用。

Yahia et al.（2018）开展了一项为期一年的遥感数据收集实验以获得海洋系统的不同湍流统计量，旨在研究风应力对海气界面海洋动力学的影响。该研究是通过计算微正则多重分形形式框架内谱形的统计矩来进行的，探讨了由速度范数和涡量数据计算的奇异谱性质，并由此突出了湍流区域地转流速度场在有/无风应力条件下的差异。值得一提的是，尽管该文是本专辑收录的有关遥感处理的唯一研究工作，毫无疑问，遥感是海洋信息研究的主要领域之一。

2  科学思路与研究展望

正如展示的这些论文所示，典型的海洋信息问题涉及观察、通信与控制3大类。理论基础在于以信息理论和估计理论为核心的信息学。信息和物理构成我们存在的世界，或称之为空间，海洋信息研究通常是在探索信息、物理和空间的关系。信息的寄存和处理面对的物理问题可归结为传播物理。信息与空间的联系是信号。通信、观察和控制要做的事即为提取深藏在信号中的信息，以实现物理世界的可估计性、可检测性、可稳定性、可控制性和可观察性（Xu et al., 2016）。

信息、物理和空间的框架如图1所示，该图从物理和信息两方面完备地描述了自然界（Xu et al., 2016）。估计理论、Hilbert空间和算子理论以及信息理论构成了3个基本元素，这3个基本元素的相互作用产生各种逆问题推断的理论限和基本信号处理方法。该框架也使得观察和通信统一起来。O’Sullivan et al.（1998）系统介绍了观察问题的信息理论成像模型与方法。目标源—传感器—介质—估计器—目标源再生，代替了信息源—编码器—信道—解码器—信息源再生。虽然信息理论像形成还处于早期研究阶段，但它有望在观测问题中发挥类似于Shannon的源—信道模型在通信问题中的作用。

图1  信息、物理、Hilbert空间关系示意图（摘自Xu et al. （2016），版权2016，经中国科学出版社许可）

上述框架体现在过去许多研究中，我们相信它将为未来的研究提供更多动力。海洋信息技术最好的时代即将来临，若干未来主题研究方向举例如下（Xu et al., 2016）：

1. 利用声、光、磁等方法及其与环境的耦合关系，探测海洋的物理机制：最新研究已从静态环境建模逐渐发展到动态环境建模，力图捕捉海洋过程与传播物理的动态耦合。由此，可以将遥感延伸至深水环境，也可以基于动态耦合开发新型信号处理和数据同化方法。

2. 广域水下成像与情景分析：海洋观测问题通常表现为欠定条件下逆问题求解，成像是有效的解决方案之一。

3. 水下通信与跨界信息传输：自适应调制、双工声通信、水声信道建模和识别、强约束条件下的网络资源动态调度以及海气跨界通信。

4. 面向海洋传感的潜水器自主能力：海洋数据流网络空间循环是实现航行器自主操作的关键。最新研究趋势是分布式循环，以便信息在潜水器间平稳流动。这将允许更灵活的数据流和变换，例如，使用一群潜水器来测量水下声场，或从水下传感器网络收集数据。

5. 海洋智能数据处理和大数据：海洋数据处理涉及海量、多源、多尺度、多手段立体观测得到的数据。智能处理涉及多源异构数据融合、数据挖掘分析、数值模拟、快速计算和可视化等一系列理论和方法。大数据方法至少可以用于处理来自遥感或Argo浮标的大量数据。

最后，我们感谢所有作者、审稿人和编辑人员，没有你们的参与和协助就不会有这期海洋信息特刊。特别感谢宫先仪教授对信息、物理和空间关系的深刻见解。

（参考文献从略）

本文译自Wen XU,Yuan-liang MA, Fumin ZHANG, et al. “Marine information technology: the best isyet to come” (Front Inform TechnolElectron Eng, 2018 19(8):947-950. https://doi.org/10.1631/FITEE.1820000)

作者：

徐文，马远良（通讯作者），Fumin ZHANG，Daniel ROUSEFF，季飞，崔军红，Hussein YAHIA

单位：

浙江大学信息与电子工程学院，中国杭州市，310027； 西北工业大学航海学院，中国西安市，710072； 佐治亚理工学院电气与计算机工程学院，美国佐治亚州亚特兰大市，30332； 华盛顿大学应用物理实验室，美国华盛顿州西雅图市，98105； 华南理工大学电子与信息学院，中国广州市，510641； 吉林大学智慧海洋研究中心，中国长春市，130012；法国国家信息与自动化研究所波尔多西南研究中心，法国塔朗斯，33405

作者（专刊客座编辑）简介： 

马远良教授（专刊主编）于1961年获得西北工业大学和原哈尔滨军事工程学院联合教育项目的水下声学专业学士学位，此后一直从事水下声学和信号处理方向的研究。1981至1983年为英国拉夫堡大学电子与电气工程系的访问学者。1980年任职西北工业大学副教授，1985年任职西北工业大学教授至今。研究成果包括出版3部著作：水下声学传感器，传感器阵列波束优化设计及应用和自适应有源噪声控制，发表300多篇期刊和会议论文。目前研究方向包括传感器阵列信号处理，海洋声学，微波传播和信号处理系统。马教授为中国工程院院士，中国声学学会会士和美国声学学会会员。 1998年至2006年担任中国声学学会副理事长和水声分会主任。西北工业大学学术委员会主任，《科学通报》杂志副主编。

徐文博士（专刊执行主编）于1990年获中国科学技术大学电子工程专业学士学位，1993年获中国科学院声学研究所声学专业硕士学位，2001年获美国麻省理工学院（MIT）海洋工程专业哲学博士学位。1993至1996年担任中国科学院声学研究所研究工程师。2001年至2002年在MIT海洋声学组担任研究员，并于2003年至2007年在德立台RD仪器公司担任高级研究科学家。现为浙江大学信息与电子工程学院教授，同时担任浙江大学海洋学院副院长。研究方向是统计和阵列信号处理及其在声呐、雷达以及通信系统中的应用，水下传感器网络。担任期刊IEEE Journal of Oceanic Engineering和《声学学报》副主编。

Fumin Zhang博士是佐治亚理工学院（GIT）电子与计算机工程学院教授。2004年获得马里兰大学电子工程专业哲学博士学位，2004年至2007年普林斯顿大学从事博士后研究。研究方向包括移动传感器网络，海洋机器人，控制系统和信息物理系统的理论基础。2009年9月获美国自然科学基金委员会（NSF）杰出青年科学家奖（CAREER Award），2010年4月获美国海军研究局（ONR）青年科学家奖（YIP Award）。现任IEEE RAS海洋机器人技术委员会联合主席， IEEE Journal of Oceanic Engineering、Robotics and Automation Letters、IEEE Transactions on Automatic Control和IEEE Transactions on Control of Networked Systems副主编，以及Cyber-Physical Systems Journal副主编。

Daniel Rouseff博士于1989年获华盛顿大学的电子工程专业哲学博士学位。毕业后，加入约翰霍普金斯大学应用物理实验室Milton S. Eisenhower研究中心，成为高级专业团队的一员。1992年回华盛顿大学，任职应用物理实验室的Affiliate Scientist至今。2012年后在波特兰州立大学电子和计算机工程系担任兼职研究副教授。曾在海军研究实验室和剑桥大学应用数学与理论物理系做访问学者。Rouseff博士曾为2009年中美联合水下声学实验，即合作阵列性能实验（CAPEx09）的首席科学家。主要研究方向包括水下通信，声学海洋学和基于物理的信号处理。现为美国声学学会会员和IEEE高级会员。

季飞教授于1992年获西北工业大学应用电子技术专业学士学位，1995年和1998年分别获华南理工大学生物电子学专业硕士学位和电路与系统专业博士学位。2009年至2010年加拿大滑铁卢大学访问学者。2001年至2002年香港城市大学助理研究员，2005年香港城市大学高级研究员。现任职华南理工大学电子与信息工程学院教授。研究方向是无线通信系统和无线网络。

崔军红教授于1995年获吉林大学计算机科学专业学士学位，1998年获中国科学院计算机工程专业硕士学位，2003年获加州大学洛杉矶分校（UCLA）计算机科学专业博士学位。曾任职康涅狄格大学计算机科学与工程系教授。现任职吉林大学教授，深圳智慧海洋科技有限公司董事长。研究方向包括网络和分布式系统的设计，建模和性能评估。崔教授是多项学术活动的组织者和TPC成员，并担任多个会议和期刊论文的编委。创办了第一届ACM International Workshop on UnderWater Networks (WUWNet’06)，现任WUWNet决策委员会主席。2007年获美国自然科学基金委员会（NSF）杰出青年科学家奖（CAREER Award）；2008年获美国海军研究局（ONR）青年科学家奖（YIP Award）。ACM，ACMSIGCOMM，ACM SIGMOBILE，IEEE，IEEE计算机学会和IEEE通信学会会员。

Hussein Yahia博士毕业于巴黎第十一大学，并于巴黎第十三大学获得特许任教资格。现为INRIA研究团队几何和统计数据采集方面的负责人，与LEGOS实验室开展紧密的合作。同时还与ICMCSIC与D. Singh教授所领导的OPTIC联合团队有合作关系。其他合作伙伴包括法国空间机构CNES和欧洲空间局。Yahia博士在国际期刊和会议上发表过80多篇论文，包括ACM SIGGRAPH，CVPR和ECCV等顶级会议。主要研究方向为非线性信号处理以及使用非线性物理分析复杂信号和系统，在计算机图形学和图像处理方面取得了重大研究成果。现为Signal Processing和Complex Systems编委。