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波长的选择

同等环境要素下（地表覆被等）重复轨观测（形变监测的“天然”要求）时，长波长可穿透植被冠层，甚至穿透部分地表，水下机器人厂家，相干性受植被变化的影响较小，尽可能---了有效观测（获取地表相位）的存在，这是“测量”的基础。从定量测量出发，理论上，sar的波长决定了可测量形变场的梯度（此处暂不考虑重访周期）。由于相位混叠（phasealiasing）的存在，应用中为探测过大的变形，一般选择波长较长的sar数据。以l波段传感器（日本的alos-2、阿根廷的saocom以及未来德国的tandem-l和我国的tl-1号）为例，其波长约为24 cm，是c波段（6 cm）或x波段（3 cm）长的几倍，与c波段（sentinel-1、radarsat-2等）和x波段（terrasar-x、cosmo等）相比，可探测大变形的能力胜过几倍。这种能力在植被较为密集地区的大变形测量中的优势尤为明显。

主动认知探测技术。在传统主动探测中，由于缺乏知识反馈机制，在复杂变化的水下环境很难获得理想的探测效果。而所谓认知过程就是将感知、处理、学习与反应密切结合的知识形成过程，因此主动认知探测技术将智能认知与主动目标探测相结合，提出了一种基于知识反馈的智能探测架构和处理形式，即通过借鉴智能认知过程，利用发射水声信号主动感知水声环境和目标信息的特点，水下机器人厂家---，形成对环境与目标的认知学习，并将这种知识实时反馈给探测过程中的发射和接收环节，使之与环境和目标状况相适配形成正向反馈环路，从而能够在复杂环境下获取主动声目标探测性能。虽然主动认知探测研究尚处在起步阶段，但是为主动探测提供了新思路。