传统的水声目标探测,其目标性能受操作员的能力影响较大,有经验的操作员往往更容易检测判断出低信噪比背景下的目标。近年来,随着水下无人航行器(uuv)、水面无人艇(usv)等无人系统在水中逐渐应用,一方面,如何使无人系统在无人操作或者少人参与条件下自主探测并发现目标成为水声目标探测新问题;另一方面,伴随着以---学习、和大数据等为代表的---技术迅猛发展,也为水声目标探测技术向智能化方向发展提供了---。
智能自主技术已应用到水下机器人。2019年1月,美国兰德公司发布<推进自主系统发展—对无人航行器当前和未来技术的分析>研究报告,对无人航行器的自主能力发展现状进行了详细分析。darpa新发布的“琵琶鱼”水下自主机器人,无需外部---和通信,仅通过自身传感器自主探测海底环境,实现自主水下定位、导航、搜索、避障和控制。
智能auv基于---学习等---的图像智能识别技术,具有更---的感知智能化水平。过去几十年中,---、计算智能和神经网络展示了其在信号-图像分析、对象检测和模式识别等方面的---能力。在智能auv中装备的具有智能识别或控制决策能力的计算机系统,通过与神经网络结合,可以充分发挥逻辑推理能力强和神经网络鲁棒性好、学习功能强等优点,克服学习能力弱和容错能力差的缺点。
l波段与c波段在植被覆盖区测量点密度的差异
从定量化的角度出发,insar系统的敏感度(sensitivity)密切相关。长波长对于微小目标缓慢变形的敏感度要低于较短波长下工作的其他传感器,同等相位误差的条件下,水下机器人厂家---,长波长系统的测量误差要大,但因相干性的优势,青岛水下机器人,其在植被区识别的测量点的密度与空间覆盖要好一些。考虑到变形过程的积累,一定的采集时间频率(例如,水下机器人价格,20幅图像/年)下,与较短波长系统相比,水下机器人研发,较长的波长可监测到更多快速变形过程(降低了发生相位混叠的可能)。但其他较低频率的sar数据依然有价值,比如感兴趣区植被覆盖较为密集,且变形幅度超过数个厘米的情况时。
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