基于特征学习的自主探测技术。面向无人系统的应用,传统的依赖于先验知识与人类经验的人工很难在线实现,而水声目标与环境的时空起伏特性使得传统基于统计模型的恒虚警自动的方式,很难在复杂多目标环境下获得理想的检测性能。因此,目前研究主要集中在基于特征学习的自主探测技术上,水下机器人公司,即通过对具有一定规律性的目标和环境特征的自适应学习,在多特征联合概率模型下检测。
例如,对于微弱目标检测,采用---或分类置前检测思想,利用目标方位、幅度、频谱等---度特征,通过粒子滤波等算法进行基于关联学习,水下机器人厂家,然后根据行为、特征差---来进行自主探测,从而能够在低信噪比条件下获得高检测概率和---精度。
被突起海底遮挡部分的海底没有回波,这一部分叫声影区。这样回波脉冲串各处的幅度就大小不一,回波幅度的高低就包含了海底起伏以及底质的信息。一次发射可获得换能器两侧一窄条海底的信息,在设备上显示成一条线。工作船向前航行,水下机器人,换能器按一定频率进行发射和接收操作,设备将每次接收到的一条线数据显示出来,就得到了二维海底地形地貌的声图,声图以不同的灰度表示海底的特征,由此来判断海底的地形地貌。侧扫声呐能直观地提供海底形态的声图,但声图显示受波束入射角度、环境噪声、扫测航向、航速以及目标形状的影响很大,所以对测量人员的判图经验要求---。
发射阵平行船纵向(龙骨)排列,并呈两侧对称向正下方发射一个扇形脉冲声波,接收阵沿船横向(垂直龙骨)排列,以多个接收波束角接收来自海底扇区的回波。接收指向性和发射指向性叠加后,水下机器人生产,形成沿船横向、两侧对称的若干波束。这种发射接收方法使多波束系统在完成一个完整发射接收过程后,形成一条一系列窄波束测点组成的、在船只正下方垂直航向排列的测深剖面。如下图所示,通过发射、接收波束相交在海底与船行方向垂直的条带区域形成数以百计的照射脚印(footprint),对这些脚印内的反向散射信号同时进行到达时间和到达角度的估计,再进一步通过获得的声速剖面数据由公式计算就能得到该点的水深值。
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