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发布时间:2022-09-07 20:42:00 作者:瀚海蓝帆
船体水下区域的检验(如图11)
船体水下区域的检验(如图11)。船舶由于碰撞、触礁、螺旋桨绞入渔网等事故,需要进行特殊检验,通常需要派潜水员到水下进行观测和拍摄视频(或照片),以便根据实际损坏情况得出检验结论,供保险公司和船东参考。如果能使用水下智能机器人(如图11的水下蛇形机器人),上述工作就变得非常容易,完全可以替代潜水员完成这项艰巨的任务。可以将拍摄(或其他探测方式)到的水下船体情况实时上传到水面分析,得到远比潜水员水下观测更为准确的信息。
多波束系统与侧扫声呐的探测原理
多波束系统与侧扫声呐的探测原理有相似之处,都是利用一个垂直航向排列的向海底发射的扇形波束剖面进行扫测,但多波束主要关心的是回波的传递时间,而侧扫声呐主要关心的是回波(或反向散射波)的脉冲幅度。与此相应的是两种仪器设计理念上的不同:多波束实质上是一套测深系统,测定水深并定位是其基本功能;侧扫声呐初用于**,后来才逐渐发展到民用,迅速地发现、识别并判定目标是其基本功能。
从原理上讲,侧扫声呐适合搜索和发现海底目标,多波束则适合全覆盖测定水深,并根据水深变化判断目标的范围和大小,在实际应用中往往也是这么做的。
如何提高水声目标探测性能
在复杂海洋环境下,面向越来越低的目标输入信噪比条件,如何提高水声目标探测性能是水声信号处理领域亟待解决的问题。而从目标角度出发,通过研究目标信号在产生、传播与接收过程的特征,并利用目标特征进行高增益处理,以提高对目标信号侦察与探测性能是一种自然的选择。
基于固有特征量的目标探测技术。所谓固有特征量,就是指目标辐射噪声中受海洋信道长距离传输影响变化较小,或即使有变化,但变化规律已知或者是可控的那一部分分量。根据目标辐射噪声形成和传播机理,固有特征量往往集中在低频、甚低频段,因此此类目标探测技术主要聚焦在目标的低频、甚低频特征探测上。例如,李启虎等提出的带有自适应线谱增强的单频特征信号探测技术,能够获得比传统能量探测方法更高的处理增益,有效探测具有线谱特征的微弱目标,从而有效提高了被动目标探测作用距离。
非线性信号处理则包括随机共振理论、基于随机统计学理论的非线性
非线性信号处理则包括随机共振理论、基于随机统计学理论的非线性时间序列分析(非参数化模型估计、非线性 ARMA 模型参数估计等)、基于混沌动力学理论的非线性时间序列分析(嵌入维估计、相空间重构技术、分形维和Lyapunov指数估计、全局与局部动力学模型估计、非线性预测与降噪等)、自相似随机信号模型(分数布朗运动、分数高斯噪声、分数Lévy稳定运动)等方面的工作。比如,Haykin和Thomson提出了一种新的非平稳信号探测的思路,即非平稳环境下的信号探测问题可以转化为自适应模式识别的问题,利用 Wigner-Vill分布等时频分析工具对数据进行二维时频分析,进行特征提取,并用神经网络进行探测。
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