基于重力场的水下目标探测方法及误差分析研究的开题报告.docx
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基于重力场的水下目标探测方法及误差分析研究的开题报告.docx
基于重力场的水下目标探测方法及误差分析研究的开题报告一、题目基于重力场的水下目标探测方法及误差分析研究二、研究背景和意义水下目标探测一直是海洋地质、航海、水下资源开发等领域中重要的研究方向。传统的水下目标探测方法主要包括声学探测、激光探测、电磁探测等方法,但这些方法受到很多因素的干扰,如水质、水流、水下岩石等因素,还存在探测深度有限的问题。近年来,基于重力场的水下目标探测方法逐渐成为研究热点。重力场探测法是利用重力场变化来探测水下物体的方法。由于重力场受测量位置与地下物体分布有关,因此该方法不会受到水质等
水下目标探测的方法.pdf
本发明的水下目标探测的方法,属于海洋探测方法的领域,解决现有技术的方法对目标物探测计算效率低的技术问题。包括浮标设置有垂直线列阵和水平扩展阵并安装有罗经辅助系统;所述水平扩展阵以双正交且对称的阵列布置;所述垂直线列阵发射双脉冲探测信号,用以所述水平扩展阵对水下目标状态参数的测量,所述状态参数至少目标物的距离、方位和速度;所述水平扩展阵接收的双脉冲探测信号进行信号预处理,对预处理信号进行波束形成和匹配滤波,以生成水下目标物的方位和距离的二维谱图;对所述二维谱图进行恒虚警处理以确定出主动探测谱图;所述主动探测
基于深度学习的水下目标检测方法研究的开题报告.docx
基于深度学习的水下目标检测方法研究的开题报告一、选题意义水下目标的检测一直是水下机器人、水下安全、海底资源开发等领域的重要研究方向。传统的水下目标检测方法往往需要使用多个传感器配合运作,而且受限于水下光照等复杂环境因素影响,难以获得准确的数据。随着深度学习技术的不断发展,基于深度学习的水下目标检测方法被广泛应用,可有效解决传统方法存在的问题。本课题旨在研究基于深度学习的水下目标检测方法,为相关领域的应用提供技术支持。二、研究内容1.基于深度学习的水下图像处理本课题将使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络
基于机器学习的水下目标检测方法研究的开题报告.docx
基于机器学习的水下目标检测方法研究的开题报告一、选题背景随着科技的不断进步和应用,水下机器人的应用也越来越广泛,从深海勘探到海洋资源开发,再到海洋环境调查等各个领域都有着广泛的应用。然而,在进行水下作业的过程中,水下机器人需要准确地识别水下目标,从而更加高效地进行操作。因此,如何在海洋复杂环境下进行水下目标检测成为了研究的热点问题。目前,水下目标检测主要分为主动视觉和被动视觉两种。其中主动视觉是利用声纳等传感器主动对水下目标进行扫描和检测,然而受限于声纳信号的传播速度和分辨率,主动视觉在复杂海洋环境下的检
基于海底固定阵的目标探测方法研究的开题报告.docx
基于海底固定阵的目标探测方法研究的开题报告一、选题背景海底资源是人类发展和经济增长的重要来源,对海底环境的探测和监测至关重要。目标探测是海洋开发的基础,而海底固定阵是目前实现海底目标探测的重要手段。海底固定阵可以提供高分辨率的数据和长时间的监测能力,但当前海底固定阵目标探测方法还存在许多问题,如低精度、高能耗、无法适应多种工作环境等。因此,基于国内外研究现状和发展需求,对于海底固定阵的目标探测方法进行研究,有重要的实际意义和科学价值。二、研究内容本研究旨在研发一种新型的海底固定阵的目标探测方法,提高探测精