基于FPGA的前视声纳成像及实时处理研究的任务书.docx
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基于FPGA的前视声纳成像及实时处理研究的任务书一、任务背景前视声纳成像技术是一种通过发送超声波信号来探测周围物体并形成物体图像的技术。该技术已被广泛应用于水下探测、医疗、工业检测等领域中,具有探测范围广、分辨率高、抗干扰能力强等优点。目前,大部分前视声纳系统都采用数字信号处理技术进行实时数据处理。然而,在高速场景下,数字信号处理器(DSP)存在时延较大、功耗过高等问题,因此,使用基于场可编程门阵列(FPGA)的实时数据处理技术成为了前视声纳技术开发的热点。二、研究任务1.研究前视声纳信号生成方法,包括信
基于前视声纳的成像与多目标特征提取.docx
基于前视声纳的成像与多目标特征提取基于前视声纳的成像与多目标特征提取摘要:前视声纳是一种基于声纳技术的成像技术,通过发送和接收声波信号,对目标进行探测和成像。在多目标场景中,准确的目标特征提取是非常关键的。本文通过分析前视声纳成像原理,探讨多目标特征提取的算法,并在模拟环境下进行实验验证,结果表明,基于前视声纳的成像与多目标特征提取可以有效实现目标的检测和识别。关键词:前视声纳、成像、多目标、特征提取引言:前视声纳成像技术是一种利用声波信号进行目标探测和成像的技术。相比于其他成像技术,如光学成像和雷达成像
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AUV前视声纳成像与目标特征提取方法研究的任务书一、研究背景随着人们对海洋科学的深入研究和海洋工业的不断发展,水下机器人得到了广泛应用。在这些应用中,自主水下航行机器人(AUV)是最受欢迎的工具之一。AUV采用先进的技术能够突破传统的水下探测器所面临的种种问题,具有高效、高精度海洋调查、智能化探测、水下资源勘探等的优势。AUV的使用需要在无人控制下更高的智能化,如了解环境变化、完成自主操纵和控制等。这使得机器人能够完成很多具有挑战性的任务,例如水下地形测量、海洋底部和沉船探测,甚至是离线足迹跟随。在AUV
基于前视声纳的水下环境地图构建方法研究的任务书.docx
基于前视声纳的水下环境地图构建方法研究的任务书任务书任务名称:基于前视声纳的水下环境地图构建方法研究任务背景:水下环境是我们所处的地球上广阔的空间之一,水下环境浩瀚无垠,隐藏着无数神秘的生物和物质。为了更好地了解和利用水下资源,人们需要开展一系列的水下探测和勘测工作。其中一个重要的问题就是构建水下环境的地图,以便更好地了解水下环境的形态特征和内部结构。然而,由于水下环境光线照射弱,水体介质非常复杂,并且水下环境中存在大量的干扰和噪声源,传统的水下地图构建方法很难满足实际需求。因此,需要研究一种基于前视声纳
基于前视扫描成像声纳的AUV自主导航和定位算法及实验的任务书.docx
基于前视扫描成像声纳的AUV自主导航和定位算法及实验的任务书任务书题目:基于前视扫描成像声纳的AUV自主导航和定位算法及实验一、任务背景AUV(AutonomousUnderwaterVehicle,自主水下机器人),是参照发展于20世纪50年代的AGV(AutonomousGroundVehicle,自主地面车辆)而开发的一种水下机器人。它能够在水下环境中自主运行,具有非常广泛的应用前景,如海洋科学、水文调查、海洋资源调查等。因此,AUV的研究和开发已经成为了目前国际上热门的研究方向。一个AUV的自主功