基于海底单参数模型的舰船噪声地声反演的开题报告.docx
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基于海底单参数模型的舰船噪声地声反演的开题报告一、研究背景:随着经济和科技的快速发展,海洋领域的发展也越来越受到人们的关注。在这些发展中,舰船噪声地声反演技术扮演了非常重要的角色。但是,这个技术还存在很多瓶颈问题,比如海底多参数反演模型受到的限制,以及算法的不足等问题。本研究基于海底单参数模型的舰船噪声地声反演,在传统算法基础上,提出了一种基于海底单参数模型的噪声地声反演算法,旨在提高算法精度、减少计算时间、提高反演效率等。二、研究意义:海洋资源开发、环境保护和海军作战等方面,都需要对海底的环境和水声特性
基于射线声学的海底参数反演研究的开题报告.docx
基于射线声学的海底参数反演研究的开题报告开题报告一、研究背景射线声学是一种基于声波射线传播特性的海洋探测技术,它可以通过分析水下水体和海底结构的声学响应,获取水下水体和海底结构的参数信息。在海洋工程、海洋地质、海洋资源勘探等领域,射线声学技术应用广泛,例如:声学定位、海洋地形测量、海底颗粒物浓度测量、海洋气体爆发预测等。在射线声学技术中,基于声学射线特性的海底参数反演是非常重要的研究内容。本研究旨在深入探究基于射线声学的海底参数反演方法,对声学反演算法进行改进和优化,从而实现对海底结构和水下水体的精确定量
基于BP神经网络模型的浅海分层海底地声参数反演方法.pdf
本发明属于海洋工程领域,具体涉及一种基于BP神经网络模型的浅海分层海底地声参数反演方法,包括:构建浅海声场正演模型,获得流体中各点声压值,构成声压数据集p;构建BP神经网络模型;训练矫正S2中的BP神经网络模型,使其符合浅海声场正演模型下的地声参数反演需要;将实测声压代入BP神经网络模型,得到预设环境模型中各项待反演地声参数值,包括海底分层结果的预测。通过对构建模型中神经元权值和阈值的调整,使整个神经网络模型快速逼近实测数据与待反演地声参数间的映射关系,在相同精度要求下,较现有寻优算法反演效率更高,并且确
基于射线声学的海底参数反演研究的综述报告.docx
基于射线声学的海底参数反演研究的综述报告海洋是我们地球上的重要组成部分。它们的深度和底部都是非常神秘的领域,射线声学可以被应用来研究我们在这些深度下面的海底,以此来更好地认识海底。海底参数反演就是这些研究的一种方法,它可以通过射线声学和全波形反演技术来确定海底参数。以下是对基于射线声学的海底参数反演研究的综述报告,以帮助更好地了解这一领域的研究进展。射线声学是一种利用声波传播做成“射线”影像的技术。通过在海洋底部放置声波源和接受器,科学家可以记录所反射回来的声波在水中的传播路径。通过这些数据,科学家可以计
SAR图像尾迹反演舰船参数的综述报告.docx
SAR图像尾迹反演舰船参数的综述报告SAR(SyntheticApertureRadar)技术是一种高分辨率、高灵敏度、非侵入性的遥感技术,可用于进行海洋定位、海洋环境监测、海洋资源调查、船舶监控等方面的研究。SAR图像可以对目标进行高精度的识别和跟踪,因此在检测和识别海上舰船方面具有重要的应用价值。船舶尾迹反演技术是利用SAR图像的散斑特征,通过对SAR图像中的海面散斑、平滑区域的像元进行分析处理,以提取出船舶在海面留下的影像,从而实现反演船舶的航迹、速度和船型等参数的一种技术。下面将对SAR图像尾迹反