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大连AUV厂家排名 瀚海蓝帆

智能AUV在对导航信息处理中引入人工智能技术实现智能导航的步近代脑科学研究的进步促进了人工智能理论和技术的发展,也使以类脑的方式实现对人或动物认知导航机制的模拟成为可能,从而加快了在无人化平台发展中引入人工智能技术实现智能导航的步伐。智能AUV在对导航信息处理中引入了人工智能理论和技术,如认知科学等。例如,以认知导航具有的学习记忆、知识推理以及行为规划等智能导航信息处理能力为技
AUV厂家排名







智能AUV在对导航信息处理中引入人工智能技术实现智能导航的步

近代脑科学研究的进步促进了人工智能理论和技术的发展,也使以类脑的方式实现对人或动物认知导航机制的模拟成为可能,从而加快了在无人化平台发展中引入人工智能技术实现智能导航的步伐。智能AUV在对导航信息处理中引入了人工智能理论和技术,如认知科学等。例如,以认知导航具有的学习记忆、知识推理以及行为规划等智能导航信息处理能力为技术支撑,可以实现无人平台在自主选择的航迹上持续性自由行进,达到全自动化运行控制的目的。




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。




主动认知探测技术将智能认知与主动目标探测相结合

主动认知探测技术。在传统主动探测中,由于缺乏知识反馈机制,在复杂变化的水下环境很难获得理想的探测效果。而所谓认知过程就是将感知、处理、学习与反应密切结合的知识形成过程,因此主动认知探测技术将智能认知与主动目标探测相结合,提出了一种基于知识反馈的智能探测架构和处理形式,即通过借鉴智能认知过程,利用发射水声信号主动感知水声环境和目标信息的特点,形成对环境与目标的认知学习,并将这种知识实时反馈给探测过程中的发射和接收环节,使之与环境和目标状况相适配形成正向反馈环路,从而能够在复杂环境下获取主动声目标探测性能。虽然主动认知探测研究尚处在起步阶段,但是为主动探测提供了新思路。




波长的选择同等环境要素下(地表覆被等)重复轨观测(形变监测的

波长的选择

同等环境要素下(地表覆被等)重复轨观测(形变监测的“天然”要求)时,长波长可穿透植被冠层,甚至穿透部分地表,相干性受植被变化的影响较小,尽可能确保了有效观测(获取地表相位)的存在,这是“测量”的基础。从定量测量出发,理论上,SAR的波长决定了可测量形变场的梯度(此处暂不考虑重访周期)。由于相位混叠(phasealiasing)的存在,应用中为探测过大的变形,一般选择波长较长的SAR数据。以L波段传感器(日本的ALOS-2、阿根廷的SAOCOM以及未来德国的TanDEM-L和我国的TL-1号)为例,其波长约为24 cm,是C波段(6 cm)或X波段(3 cm)长的几倍,与C波段(Sentinel-1、RADARSAT-2等)和X波段(TerraSAR-X、COSMO等)相比,可探测大变形的能力胜过几倍。这种能力在植被较为密集地区的大变形测量中的优势尤为明显。





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