简介:摘要:多波束测深技术在海洋测绘中作用关键,其具有高效、高精度和高分辨率等优势,能快速获取大范围水深数据并实现立体测深与自动化采集。但实际应用中受多种因素影响精度,如声速误差、测量船姿态变化、海底地形及仪器设备精度和数据处理方法等。本研究针对这些因素展开,分析声速剖面以降低声速误差;采用高精度姿态传感器结合算法校正测量船姿态;针对复杂海底地形优化测线布置与参数设置。在数据处理上,引入先进算法和软件进行滤波、去噪和拼接等,并结合卫星定位、潮位监测等技术进行多源数据融合。最后通过实际项目验证精度优化方法的有效性和可行性,为海洋测绘提供理论支持和实践经验,提升海洋测绘精度与效率,助力海洋资源开发、环境保护和工程建设。
简介:摘要:随着电磁环境的复杂化,雷达受到干扰的概率逐渐增大,干扰的存在会导致经典的MUSIC测角不准确。因此,本文引入了基于SMI抗干扰的波束域MUSIC测角方法。该方法中存在伪峰,可能导致谱峰搜索输出错误的目标结果。为解决这一问题,本文提出了通过设置阈值来消除伪峰的优化方法,并通过仿真证明其可行性。
简介:摘要:本文探讨了海洋测绘工程中的多波束测深系统的优化与应用。随着海洋资源的日益重要,多波束测深技术在海洋测绘中的应用越来越广泛。通过对多波束测深系统的工作原理、技术特点及其在实际应用中的优化措施进行深入分析,提出了一系列提高测深精度和效率的建议。研究结果表明,优化多波束测深系统能够显著提升海洋测绘的科学性和实用性。
简介:摘要:文章针对毫米波MIMO系统面临的高路径损耗和强散射特性等挑战,探索基于人工智能的波束赋形优化方案。研究基于深度强化学习、迁移学习、联邦学习和集成学习等人工智能技术的波束优化策略,构建了面向角度、功率、极化和时序的多维度波束赋形优化体系。通过深度强化学习实现波束自适应优化,利用迁移学习提升跨场景优化效率,基于联邦学习实现分布式协同优化,采用集成学习提高系统鲁棒性。从波束赋形的关键要素出发,提出了角度参数优化、功率分布调控、极化特性调整和时序过程规划等策略,实现了毫米波MIMO系统性能的显著提升。研究结果表明,基于人工智能的波束赋形优化方案能有效应对复杂无线环境的挑战,为毫米波MIMO系统的实际部署提供重要支撑。