为了研究内波对多波束测深的影响,本文通过对内波建模,分别对四个区间的声线跟踪情况进行了研究分析。在此基础上,推导了针对曲线型梯度结构的声线跟踪模型,并根据该模型进行了仿真分析。仿真简单模拟了采用常梯度声线跟踪模型对曲线型梯度结构声速剖面进行声速改正的声线跟踪过程。本文采用仿真数据绘制了声线跟踪前后的声线示意图,并对归算前后的波束脚印位置进行了比较分析。仿真结果说明内波会给多波束的边缘波束带来大量尖峰状的浅点,而这些浅点难以用传统的声速改正模型消除。
侧扫声呐利用水底后向散射回波来探测海底礁石、沉船、管道、电缆以及各种水下目标,是海洋探测的重要工具之一,应用极其广泛。对于海洋水下救捞、海洋地质地貌测量、海洋大陆架专属经济区划分、海洋工程、海洋开发以及港口航道疏浚、河港、大坝维护探查乃至渔业研究等都是非常有效的探测工具。侧扫声呐还可用于探查海底的沉船、水雷、导弹和潜艇活动等,因而更有其重要的军事意义。
作为海洋科学的基础学科,物理海洋学关注的是海洋中动量、能量与物质输运过程及其变化规律,其基本研究对象是海水的运动。海洋中存在着不同时间和空间尺度的运动(图1),如小尺度的海浪、中尺度的涡旋以及大尺度的海洋环流等,这些对海洋中物质和能量的输送都起着重要作用,并有效地支撑着海洋的生命系统。
陆架海底砂质沉积物在海洋浪、潮、流等水动力作用下,发育了各种起伏的海底地貌,统称底床形态,波脊线垂直于陆架主水流方向的丘状或新月状底床形态称为海底沙波。海底沙波在全球潮流陆架、海岸、海峡、海湾以及有定向流速的陆架海区等地普遍发育,如Hinder Banks北部、白令海、日本海、北海荷兰外岸、地中海沿岸、Long Island Sound东部、韩国西岸Garolim Bay潮滩等海底区域均发育有沙波地貌。中国的沙波则主要分布在渤海东部浅滩、东海中外陆架、扬子浅滩、台湾海峡东山岛岸外、南海北部陆架以及海南东方岸外等海域。
海洋科学研究、资源调查与开发、工程建设及军事等活动都需要准确地获取所关注区域内的海底地形地貌信息,并将其作为基础资料与支撑依据。因此,如何去了解海洋地形地貌信息,对海洋地形地貌信息进行有效的测绘,获取海洋地形地貌信息图谱,成了海洋研究中的重要问题。
船载探测是海底地形地貌探测最直接的方式,水深测量是船载地形地貌探测最核心的工作,早期从测深杆、锤、绳等原始的方式,发展到目前的声光电等多种探测手段。因为光波、电磁波在水中衰减很快,而声波在水中能远距离地传播,当前,船载声学探测仍是海底地形地貌探测的主要方式之一。GNSS(全球导航卫星系统)定位导航是水上准确、高效的定位导航方式,利用“GNSS+探测仪”这种手段进行水深测量使用广泛,其基本原理是测量载体在GNSS导航仪的辅助下,获取测区内测点的瞬时平面坐标,同时利用探测设备获得相应位置处的水深值、反向散射强度或者海底影像。
近年来,随着现代水声信号处理技术和水声换能器技术的大幅度进步,水下目标精细探测和成像声呐技术已然成为了国内外研究的热点,在民用和军用领域都有着其他声呐不可替代的作用。在民用方面,成像声呐技术可用于海洋资源开发、海底地质勘探、海底地形地貌测绘、水下物体探测等海洋工程领域;在军事上,高隐蔽性水下军事小目标(如军用无人潜器、鱼雷、水雷、蛙人等)的探测与识别、港口锚地和舰艇的安全防范、地形匹配导航等领域上也迫切要求应用高分辨的水下目标精细探测和成像声呐技术。目前国内外已有多种先进的成像声呐技术,主流的主要包括干涉侧扫声呐技术、多波束测深声呐技术及合成孔径声呐技术等。
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汽车智能化网联化融合发展已经成为全球政府、产业界的发展共识,各国通过升级政策法规、推动测试示范、加速创新应用等方式推动智能网联汽车产业发展。2024年1月,我国启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点,推动车路云一体化从技术验证迈向规模化应用。
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以量子计算、量子通信和量子精密测量为代表的量子信息技术,是量子科技的重要组成部分,有望带来重大技术范式变革和颠覆性创新应用,已成为培育新质生产力、打造创新发展新动能的重要方向。量子信息发展已进入科技攻关、工程研发、应用探索与产业培育相互带动、一体化推进的关键期。全球?30?余个国家和地区制定发布量子信息领域战略规划或法案,投资总额超?350?亿美元。
光子技术以光子作为信息和能量的载体,实现信息的获取、传递、处理和呈现,以及能量的转换与释放,是引领新一轮科技革命和产业变革、促进经济增长的基础性、战略性高新技术。尤其与人工智能、先进计算等新一代信息技术深度交织的信息光子,近年来成为全球主要国家高度重视、全力布局的重点方向。
对建筑各弱电子系统智能化系统集成,进行统-的监测、控制和管理,实现跨子系统的联动,提高控制流程自动化,提供开放的数据结构,共享信息资源,提高工作效率,降低运行成本,提供安全、高效、便捷、节能、环保、健康的建筑环境。
伴随着机器人、自动驾驶汽车等智能化设备的普及和运用,智能生产工具替代现有生产工具和大量劳动力,形成了新的物流生产要素结构。
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