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World File Search System声传感器
High-Spatial-Resolution Distributed Acoustic Sensor Utilizing a Positive- and Negative-Swept Pulse
摘要 - 提出并使用脉冲压缩相位敏感的光学时间域重骨（φ-OTDR）提出并证明具有单时间表空间分辨率的分布式声传感器（DAS）。使用正扫向脉冲和负脉冲脉冲来扩大杂作差DAS系统的频率调制范围，以实现高空间分辨率。使用雷利增强的单模纤维（ESMF）来放大反向散射信号并抑制褪色的噪声。脉冲压缩和ESMF的组合使系统可以完全量化高空间分辨率为1.2 cm，应变分辨率为1.46Nε / Hz。另外，还显示了以120 〜130 kHz的频率检测和定位。因此，这项工作中提出的高空间分辨率DAS系统有可能用于用于大型设备的结构健康监测，例如航天器，高超音速车和深海潜水员。
合成声纳图像模拟具有各种海床条件的自动目标识别
在域内领域内的沟通环境有限，因此需要使用自主权和自动化目标识别（ATR），以便允许无人车辆在没有操作员的情况下做出可行的决定[1] - [3]。水下环境特性使声传感器成为开发自主系统的最重要的传感器工具，如车辆协调[4]和水下大满贯[5]所示。但是，相同的荒凉环境使得用于机器学习算法的大型数据集的收集变得难以正确训练基于机器学习的算法。因此，在基于侧扫声纳图像运行的训练自主系统中使用了具有声学精确的数据[6] - [9]。生成模拟数据的一种方法是使用基于物理学的声学建模，以模拟声音传播和原始声纳数据收集[10]，[11]。这具有捕获声纳数据的低级细微差别以生成声纳图像的好处，但这些模型通常很复杂且计算昂贵。另一种方法是近似将
请引用已发表的版本Nivedhitha，DM，Jeyanthi，S ...
随着技术开发的发展，聚合物在开发能量收集和机电设备方面正在备受考虑。聚乙烯氟化物（通常称为氟聚合物家族的半晶体聚合物PVDF）在研究界中引起了极大的兴趣。这种聚合物对具有出色的压电和介电性能的研究人员感到惊讶。除此之外，诸如出色的热稳定性，柔性处理，防腐蚀和机械强度等特性使它们更适合于诸如可穿戴传感器，纳米生成器，旋转阀超滤膜和锂离子电池中的分离器等应用。此外，在通过其电气性能深入探索时，PVDF是铁电绝缘矩阵，主要在绝缘材料中采用。，但很少有研究人员导致将某些填充物纳入PVDF可以改善其电活性晶体，而无需外部脉动过程。这种增强功能增强了他们的压电性能，使其成为多功能应用的高级聚合物，例如电磁干扰（EMI），声传感器，能量存储和智能支架的屏蔽材料。因此，本综述将PVDF作为多功能应用的高级聚合物。
Wafer-Scale Gold Nanomesh通过纳米转移印刷朝着具有成本效益的多重传感平台
检测化学和生物物质，以涉及各种应用方案，例如可穿戴电子设备，智能点（POC）诊断，环境监测等。[1,2]要适当地满足这些新兴要求，理想的生化传感器应具有诸如高灵敏度，长期鲁棒性，快速响应，实时监测能力，出色的选择性，低单位成本，检测下限，较大的动态范围，低功耗等等等特性[3]但是，人类仍然需要进行陡峭的攀登之旅才能实现这些目标。值得注意的是，2019年冠状病毒病的全球大流行（Covid-19）表明，我们的技术储备在满足这种紧急，庞大和多功能的要求方面并没有充分准备，并引起了对生化感测技术的极大关注。迄今为止，包括化学主义的几种主要技术路线，[4,5] plasonic，[6,7]电化学，[8,9]声传感器，[10,11]等。已经开发出来，每个传感器中的每一个都在某些上述方面具有针对各种实际应用方案的特定优点。纳米制造技术的快速开发用于不同材料和各种结构，由于其小特征和主动结构特性，例如高地表到数量，独特的物理特性，独特的物理特性等，戏剧性地增强了这些传感设备的性能。[12–14]
城市运营传感器
3.6.1技术描述2 - 声传感器网络（3.7 on 5）3-5 3.6.2技术描述7 - 用于成像的便携式低成本雷达和3-6通信（2 on 5）3.6.3技术描述8 - 高光谱vnir/lwir：scopes/scopes/binocular/binocular，3-6 subeverance，3-6 Surveillance，sniper sectection，3。3. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6 on。 Doppler Radar for 3-7 Through-the-Wall-Sensing (3.3 on 5) 3.6.5 Technology Description 11 – Long Wavelength Infrared (LWIR) (4.4 on 5) 3-8 3.6.6 Technology Description 12 – Coherent Radar Through Wall System (3.7 on 5) 3-8 3.6.7 Technology Description 14 – Sensor System for Vehicle Situation Awareness 3-9 (4.4 on 5) 3.6.8 Technology Description 15 – Tunable THz Imager （4.1 on 5）3-9 3.6.9技术描述17 - 卡拉迪姆：无人看管的地面警报传感器（2 on 5）3-10 3.6.10技术描述18 - DAOTE：DAOTE：检测隐藏的3-10狙击手（3.7 on 5）3.6.6.11技术描述19 - PILAR：PILAR：PILAR：PILAR：OACOSTIC，SNIPERTIC 3.11 3-11 3-11 ON：传感器（1.9 on 5）3-11 3.6.13技术描述21 - 眼镜蛇：反电池雷达（4.1 on 5）3-12 3.6.14技术描述22 - 叶子渗透：叶子穿透（1 on 5）3-12 3.6.15技术说明37 - 短期生物百叶窗 - 短距离生物百叶窗（5）3.6.6.6.6.6.16技术范围38 – Spy and and and op and wowl（4. 38 – Spy and towr（4）。 3-13 3.6.17技术描述42 - 主动防御传感器系统（2.1 on 5）3-14
人工智能，机器学习和...
ecent年份见证了人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉和自主系统的巨大发展。AI专注于将人类智能纳入机器，但ML可以看作是旨在增强计算机系统能力具有“学习”能力的一系列工具。AI被视为更广泛的概念[1]。图1显示了这三个相关领域之间的关系。根据传感器数据融合和国家信息融合学会（ISIF）的考虑，ML的区域已具有不同的发展，并以各种方式 - 从生物学启发的神经网络到序列化的蒙特卡洛·卡洛概率方法，用于非高斯系统的非线性系统。但是，主要是在统治年份中，当ML方法变得流行并扩展到值得信赖的ML和可解释的AI时。这些尤其是与引入不同级别的自主权[2]，[3]的必要性联系在一起的，并找到带来解释性水平的事件的原因或因果关系。这两个尤其是与传感器数据相关的，如今数据既来自来自不同方式的“硬传感器”，例如雷达，声传感器，雷达，与光学，热摄像机和无线传感器网络相结合，也来自柔软的传感器（互联网，社交网络），例如Twitter，Twitter，Facebook，Facebook和其他）。此外，数据以不同的时间率和准确性水平到达。理解了如此多的杂项数据是一项充满挑战的任务，它已经广泛研究，但是为自主和半自治系统提供可靠的解决方案是一项仅在部分解决的任务。从这种类型的多个异质传感器中融合数据是挑战的一部分；当必须依次和实时执行统计决策时，更是如此。这对于安全关键任务（例如无人驾驶汽车（UAV），飞机飞行控制系统，未来的战斗飞机系统，数字卫生系统等）尤其重要。