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World File Search System探测方法
用于潜艇探测的定向声纳浮标系统
反潜战是海军最重要的任务之一。第一阶段和不可或缺的阶段是探测潜艇，第二阶段是确定潜艇的位置，第三阶段是对其进行分类或识别。潜艇的探测、定位和分类主要采用目前被认为是最有效的水声方法。水声潜艇探测方法通常分为两类：主动和被动。主动方法使用潜艇反射的声信号回声，而被动方法使用潜艇发出的声信号。主动方法的优势在于可以探测不发出任何声信号（例如潜艇不动时）或发出非常弱的信号（例如所谓的安静潜艇）的潜艇。主要缺点是需要发出探测信号，以揭示敌方回声测距系统的存在。被动方法使用潜艇发出的声信号，这是一个明显的缺点；然而，它们不会揭示系统的存在。考虑到两种方法的互补优势，它们通常结合用于潜艇探测。
低频主动声学作为关键反潜战技术的出现
第二次世界大战后的三十年间，美国利用苏联潜艇的高声源水平实现了远距离探测，在战略和战术反潜战中取得了空前的成功。20 世纪 80 年代，安静的苏联潜艇的出现要求美国必须开发新的革命性潜艇探测方法，才能继续实现其传统的反潜战效能。由于低频主动声学不受消音措施的影响，因此有人提议用低频主动声学来替代传统的被动声学传感器系统。作为美国海军一项紧急计划的一部分，目前正在研究这项技术背后的基础科学和物理学，但美国及其北约盟国已经开始开发使用低频主动声学的声纳。虽然这些首批系统尚未在深水中投入使用，但也在进行研究，以将这项技术应用于第三世界浅水区，并预测对手可能开发的潜在对策。
基于光电复合传感的飞行金属体检测
摘要：为降低环境对探测精度和灵敏度的影响，满足隐蔽性、轻量化的要求，提出一种基于光电复合传感器的飞行金属物体探测技术。该方法首先分析目标特点和探测环境，然后对典型飞行金属物体的探测方法进行比较分析。在传统涡流模型的基础上，研究设计了满足飞行金属物体探测要求的光电复合探测模型。针对传统涡流模型探测距离近、响应时间长的问题，通过优化检测电路和线圈参数模型，提高涡流传感器的性能以满足探测的要求。同时，为了满足轻量化的目标，设计了一种适用于飞行金属体的红外探测阵列模型，并基于该模型进行了复合探测仿真实验。结果表明,基于光电复合传感器的飞行金属体检测模型满足飞行金属体的检测距离和响应时间的要求,为探索飞行金属体的复合检测提供了途径。
用于潜艇探测的定向声纳浮标系统
反潜战是海军最重要的任务之一。反潜战的第一步也是不可或缺的一步是探测潜艇，第二步是确定潜艇的位置，第三步是对其进行分类或识别。潜艇的探测、定位和分类主要采用水声方法，这种方法目前被认为是最有效的。水声潜艇探测方法通常分为主动和被动两类。主动方法使用潜艇反射的声信号回声，而被动方法使用潜艇发出的声信号。主动方法的优势在于可以探测到不发出任何声信号的潜艇（例如当潜艇不动时）或发出非常弱的信号（例如所谓的安静潜艇）。主要缺点是需要发射探测信号，这会暴露敌方回声测距系统的存在。被动方法使用潜艇发出的声学信号，这是一个明显的缺点；但是，它们不会暴露系统的存在。鉴于两种方法的互补优势，它们通常在潜艇探测中结合使用。
探测器和场失真校准
盖亚任务通过提供极其精确的全球参考天体测量技术，彻底改变了天体物理学。超越盖亚实现窄场微角秒 (uas) 天体测量技术，通过测量主星的反射运动，可以探测到类似地球的系外行星 (Unwin 等人，2008)。尽管径向速度 (RV) 和凌日等流行方法已经成功发现了数千颗系外行星，但只有天体测量探测方法才能让我们完全确定轨道并测量系外行星的质量 1 。系外行星的质量是确定该行星是否适合生命存在的关键参数，因为其大气和地球物理过程在很大程度上取决于质量。与 RV 方法相比，天体测量探测受恒星活动扰动的影响较小，对长周期系外行星具有更好的灵敏度，因此可以与 RV 和凌日方法相辅相成。针对这一独特的作用，NASA将“恒星反射运动灵敏度-天文测量”列为测量可居住系外行星目标质量的一级技术差距（NASA战略技术差距）。
用于高光谱大气遥感的地球同步成像傅里叶变换光谱仪 (GIFTS)：仪器概述和初步性能结果
地球同步成像傅里叶变换光谱仪 (GIFTS) 是为 NASA 新千年计划 (NMP) 地球观测-3 (EO-3) 任务开发的。本文讨论了 GIFTS 测量要求以及 GIFTS 传感器为提供所需的系统性能而使用的技术。还介绍了最近完成的仪器校准的初步结果。GIFTS NMP 任务挑战是展示新兴的传感器和数据处理技术，以使用大气成像和高光谱探测方法彻底提高气象观测能力和预报准确性。GIFTS 传感器是一种具有可编程光谱分辨率和空间场景选择的成像 FTS，允许近实时地交换辐射测量精度和大气探测精度以达到区域覆盖。通过使用低温迈克尔逊干涉仪和两个大面积红外焦平面探测器阵列实现系统灵敏度。由于资金限制，GIFTS 传感器模块作为工程演示单元完成，可以升级以获得飞行资格。通过热真空测试和严格的红外校准活动，已成功证明满足下一代地球同步探测要求的能力。
非时间有序关联与纠缠的分离
非时序关联 (OTOC) 和纠缠是两种物理上被广泛使用的量子信息“扰乱”探测方法，这种现象最近在量子引力和多体物理学中引起了极大的兴趣。我们认为，相应的扰乱概念可能存在根本区别，方法是证明在具有严格瓶颈的图（如树形图）上定义的随机量子电路模型中，OTOC 饱和的时间尺度和纠缠熵的时间尺度之间存在渐近分离。我们的结果与直觉相反，即随机量子电路的混合时间与底层相互作用图的直径成正比。它还为我们之前工作中的一个论点 [Shor PW，Schwarzschild 黑洞光子球的扰乱时间和因果结构，arXiv:1807.04363 (2018)] 提供了更严格的依据，即黑洞可能是慢速信息扰乱器，这反过来又与黑洞信息问题有关。我们获得的 OTOC 界限本身就很有趣，因为它们以严格和通用的方式将之前对格子上 OTOC 的研究推广到图上的几何。
国际电气与计算机工程杂志（IJECE）
泥炭地火灾对全球环境构成严重威胁。现有的泥炭地火灾早期探测系统通常探测空气温度、湿度、气体、烟雾和火势等参数。本文提出了一种利用树枝含水量参数的新型泥炭地火灾早期探测方法。与目前的泥炭地火灾早期探测系统相比，该方法采用了火灾脆弱性最重要的参数方法。具体来说，我们开发了一种基于物联网 (IoT) 的树枝干燥度传感器，以实现现场应用系统。我们提出了一种采用电阻传感方法的树枝干燥度传感器，该方法采用针状电极来测量树枝含水量。使用树枝干燥度传感器，可获得三种可燃性等级，即非常难燃（湿度高于 30%）、难燃（湿度在 5%-30% 之间）和易燃（湿度低于 5%）。该装置采用现成的紧凑型便携式材料。该仪器采用低功耗微控制器和长距离 (LoRa) 发射器进行数字控制，提供长寿命电池和长距离数据传输。传感器数据可视化以树枝干燥度值呈现，并根据火灾脆弱性等级进行分类。所提出的系统提供实时和可持续的测量。
生命探测空间仪器
空间生命探测仪器 3 个学分，字母或 S/U 评分 讲师 Christopher E. Carr 博士，助理教授 Daniel Guggenheim 航空航天工程学院和地球与大气科学学院 cecarr@gatech.edu 617-216-5012（手机；仅用于发短信） 贡献者： Tessa Rogers (AE) GTA 如何联系我们：我们希望尽可能地方便您联系。如果您需要联系我们，请先查看：1) 本教学大纲，2) Canvas 网站上的常见问题解答，3) 在美国东部时间 (ET) 上午 8 点至晚上 10 点之间通过短信联系我们，或 4) 发送电子邮件给我们，回复可能需要 24 小时以上。 办公时间 为确保我们已登录，请先通过短信 ping 我们并让我们知道您要来。下课后，我们将于星期三下午 2-3 点（Akhil）和星期五下午 1:20-2 点（Chris）举行虚拟办公时间。同步课堂活动时间星期二/星期四下午 12:30-1:20，指定房间：Skiles 269 潜在课程主题和目标 • 天体生物学和原位生命探测方法 • 空间仪器开发过程：从任务科学到飞行硬件 • 行星保护和污染控制 • 样品询问的非接触式分析方法 • 样品分析的破坏性方法 • 样品处理和流体学 • 热环境和调节 • 抗辐射：硬件、软件、试剂 • 空间仪器的虚拟原型设计 • 空间仪器的快速原型设计 • 电气系统和控制 • 机器学习和自主性 • 潜在的特别主题：
森林火灾探测 - ijrpr
近年来，森林火灾发生频率和强度不断上升，给生态系统、社区和全球经济带来了巨大挑战。传统的森林火灾探测方法正在努力应对日益严重的威胁，这促使人们需要整合尖端技术。在这种背景下，计算机视觉作为一种有前途的解决方案应运而生，它利用人工智能和图像分析来提高森林火灾探测的准确性、速度和效率。以 Kinaneva 等人 [1] 为例的近期研究展示了使用无人机和人工智能进行早期森林火灾探测的可行性。这种创造性的方法将无人机的功能与先进的人工智能算法相结合，提供了一种主动监测和应对野火的方法。此外，Rahman 等人 [2] 深入研究了基于计算机视觉的技术，特别是利用支持向量机 (SVM) 进行工业和森林火灾探测，展示了机器学习在不同环境中的适应性。计算机视觉的应用为研究人员和从业人员提供了一种开创性的实时监测和预警系统方法，从根本上改变了我们检测和应对森林火灾的方式，从而加强了缓解措施并保护了自然资源。本研究论文深入探讨了计算机视觉技术在森林火灾检测中的应用，探索了计算机科学与环境保护交叉领域的方法、挑战和机遇。通过仔细研究图像处理、机器学习算法和传感器技术的最新进展，本研究旨在阐明计算机视觉在彻底改变森林火灾监测方面的潜力。来自各种研究的见解，包括 Pincott 等人 [3] 和 Ahn 等人 [4] 的研究，专注于使用基于计算机视觉的策略进行室内火灾检测，为更广泛的讨论提供了宝贵的观点。通过对现有方法的优势和局限性进行批判性评估，本研究旨在提供对当代最新技术的全面了解。它试图对这一关键领域未来研究和开发应追求的方向提供细致入微的见解。不同研究成果的整合强调了计算机视觉在火灾探测中的多方面应用，强调了其在解决当代环境景观中森林火灾带来的复杂挑战方面的重要性。