XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System相对深度
使用 DIFAR 声纳浮标估计水下目标的深度
摘要：在现代反潜战中，有各种方法可以在二维空间中定位潜艇。为了更有效地跟踪和攻击潜艇，目标的深度是一个关键因素。然而，到目前为止，找出潜艇的深度一直很困难。本文提出了一种利用 DIFAR（定向频率分析和记录）声纳浮标信息（例如在 CPA（最近接近点）时或之前的接触方位和目标的多普勒信号）估计潜艇深度的可能解决方案。通过将勾股定理应用于目标和 DIFAR 声纳浮标水听器之间的斜距和水平距离来确定目标的相对深度。斜距是使用多普勒频移和目标的速度计算出来的。水平距离可以通过对两个连续的接触方位和目标的行进距离应用简单的三角函数来获得。仿真结果表明，该算法受仰角影响，仰角由声纳浮标与目标之间的相对深度和水平距离决定，精确测量多普勒频移至关重要。关键词：深度估计，DIFAR（定向频率分析和记录）声纳浮标，水下目标，多普勒效应
基于光流的指导算法，用于四肢无人机
许多工业走廊需要检查，传统上是由人类检查员进行的，从而产生了很大的时间和成本以及受伤的潜在风险。为了缓解这些挑战，可以使用配备有传感器的无人机（UAV），例如惯性导航系统（INS）和相机进行走廊检查。本文介绍了利用光流传感器的四轮驱动器无人机的新型引导算法。主要目的是自主指导四肢无人机通过走廊，以确保它避免接近边界，从而最大程度地减少崩溃的风险。为了模拟整个系统，对无人机和相机传感器的动力学进行了建模。此外，引入了一个称为“相对深度”的新参数来处理光流，有效地减少了噪声和干扰对光流数据的影响。随后，提出了使用处理过的“相对深度”数据的指南算法。最后，在各个走廊中进行了广泛的模拟以测试算法的功效，并对结果进行了全面评估。
ScienceDirect
在竞标零碳能提供的情况下，正在考虑各种可再生能源形式（Qazi等，2019）。鉴于在陆上风和太阳能的相对深度且不断增加的渗透中，需要用更广泛的可再生能源来补充这些间歇性可再生能源的补充，以便它们的组合可以提供接近可调节能源的东西（Sinsel等，2020年，2020年； Jurasz等； Jurasz等，2020年）。在海洋中存在相对未开发的可再生能源来源，其中包含各种相对恒定的，间歇性的和可预测的/不可预测的来源，可以根据Borthwick（2016）的数据以及Allan Allan等人的LCOE值分类为表1中的所有资源，以及其理论上的全球年度资源。（2011）。然而，估计每年的总理论MRE资源（不包括海上风）超过2 EWH，与当前（2020）的消费相当有利，估计每年小于200 pwh，差异为1000。由于实际收获问题，即使允许2 EWH（+ 340 PWH）的折扣（+ 340 PWH）理论上，MRE显然对全球能源供应做出了巨大的潜在贡献。