基于分布式网络水下传感器系统和图形注意力网络的声音速度概况反转
Longhao Wu1, Churui Song1, Qiang Tu1
1Key Laboratory of Underwater Acoustic Communication and Marine Information Technology, Ministry of Education, Xiamen University, Xiamen 361005, China.
The Journal of the Acoustical Society of America
|April 18, 2025
概括
本研究引入了一种新方法,用于使用分布式网络水下传感器 (DNUS) 估计水下声速概况 (SSP). 该方法通过利用多式联络数据与图表注意力网络来提高水下通信和定位的准确性.
科学领域:
- 海洋学 海洋学 海洋学
- 声学 声学 在声学方面
- 传感器网络 传感器网络
背景情况:
- 声音速度配置文件 (SSP) 的变化对水下声系统产生了重大影响,导致声音射线曲,从而降低了通信和定位的准确性.
- 海洋声学断层扫描 (OAT) 为SSP估计提供了一种方法,但使用线性数组的传统技术对于分布式网络难以扩展.
研究的目的:
- 为分布式网络水下传感器 (DNUS) 系统开发一个有效和可扩展的SSP倒置方案.
- 通过准确估计SSPs,提高水下声学通信和定位的准确性.
主要方法:
- 提出了一种新的SSP反转方案,将多式输入 (包括到达时差,到达角度,节点位置和边界声速) 整合到传感矩阵中.
- 使用图形注意力网络模型来学习这些输入特征与SSP之间的复杂映射.
主要成果:
- 拟议的方法证明了在DNUS系统中估计SSP的有效性和准确性.
- 数字模拟和浅水验证实验证实了开发的反转方案的性能.
结论:
- 开发的SSP倒置方案为分布式的水下传感器网络提供了强大的解决方案.
- 这一进步对提高水下声学技术性能具有重大意义.
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