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系统通过精确测量声波发射与接收的时间差，结合声波在水中的传播速度，就能精准计算出目标的距离。
同时，利用多组接收装置之间的相位差，确定目标的角度，从而得出目标的具体方位。”
“而在目标身份识别上，数据库和大模型发挥着至关重要的作用。
我们前期收集了海量的声呐信号数据，涵盖了各类已知的敌方潜艇、水面舰艇，以及不同海域常见的水下礁石、暗涌等自然物体所产生的声呐回波特征，将其构建成庞大且精细的数据库。
这方面还是要多感谢海军方面的无私支持，是他们向我们提供了大量珍贵的声呐数据资料，为我们这套系统的研发成功起到了巨大作用。”
说着，吴浩冲着海军方面的领导感谢了一下，然后接着讲道：“智能声呐系统在接收到实时声呐回波后，会迅速提取信号特征，并与数据库中的数据进行比对分析。
这一过程借助深度学习大模型来实现，大模型通过对大量数据的学习，能够准确捕捉到不同目标声呐信号的独特模式。
比如说，敌方潜艇的声呐回波可能具有特定的频率调制特征和周期性脉冲，水面舰艇则因其动力系统、船体结构等因素，产生不同的回波特性。
