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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。

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