关键词： 回波采集   PCIe3.0   雷达数据处理   目标跟踪   速度模糊  

摘要： 在智能交通监管系统中,需要对公路的车辆流量和交通情况进行实时的监测。而毫米波雷达凭借其测速、测距精度高、抗干扰能力强和使用寿命长的优点满足了对高速公路的交通监管要求。同时,雷达采集到的回波信号通过PCIe总线的实时传输与存储更是为软件化雷达信息处理系统的研究提供了便利。本文结合某高速公路车辆监控雷达项目,完成了对回波采集与存储子系统的设计,数据处理算法的研究分析与仿真以及基于多核计算机下算法的软件实现。论文的主要工作如下: (1)回波采集与存储模块的逻辑设计与实现。结合回波采集与存储模块的功能需求,给出回波采集与存储模块的系统方案,并针对其中的关键模块,介绍其设计思路,展开介绍了与服务器端对接的PCIe传输模块的设计,通过2组DDR3实现数据到服务器端的乒乓缓存,并以DMA传输的方式实现数据从板卡到主机的高速传输。同时研究了驱动程序的注册,实现回波采集与存储部分的软件设计。 (2)对雷达数据处理算法的研究。首先说明雷达数据处理的整体流程,然后结合项目要求,深入探讨了预处理、跟踪、关联和航迹起始四个环节并给出仿真。首先对针对可靠点迹筛选、凝聚和坐标转换的问题进行了论证,然后对于滤波跟踪过程中的运动模型进行了分析与仿真,针对Singer模型难以预先设置加速度极值的问题,结合工程需求进行改进,最终选择基于Singer的交互式多模型算法(IMM)作为本文的滤波模型算法,接着选择了最近邻域法作为本文的航迹关联算法并完成仿真验证,航迹起始环节,结合工程提出了基于逻辑法进行改进的起始算法。最后给出一种通过在基于卡尔曼滤波的目标航迹跟踪过程中对当前目标速度模糊数的计算来提取出目标的估计速度,从而解决在车辆检测过程中测速模糊的问题。 (3)基于多核计算机完成数据处理算法的软件实现和系统调试。采用模块化的设计思想,将设计分为多个子模块。网络通信模块,实现不同处理模块之间的通信。数据处理模块,完成对雷达数据处理算法的软件设计,并对其中卡尔曼滤波算法中复杂的矩阵运算运用Eigen矩阵库进行加速。数据库回放模块,实现雷达数据的存储和回放功能。界面显示模块,对雷达工作状态和处理得到的点航迹信息进行实时界面显示。并最终对雷达处理系统的各模块进行实际调试,验证整个雷达处理系统的稳定性和可靠性。

关键词： 岩性分类   支持向量机   神经动力学   鲁棒性  

摘要： 随着勘探技术的不断发展,测井技术已成为地质勘探的核心技术之一。因为测井技术可以获取井下地层的物性参数,为地质勘探和开发提供重要的技术支撑。然而,地下地质结构的复杂性导致测井数据变得复杂。因此,如何准确地处理和分析测井数据已成为地质勘探领域面临的重要挑战之一。在当前地质勘探领域中,提高对测井数据分类的准确率,以提供更准确的地层构造信息支持地质勘探和开发,已成为一个重要的研究内容。在测井数据处理中,支持向量机(Support vector machine,SVM)因其较高的分类准确性和高效的求解能力被广泛应用于测井曲线岩性分类任务。但是,测井数据采集条件和岩石自身性质的限制,所采集的测井曲线数据可能存在不同程度的噪声和偏差。尽管SVM方法在面向测井数据岩性分类上表现出色,但其对噪声数据的敏感性可能会影响其在受到噪声干扰的测井曲线数据中的分类准确性。然而,当前基于SVM的改进方法在处理噪声干扰下的测井数据分类问题上存在不足。为此,在测井数据岩性分类中,改善SVM方法对噪声干扰的处理能力显得尤为必要。已有的研究表明,SVM的岩性分类问题是凸二次规划(Quadratic program-ming,QP)问题,而神经动力学(Neural dynamics,ND)方法在解决含噪声干扰的QP问题时表现出明显的优势。ND方法具有强大的抗扰动能力,能够在噪声干扰的情况下维持问题求解的稳定性和收敛性。基于此,本文提出了一种支持向量神经动力学(Support vector neural dynamics,SVND)模型以求解测井曲线岩性分类的问题。所提SVND模型通过结合SVM和ND方法的优点以达到减少噪声干扰和快速求解测井曲线岩性分类问题的目的,并通过理论分析证明了其具有良好的鲁棒性。根据多个测井曲线岩性分类任务的结果表明,本文提出的SVND模型相较于其它对比模型在处理含噪声干扰的测井曲线岩性分类问题时表现更加准确和鲁棒。随后,本文进一步设计了一种有限时间收敛的噪声抑制支持向量神经动力学(Noise-suppressing support vector neural dynamics,NS-SVND)模型。所提NS-SVND模型加入了误差累加项,能够抑制模型处理测井曲线岩性分类过程中存在的噪声干扰问题。此外,所提模型引入了激活函数(Activation function,AF)以实现误差函数的有限时间收敛,从而在有限时间内得到所求问题的解。理论分析表明,本文所提NS-SVND模型能够在有限时间收敛到最优理论解并且有效抑制噪声的干扰。在陕西省高家宝矿采集的真实测井曲线数据集上的实验结果表明,与其它对比模型相比,NS-SVND模型具有更高的求解精度和更强的鲁棒性。最后,本文进一步研究了基于梯度神经动力学(Gradient neural dynamics,GND)的测井曲线岩性分类问题。从可靠性和高效计算方面着手,提出了一种梯度支持向量神经动力学(Gradient support vector neural dynamic,GSVND)模型。所提GSVND模型融合了时变参数的导数信息和AF,使得模型具有较快的收敛速度和较高的求解精度。理论分析表明,本文所提GSVND模型能够在指数收敛的情况下具有较高的消除误差的能力。在实际测井曲线数据集上的实验结果验证了所提GSVND模型与其它比较模型相比具有更好的准确率和鲁棒性。

关键词： 星载天线   双极化微带天线   缝隙耦合   天线阵列   相位中心  

摘要： 星载天线是卫星通信系统中的关键部件,考虑到宇宙中复杂多变的电磁条件以及卫星上天线的尺寸、载荷等限制因素,对其提出了很高的技术要求。而双极化微带天线具备频率复用、极化分集、抗干扰能力强等特性,广泛的使用在星载天线的设计中。本文基于项目需求,设计了一种工作在L波段的星载天线,应用于高精度海洋盐度卫星探测。本文的主要工作如下: 1.为满足项目设计指标要求,设计两款金属腔体双极化微带天线单元,天线单元采用杯状金属腔体结构。金属腔体结构加工方便、强度高、散热性好,能够有效应对外太空恶劣环境。同时采用空气带状线缝隙耦合形式进行馈电,能够减小实际加工导致的不同天线单元一致性较差的影响,保证阵列中天线单元的一致性。使用仿真软件HFSS对微带天线单元进行建模计算,仿真结果显示:在规定的工作带宽范围内,这两款天线的增益均大于7dBi,电压驻波比小于1.3,交叉极化电平小于-25dB,并且在天线的主辐射方向图各个切面的半功率波束宽度均大于70°。对其中一款进行实物加工,在微波暗室中测试性能,最终实测结果满足项目指标要求。 2.根据项目前期优化好的单元间距结果,将金属腔体双极化微带天线单元组成一个“Y”字形阵列,在天线阵列中有56个天线单元,主要由三个金属臂和一个中心舱构成。把阵列天线的模型放置于模拟星体上进行整体的仿真计算,对阵列天线模型的仿真结果进行分析。然后对天线阵列的进行实物加工测试,在实际的测试中,将天线单元分组测试,处理数据时需要计算出阵列中每个单元相位中心处的幅度、相位方向图。使用MATLAB计算出幅度、相位一致性,以及各个天线单元在所有主辐射方向图切面的半功率波束宽度的平均值,还定义了极化纯度:即两种极化模式下阵列天线单元的隔离度。最终天线阵列实测的幅度一致性小于0.18dB,相位一致性不大于5°,极化纯度均低于-20dB,各切面平均波束宽度都大于66°,各项指标均满足项目的设计要求,验证了设计的正确性。

关键词： 盾构施工隧道   不良地质探测   掘进噪声   多模态面波   深度学习  

摘要： 盾构掘进施工作为城市隧道建设的主导工法,具有高度机械化与信息化,对地表建筑物影响较小,综合经济效益高等优势,在我国城市隧道建设方面有着巨大的应用前景。然而,城市盾构隧道施工面临复杂地质环境的挑战,隧道前方未探明的溶洞、孤石、地层错断、基岩凸起等不良地质威胁着隧道建设安全。针对城市盾构施工隧道的超前预报问题,山东大学提出了以盾构施工过程中刀盘的振动噪声作为震源的面波探测方法,实现了对隧道前方致灾构造的定位。目前,相关研究存在如下三方面问题:①实测掘进源面波波场特征恢复后的数据中存在体波干扰、虚假同相轴干扰与道间采集误差,影响后续的频散曲线提取效果;②掘进源面波数据频散谱中多模态面波能量展布频段相互影响,导致各模态频散曲线可辨识频段窄,难以被完整拾取;③多模态频散丰富的形态特征是对地下介质波速变化的响应,现有方法对高阶模态频散曲线利用不充分,如何充分利用上述信息提升反演结果的准确性,是一个亟待解决的问题。深度学习在地震数据多类型干扰压制、面波频散曲线高质量提取、频散曲线精确反演方面提升了传统处理方法的精度,为当前掘进源面波探测技术面临的难题提供了解决思路。针对盾构掘进前方不良地质体准确成像与定位的需求,本文以基于深度学习的盾构掘进噪声源多模态面波数据处理与成像方法为核心,重点开展了聚焦面波形态特征的掘进源面波干扰压制方法,基于多模态注意力分离的掘进源面波频散曲线提取方法和基于网络分模块加权的多模态频散曲线联合反演方法等研究内容;基于上述方法分别进行了数值试验与实测数据测试,并依托青岛地铁、广州输电线路迁改工程开展现场试验,验证了本文方法的实用性与有效性。本文的主要研究工作与成果如下:(1)聚焦面波形态特征的掘进源面波干扰压制方法。针对掘进源面波数据受体波、虚同相轴与道间采集误差等干扰影响的问题,提出了基于深度学习的体波与虚同相轴干扰压制方法,形成了基于道间干扰压制的实测数据迁移学习方法,实现了对掘进源面波信号的较高质量获取,为后续频散曲线提取提供高质量数据支撑。(2)基于多模态注意力分离的掘进源面波频散曲线提取方法。针对掘进源面波多模态频散曲线的完整提取问题,构建了基于F-K域模态能量分离的掘进源面波频散曲线提取神经网络架构,并在此基础上,进一步针对方法实用性问题形成了基于频散能量增强训练策略的频散曲线提取方法,实现了掘进噪声源面波多模态频散曲线的较完整与较高精度提取,为后续反演工作提供高质量多模态频散曲线数据基础。(3)基于网络分模块加权的多模态频散曲线联合反演方法。针对掘进源面波多模态频散曲线的充分利用与准确反演问题,形成了基于网络分模块加权的多模态频散曲线深度学习反演方法,并进一步针对方法泛化性问题提出了物理规律驱动的实测数据迁移学习训练策略,实现了多模态频散曲线的联合利用与含低速、高速夹层等复杂波速分布的较准确反演。在此基础上,针对盾构隧道施工建设面临的典型不良地质情况开展数值实验,反演结果较准确揭示了不良地质赋存状态,证明了该方法能够为盾构施工隧道灾害防治提供有力指导。基于上述研究,依托青岛地铁、广州输电线路迁改工程等城市盾构隧道工程开展了现场试验,实现了对盾构施工隧道前方岩土介质波速分布的成像,探测结果验证了本文方法的实用性与有效性。

关键词： 个人数据处理   法律规制   新型财产权   数据配套监管机制  

摘要： 科技的发展使当今社会已经进入到大数据时代,人们对数据的开发利用已经成为社会进步和经济发展的主要动力之一,但大数据的到来也使我们的经济秩序受到了不可避免的威胁,比如个人数据侵权现象屡见不鲜、地下黑市数据交易疯狂增长等。就目前我国法律而言,可以适用于个人数据保护的法规屈指可数,还没有形成完备的个人数据保护体系。因此,我国需要对个人数据进行立法保护。文章首先从个人数据及其处理的基本理论进行阐述;然后通过对当前我国个人数据处理立法现状的梳理和我国个人数据处理现存问题的整理,即一是,现有法律对个人数据财产权益的保护不足;二是,对个人数据处理行为法律规制不足;三是,个人数据处理配套监管机制不完善。我国目前法律规范对个人数据权利的保护不足,这体现了我国对个人数据处理进行法律规制的必要性和迫切性;再对比分析了欧盟、美国和俄罗斯的立法模式,有助于我们对现阶段的个人数据在处理方面如何保护以及如何结合国情进行思考,从而可以对我国个人数据处理的法律规制提出构建我国多元化的个人数据保护体系;最后应对我国个人数据处理的法律制度进行完善。构建个人数据新型财产权,明确其主体、客体及权利内容,将个人数据以新型财产权进行规制入手。进而对个人数据处理行为进行合理规制,才能更好地完善我国个人数据处理配套监管机制,落实对个人数据处理的保护,以期达到规制效果。

关键词： 天测位置定标   流量定标   图像对齐   图像相减   卷积神经网络  

摘要： 光学时域巡天的一大任务是快速准确地在巡天图像中发现暂现源。发现暂现源的方式一般有两种:星表匹配和图像相减。这两种方法依赖于准确的图像天测位置定标和流量定标。文章对天测位置定标、流量定标和图像相减中相关方法和软件的应用进行了研究。为探究***和SCAMP两个软件在天测位置定标时的应用差异以及以不同方式运行软件所得定标效果的差别,分别介绍了两款软件位置定标的原理,以ZTF的100张巡天图像为测试图像,以Gaia DR2为参考星表,分别以4种不同的定标流程对测试图像进行了位置定标。从总计算耗时、星表匹配情况、和坐标RMS偏差这三个方面,比较了不同流程所得定标结果,同时也与ZTF给出的定标结果进行了对比。结果表明,***能够快速给出粗略的线性定标结果,SCAMP则可快速在前者的基础上直接进行扭曲修正,两者相结合的定标流程平均耗时仅为1s,所得定标结果的平均赤经赤纬RMS偏差均小于70毫角秒,优于仅使用***所得定标结果。由此可见,搭配使用***和SCAMP可以实现更快速且更准确的天测位置定标,可推广应用到时域天文巡天项目的数据处理上。在流量定标方面,使用SExtractor对相同的100张测试图像进行了生长孔径测光、自动孔径测光和PSF测光,并分别使用PS1星表的孔径星等、Kron星等和PSF星等对测光结果进行流量定标。同时也使用单一最优孔径测光进行了定标用于对比。在14等到20.5等亮度范围内对这些不同测光方法得到的所有图像定标结果的平均进行了对比。结果表明,生长孔径测光方法相较单一最优孔径更适合对较稀疏星场图像进行测光和定标,但其对暗于19等(信噪比约低于30)的源的定标结果存在系统性偏暗,幅度最大在0.05等以内;在较密集星场下生长孔径测光方法对较暗源的定标结果相较于单一最优孔径测光则存在明显的系统性偏亮,在最暗处的偏差幅度可达0.08等。自动孔径测光定标只在较亮源(亮于18等)处的系统偏差较小(0.01等以内),对于较暗源,不论是较稀疏星场还是较密集星场都存在明显的系统性偏暗。对于PSF测光,其优势仍主要体现在密集星场测光上,特别是其对密集星场中较暗源(暗于18等)的定标系统偏差能保持较小的水平(0.01等以内),而其对于稀疏星场或密集星场中的较亮源的测光定标结果相对于生长曲线孔径测光和自动孔径测光则没有表现出明显优势。在图像相减相关方面,由于图像相减要求良好的图像对齐,首先从对齐精度、流量保护、运算耗时等三个方面对SWarp、reproject中的适应性重采样法和球面多边形交叠法、astroalign等四个对齐方法进行了实验对比,同样使用100对图像作为测试图像。结果表明,在天测位置定标精度足够高(RMS低于70毫角秒)的情况下,SWarp在这三个方面均是最理想的方法。接着对目前普遍使用的HOTPANTS的原理进行了介绍,并对其完整的运行流程进行了详细说明。最后,本文使用模拟的暂现源,训练了一个简单的卷积神经网络模型用于进行相减图像上暂现源候选体的识别,结果显示模型准确率(99.46%)和精度(98.08%)都较高,但召回率较低,仅为93.05%,主要原因是模型容易将低信噪比(低于10)的模拟暂现源识别为假源。

摘要： 内燃机是现代交通和工业领域的重要动力来源，其性能直接影响着交通工具、工业设备系统的运行效率。开展内燃机性能试验并对其进行性能评估，对于优化内燃机设计、提高运行效率、降低能耗及保障交通安全等具有重要的意义。随着科技的不断发展和实际需求的不断变化，传统的人工处理分析方法已经难以满足对内燃机性能试验数据进行高效处理与分析的要求，

关键词： 沁水煤田   数据处理   静校正   低降速带   偏移成像  

摘要： 随着经济的不断加速发展,能源需求不断增长。煤炭资源储量丰富,是全球最主要的能源之一,具有可靠、经济实惠、易于储存和运输、价格相对稳定以及可以灵活调节产量等优势。我国煤炭资源储量丰富,使得煤炭成为不可或缺的能源资源。然而,煤炭资源的开采也面临一些困难和挑战,例如煤炭资源分布在不同的地质环境中,有些地方地下结构复杂、地质灾害频繁,增加了煤炭开采的难度和风险。同时,煤炭开采是一项高风险的工作,频繁发生煤矿事故,对人员生命和财产造成了巨大损失。作为一种探测精度较高的勘探技术,地震勘探已在煤田勘探开发中发挥着重要作用,然而静校正是影响地震成像质量的关键因素之一,为了确保获得高质量的地震成像结果以指导煤田安全开采,本文以沁水煤田Z矿区的地震资料为例,进行了宽方位三维地震资料静校正处理的研究,旨在找到一套适用于该矿区的地震资料静校正处理方法和流程。沁水煤田Z矿区地表起伏大,低降速层厚度及速度横向变化也大,使得该矿区的地震资料静校正问题突出,严重影响了地震资料成像质量。为此,本文通过剖析矿区地质背景及地震原始数据资料,总结出影响该地区静校正处理的不同因素,包括初至拾取的质量、折射层数的选择、替换速度的选择和剩余静校正。进一步对这些影响因素进行调试和修改以降低误差,并结合偏移成像剖面质量以及剖面中地质结构的分布情况,通过炮集双曲线的质量、速度谱的好坏和成像剖面的质量三个方面来评估和分析这些参数的正确性以及静校正处理的效果。经过采用上述技术思路处理沁水煤田Z矿区的地震数据,结果表明,该技术思路有效改善了该地区的静校正问题。除了使地震单炮数据中的同相轴双曲线畸变得到改善,提高地震数据分辨率和信噪比外,还能得到高质量的地震资料反射波偏移成像剖面,准确反映地下真实构造情况,从而减少煤矿安全事故的发生。该技术思路为矿区的地震勘探和开发提供了重要的技术支持。

关键词： 机械通气   人机不同步   半监督学习   深度学习   自动化检测  

摘要： 机械通气是临床重症监护重要的支持性治疗手段,全球范围内有大量的呼吸衰竭患者需要接受机械通气治疗。通气过程中出现的人机不同步(Patient-ventilator asynchrony,PVA)现象会导致通气时间延长和临床死亡率增加等风险。因此,实时、准确地对PVA进行检测和报警是临床亟待解决的问题。由于缺乏有效、准确的自动化工具,临床医生主要依赖临床经验进行PVA床边目视识别。当前基于机器学习方法的PVA自动化检测方案存在训练数据集构建效率低、检测PVA类型单一、可拓展移植性不强等缺点。本论文旨在基于生物信号处理及机器学习等方法高效构建PVA波形数据集,并在此基础上实现临床常见PVA类型的高精度检测。 首先,本论文提出了一种基于几何趋势特征的机械通气周期波形自动提取算法用于构建呼吸周期数据集;其次,提出了一种基于半监督自学习策略的异常检测算法,并使用少量样本实现呼吸周期波形的异常检测;接着,开发了一款呼吸波形辅助标注软件,提出并实现了一种基于迭代层次聚类的PVA波形数据半自动标注算法,用于高效地构建PVA波形数据集;最后,本论文分别提出基于传统循环神经网络和基于Transformer架构的PVA自动化检测模型,用以实现无效触发,双重触发,延迟切换和提前切换四种临床常见PVA类型的识别和报警。 本论文从东南大学中大医院采集了20名ICU患者共300小时的原始机械通气数据,并使用这些数据对提出的智能化数据处理与自动化检测方案进行了验证。呼吸周期波形自动分割算法准确度为99.98%;基于小样本训练集的呼吸周期异常检测敏感度为93.20%,精确度为99.10%;PVA自动检测的平均准确度为99.20%,F1得分为99.20%,单个呼吸检测时间约为0.7毫秒。论文研究成果为临床海量原始机械通气数据提供了低成本、高效率的处理方案,并能够满足临床PVA波形监测的高精度、实时性需求,具有重要的临床应用价值。

关键词： 蒙特卡洛方法   光子传播与目标反射   回波信噪比   鉴相   数据处理  

摘要： 随着海洋资源开发力度的加大,对探测设备的性能要求也不断提升。常用的海洋探测设备有声呐和激光雷达,其中声呐的测量精度差,无法实现精确测距,而激光雷达的探测精度远高于声呐。为了提高水下目标的距离测量精度,本文对水下激光测距系统展开研究。在水下探测活动中,由于进行细微、精准的操作需要获得目标的精确距离信息,因此必须采用精度较高的激光测距技术。常用的激光测距技术有脉冲式和相位式,其中脉冲式激光测距的测量精度较低,而相位式激光测距的精度达到了毫米级别,可以实现高精度的目标距离测量。但陆地上应用的相位式激光测距系统一般采用红光或红外光作为光源,这种波段的光在水下的能量衰减较大,限制了系统在水下的测量距离。由于在水下进行远距离探测必须使用蓝绿光,因此本文研究以绿光作为光源的相位式激光测距系统。然而,激光雷达在水下进行测距时,海水的吸收作用会使回波光功率衰减,散射作用降低了目标对比度,两者都会造成测量精度下降。针对以上问题,本文首先分析了光在水下的能量衰减,并对激光的水下传输过程进行了仿真分析;然后搭建了相位式激光测距系统实现距离测量;随后研究了回波信号处理技术,对系统进行改进以提高测距精度;最后在室内和水下进行了测试。本文的主要工作如下:(1)研究了激光的水下传输特性。阐述了海水的吸收和散射效应对光造成能量衰减,分析了引起水下激光回波功率衰减的因素。利用蒙特卡洛法仿真了激光在水下传输中的光子传播和目标反射过程,然后分析了仿真结果。(2)设计并实现了相位式激光测距系统。分析了系统的基本原理和涉及的关键技术,搭建了系统的硬件电路并使用数字信号处理方法实现了对目标距离的测量。(3)首先,针对系统受奈奎斯特采样定理限制造成信号采样后混叠噪声叠加的问题,提出了添加抗混叠滤波器来抑制噪声的方法。该方法在信号被采样前先对其进行低通滤波,消除采样后会产生混叠的噪声,减弱了噪声对目标回波信号的影响。其次,针对不同偏置电压影响APD(Avalanche Photo Diode,APD)增益且电压过大容易引起接收饱和的问题,提出了一种基于DAC(Digital to analog converter)和DFT(Discrete Fourier Transform,DFT)的APD最佳偏置电压检测方法。该方法通过DAC控制APD的偏置电压,然后利用DFT判断当前的回波信号幅度是否达到最高,经过多次迭代可以检测出使APD增益最大的偏置电压值,提高了回波信号的幅度。(4)分析了系统的鉴相精度。首先分析了DFT鉴相的偏差;然后分析了其它常用的鉴相方法并比较了DFT和ap FFT(all phase Fast Fourier Transform)鉴相法的抗干扰性能;(5)首先,针对由DFT鉴相偏差引起距离计算误差过大的问题,提出了一种基于多测尺的距离值矫正估计方法。该方法利用多个测尺对信号相位变化的整周期数计算结果进行矫正,进而估计出准确的距离值,减少了距离测量误差。然后,针对由极端测量值造成距离平均值计算产生偏差的问题,提出了一种基于众数的距离值筛选方法,该方法通过检测所有距离测量值数位上的众数可精准去除其中偏差较大的值,改善了系统对测量值进行平均处理的效果。(6)完成了系统测试与分析。分别在室内、清水和浑浊水中进行测试并结合回波信号分析测量结果。实验表明:系统在室内和清水中的测量精度较高,并且能够减少浑浊水中的测量误差,验证了信号处理方法对测距精度提高的有效性。最后分析了系统在测量距离时产生误差的原因。