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船体水下区域的检验(如图11)

船体水下区域的检验(如图11)。船舶由于碰撞、触礁、螺旋桨绞入渔网等事故，需要进行特殊检验，通常需要派潜水员到水下进行观测和拍摄视频(或照片)，以便根据实际损坏情况得出检验结论，供***公司和船东参考。如果能使用水下智能机器人(如图11的水下蛇形机器人)，上述工作就变得非常容易，完全可以替代潜水员完成这项艰巨的任务。可以将拍摄(或其他探测方式)到的水下船体情况实时上传到水面分析，得到远比潜水员水下观测更为准确的信息。

基于非高斯、非线性特征提取的目标探测技术

基于非高斯、非线性特征提取的目标探测技术。利用 Wigner-Vill分布、小波变换、高阶统计、非线性等现代信号处理工具对接收数据进行分析与特征提取，然后进行探测也是基于特征探测的一个较为活跃的研究课题。其中，非高斯信号处理包括高阶统计（高阶谱估计、基于高阶累积量的 ARMA模型估计、超定递推辅助变量法参数估计、随机梯度法参数估计等）、盲解卷、非监督自适应滤波（盲均衡器、码率盲均衡器、常数模算法）等方面。

L波段与C波段在植被覆盖区测量点密度的差异

从定量化的角度出发，InSAR系统的敏感度（sensitivity）密切相关。长波长对于微小目标缓慢变形的敏感度要低于较短波长下工作的其他传感器，同等相位误差的条件下，长波长系统的测量误差要大，但因相干性的优势，其在植被区识别的测量点的密度与空间覆盖要好一些。考虑到变形过程的积累，一定的采集时间频率（例如，20幅图像/年）下，与较短波长系统相比，较长的波长可监测到更多快速变形过程（降低了发生相位混叠的可能）。但其他较低频率的SAR数据依然有价值，比如感兴趣区植被覆盖较为密集，且变形幅度超过数个厘米的情况时。