论文阅读笔记_001 Micro-Bathymetry Data Acquisition for 3D Reconstruction of Objects on the sea floor

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这篇博客解析了2017年IEEEOceans会议上的一篇论文，关注海底3D物体重构中微地形数据的获取方法，包括任务规划范例和声呐数据处理技术，如BDI、MaxsalongDOA和WMT。重点介绍了REMUS-100平台的多波束声呐配置及数据处理流程。

论文阅读笔记_001　Micro-Bathymetry Data Acquisition for 3D Reconstruction of Objects on the sea floor

立一个FLAG

论文阅读笔记的编号是三位数，希望自己能够坚持下来写到999。

论文来源介绍

这次记录的论文是一篇发表于 2017 年的 IEEE Oceans 会议论文。作者是 Diogo.Machado, Thomas Furfaro , Samantha Dugelay ,意大利人，属于北约(NATO)科学与技术组织，海事研究中心。

Machado, D., Furfaro, T., Dugelay, S., & Ieee. (2017). Micro-Bathymetry Data Acquisition for 3D Reconstruction of Objects on the Sea Floor. In Oceans 2017 - Aberdeen.

研究目的

本文的题目是海底目标3维重建过程中的微地形数据采集(Acquisition)，由于AUV挂载的多波束声呐横向覆盖范围有限且航行器存在导航偏差，单次的航行一般不能完全覆盖目标物体。针对以上问题作者提出了一种兼顾探测效率和覆盖面积的任务规划方法（范例），除此之外本文还介绍了一些适用于多波束声呐的数据处理方法。

航行器基本情况介绍

文中采用以REMUS－100为载体，通过LBL系统进行水下导航。AUV搭载的有：ADCP、CTD、双频侧扫声呐和一个声学调制解调器。

REMUS　100
此外，还搭载了一个多波束声呐（文章的重点研究对象）

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Please revise the paper：Accurate determination of bathymetric data in the shallow water zone over time and space is of increasing significance for navigation safety, monitoring of sea-level uplift, coastal areas management, and marine transportation. Satellite-derived bathymetry (SDB) is widely accepted as an effective alternative to conventional acoustics measurements over coastal areas with high spatial and temporal resolution combined with extensive repetitive coverage. Numerous empirical SDB approaches in previous works are unsuitable for precision bathymetry mapping in various scenarios, owing to the assumption of homogeneous bottom over the whole region, as well as the limitations of constructing global mapping relationships between water depth and blue-green reflectance takes no account of various confounding factors of radiance attenuation such as turbidity. To address the assumption failure of uniform bottom conditions and imperfect consideration of influence factors on the performance of the SDB model, this work proposes a bottom-type adaptive-based SDB approach (BA-SDB) to obtain accurate depth estimation over different sediments. The bottom type can be adaptively segmented by clustering based on bottom reflectance. For each sediment category, a PSO-LightGBM algorithm for depth derivation considering multiple influencing factors is driven to adaptively select the optimal influence factors and model parameters simultaneously. Water turbidity features beyond the traditional impact factors are incorporated in these regression models. Compared with log-ratio, multi-band and classical machine learning methods, the new approach produced the most accurate results with RMSE value is 0.85 m, in terms of different sediments and water depths combined with in-situ observations of airborne laser bathymetry and multi-beam echo sounder.
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半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
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内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
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