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葡京现金开户:上海交大彭志科团队突破“微波微动监测与智能感知技术”

时间:2020/9/17 19:33:49   作者:   来源:   阅读:0   评论:0
内容摘要: 基于物理世界中目标及环境会对微波信号产生复杂调制的原理,彭志科教授团队创新性地提出了基于微波感知的振动监测与环境智能新概念与新技术;经过多年的理论创新与核心技术攻关,突破了微波全场感知与高精度微动监测难题,形成了基于微波感知的单目标-多目标-全场的同步微动监测与智能感...
 基于物理世界中目标及环境会对微波信号产生复杂调制的原理,彭志科教授团队创新性地提出了基于微波感知的振动监测与环境智能新概念与新技术;经过多年的理论创新与核心技术攻关,突破了微波全场感知与高精度微动监测难题,形成了基于微波感知的单目标-多目标-全场的同步微动监测与智能感知变革性技术;微动测量精度达1um量级,可实现大范围、多尺度、高精度、低成本、全天时全天候的微动监测与环境感知,为新型振动与噪声传感、结构损伤检测、医疗健康监测与智能家居、新一代人机交互和物联网等领域提供创新技术与解决方案。

  目前,在微动监测与环境感知领域,传统的接触式传感器在工程中存在组网复杂、安装不便、成本高等突出问题,在生物传感领域中可穿戴式传感技术由于受限于穿戴操作,实际使用亦受到较大限制。另一方面,视觉感知技术对光线比较敏感,难以实现高精度的微动监测,且在动态监测中存在天然缺陷;激光探测技术常需要扫描实现全场感知,且对使用环境和操作方法具有严格要求。

  针对微动感知与监测领域日益增长的需求及挑战,彭志科团队致力于探究一种另辟蹊径的感知技术以突破现有技术的局限性,基于电磁、信号处理、机械、力学、生物医学及计算机等多学科交叉研究,提出了微波微动监测与智能感知前瞻技术原型,并突破了微动目标定位与信息反演、杂波干扰抑制及多特征融合的机器学习模型构建等关键算法,以变革性思维解决微动监测领域的难题与挑战。

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