insar应用是从有效探测detection开始的，在此基础上才有定量测量measurement，再由连续观测构成不同精度水平的监测monitoring。在这一过程中，与sar数据相关的有两个重要因素需要考虑，一个是的波长工作频率，另一个是空间分辨率。实质上，这也构成了对地观测时候的“采样频率”，一个是可量测能力方面的两次观测期间相邻点间相位梯度不超过四分之-长，另一个是形变场空间梯度方面的空间分辨率越高，同等波长下分解高相位梯度的能力越强。
在清洁服务市场，智能化机器替代人工已成为一个大众化需求。长期以来，传统清洁服务市场面临三个难题，一是劳动人口缺失，二是清洁标准提升，auv厂家生产，三是清洁服务需求日益增长，而解决这些难题的-项是清洁机器人。
家庭清洁服务收入低、高空清洁服务风险大、街道清洁服务时间长，越来越多工人舍弃清洁服务工作，选择外卖、快递等自由度高、工资高的工作，清洁员缺口-，劳动力短缺。另外，劳动力成本日益上涨，企业或雇主消费标准提高，清洁服务市场需要规范化、标准化。
清洁机器人的出现-了清洁行业发展僵局，机器取代人工解放了劳动力，解决了因人工误差而导致的清洁效果时好时差的问题，大连auv厂家，并且无论是水下、高空还是街道的清洁需求，多功能的清洁机器人都可满足。
基于特征学习的自主探测技术。面向无人系统的应用，传统的依赖于先验知识与人类经验的人工很难在线实现，而水声目标与环境的时空起伏特性使得传统基于统计模型的恒虚警自动的方式，很难在复杂多目标环境下获得理想的检测性能。因此，目前研究主要集中在基于特征学习的自主探测技术上，即通过对具有一定规律性的目标和环境特征的自适应学习，在多特征联合概率模型下检测。
例如，auv厂家研发，对于微弱目标检测，采用-或分类置前检测思想，利用目标方位、幅度、频谱等-度特征，通过粒子滤波等算法进行基于关联学习，然后根据行为、特征差-来进行自主探测，从而能够在低信噪比条件下获得高检测概率和-精度。
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