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Learning Framework for Underwater Optical Localization Using Airborne Light Beams
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AI
DOI：10.3390/photonics13020133.png)
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摘要
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基于机载可见光束的水下定位为声学和射频方法提供了有前景的替代方案，但准确建模动态气-水界面的光传播仍是一项重大挑战。本文介绍了一种基于物理信息的机器学习框架，该框架结合了几何光学与神经网络推理，以在平缓和波浪表面条件下定位浸没式光学节点。该方法整合了基于光线的传输建模与三阶斯托克斯波公式，能够实现对非线性表面斜率及其对折射影响的真实表征。多层感知器（MLP）在该模型生成的合成强度-位置数据集上进行训练，学习接收光功率（光强）与浸没接收器坐标之间的复杂映射关系。所提出的方法在不同几何形状和表面动态条件下表现出高精度、稳定性和适应性，为动态水下环境中的光学定位提供了计算效率高的解决方案。
Keyword:
underwater localization
visible light communication (VLC)
cross-medium optical propagation
wavy air-water interface
machine learning
AI总结
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1.9
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引用论文
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