Resumen

El uso de la imagen de desorden marino del radar de banda X para la recuperación de corrientes es una forma eficaz de obtener información sobre las corrientes oceánicas. Los métodos tradicionales utilizados para la recuperación de corrientes se han basado en el algoritmo de mínimos cuadrados, que no sólo es sencillo y eficaz, sino también, en términos generales, preciso. Con el fin de mejorar la precisión de la recuperación de corrientes, este trabajo tiene como objetivo el estudio del radar utilizado conectado con imágenes de desorden marino para la recuperación de corrientes, proponiéndose el algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO). Este método se consigue obteniendo un espectro de imagen tridimensional, tomando el modelo de relación de dispersión de alto orden como modelo teórico de distribución de los puntos de energía de onda de los espectros de imagen tridimensionales, utilizando un modelo de avance en el marco de la PSO, y considerando los requisitos del orden del modelo, pesos y distribución óptima de los puntos de energía, etc. en la función de aptitud. Los resultados de la simulación muestran que, en comparación con los métodos ILSM tradicionales, el método proporcionado en este trabajo es más flexible, con capacidad para un alto orden de relación de dispersión, una mayor precisión y una mayor estabilidad en términos de inversión de corriente.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:recuperación de corriente, orden de alta relación de dispersión, modelo de relación de dispersión de orden, espectros de imagen dimensionales, espectro de imagen dimensional, algoritmo de mínimos cuadrados, optimización por enjambre de partículas, imagen de desorden marino, imagen de desorden marino, modelo de distribución teórica
• Keywords:current retrieval, high dispersion relationship order, order dispersion relation model, dimensional image spectra, dimensional image spectrum, least squares algorithm, particle swarm optimization, sea clutter image, sea clutter imaging, theoretical distribution model