一、水声多波束形成算法的FPGA实现
本课题旨在研究和开发一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的水声多波束形成算法。通过利用FPGA的并行处理能力和可重构特性，实现对水下声波信号的实时处理和波束形成，从而提高水声探测系统的性能和效率。课题将重点解决传统水声探测系统中存在的信号处理速度慢、实时性差、硬件资源消耗大等问题。在研究过程中，将首先对现有的多波束形成算法进行深入分析，评估其在FPGA平台上的实现可行性。接着，设计并优化适合FPGA实现的算法架构，包括信号预处理、波束形成、信号检测和跟踪等关键步骤。此外，课题还将开发相应的硬件描述语言（HDL）代码，并在FPGA平台上进行验证和测试，确保算法的正确性和性能满足实际应用需求。通过本课题的研究，预期能够开发出一套高效、稳定、可扩展的水声多波束形成算法FPGA实现方案。这不仅将为海洋探测、水下通信等领域的研究提供技术支持，也将推动FPGA技术在水声信号处理领域的应用发展。最终，该研究成果有望在海洋资源勘探、海洋环境监测、水下机器人导航等多个领域得到广泛应用，具有重要的科学价值和实际意义。
招募要求
拟招募人数：2人，海洋物理专业方向
任务要求
参与本项目的学生需具备扎实的数字信号处理基础，熟悉FPGA开发流程，并能够使用硬件描述语言（如VHDL或Verilog）进行编程。此外，学生应有能力进行算法仿真和性能分析，以及对硬件平台进行调试和优化。项目中，学生将参与到算法设计、系统集成、测试验证等关键环节，通过实际操作加深对水声信号处理技术的理解。同时，学生将有机会学习到最新的FPGA技术，并在导师的指导下，撰写科研报告和学术论文，为将来的科研工作打下坚实的基础。
二、多波束声纳显控软件的设计与实现
本课题旨在设计并实现一套多波束声纳显控软件系统，以提高海洋探测的精确度和效率。多波束声纳技术作为一种先进的海底地形测绘手段，能够同时发射和接收多个声波束，从而获得宽广区域的海底地形信息。本课题将重点研究多波束声纳数据的实时处理、显示和控制技术，开发出一套用户友好的显控软件，以满足海洋科研和工程应用的需求。在软件设计方面，将采用模块化的设计思想，确保系统的可扩展性和维护性。软件将包含数据采集、信号处理、图像显示、数据存储和用户交互等多个功能模块。其中，数据采集模块负责与声纳硬件设备的通信，实时获取声纳数据；信号处理模块将对采集到的数据进行滤波、校正等预处理，以提高数据质量；图像显示模块则负责将处理后的数据转换为直观的海底地形图；数据存储模块用于保存原始数据和处理结果，便于后续分析和研究；用户交互模块则提供友好的操作界面，使用户能够方便地控制软件的各项功能。此外，本课题还将探索多波束声纳数据的三维可视化技术，以提供更加直观的海底地形信息。通过三维建模和渲染技术，用户可以在软件中直观地观察到海底地形的三维结构，这对于海洋资源勘探、海底工程设计以及海洋环境保护等领域具有重要的应用价值。
招募要求
拟招募人数：2人，海洋物理专业方向
任务要求
在多波束声纳显控软件的设计与实现中，任务要求学生必须具备扎实的编程基础，熟悉至少一种编程语言，如C++或Python，并能够理解声纳数据处理的基本原理。学生需要能够独立完成软件模块的设计与编码工作，包括但不限于数据采集模块、信号处理模块、图像显示模块、数据存储模块和用户交互模块。此外，学生应具备良好的团队合作精神和沟通能力，以便在项目开发过程中与团队成员有效协作。在项目实施过程中，学生将学习如何使用现代软件开发工具和环境，如集成开发环境(IDE)、版本控制系统等。同时，学生将接触到多波束声纳技术的前沿知识，包括声波在水下的传播特性、海底地形的测量原理以及三维可视化技术。通过实际操作，学生将能够将理论知识与实践相结合，提高解决实际问题的能力。最终，学生需要提交一份完整的软件开发报告，详细记录软件设计的思路、实现过程、遇到的问题及解决方案，并对软件的功能和性能进行评估。通过这一过程，学生不仅能够掌握专业技能，还能培养科学研究和工程实践的能力。
三、基于AI模型的高精度水下多波束气体目标检测识别
该科研课题旨在开发一种基于人工智能的高精度水下多波束气体目标检测识别系统。通过利用深度学习算法，结合水声探测技术，本项目将实现对水下气体泄漏源的快速、准确识别。系统将采用多波束声纳技术，通过多角度扫描，提高检测的覆盖范围和准确性。同时，研究团队将开发一套高效的AI模型，该模型能够处理复杂的水下声学信号，并从中提取出气体目标的特征信息。在实际应用中，该系统将对海洋环境监测、海洋资源勘探、以及水下工程安全等领域产生重大影响。例如，在海洋石油开采过程中，该系统能够实时监测海底管道的完整性，及时发现潜在的气体泄漏风险，从而保障作业安全和海洋环境的保护。此外，该技术还可应用于海洋考古、沉船搜寻等需要高精度水下探测的领域。项目团队由来自bat365在线平台官方网站的多位专家组成，他们将利用各自在水声学、信号处理、人工智能等领域的专业知识，共同推进项目的研发工作。通过跨学科的合作，团队期望能够突破现有技术的局限，为水下探测技术的发展贡献新的解决方案。
招募要求
拟招募人数：2人，海洋物理专业方向
任务要求
在进行高精度水下多波束气体目标检测识别任务时，参与的本科生将负责协助研究团队进行数据收集和初步分析。他们将学习如何操作先进的水下声学设备，以及如何处理和分析从这些设备中获得的复杂信号。此外，学生将接受专业培训，学习使用AI模型进行数据处理和目标识别的技能。在项目实施过程中，他们将有机会参与到实际的海洋环境监测任务中，通过实践学习如何应用所学知识解决现实问题。学生将被要求完成一系列的学术报告和项目总结，以展示他们对水下探测技术的理解和掌握程度。通过这些任务，学生不仅能够获得宝贵的实践经验，还将为海洋资源的可持续利用和环境保护做出自己的贡献。
指导老师：李姜辉老师
联系方式：电子邮箱，jli@xmu.edu.cn
