从海洋声学建模方向出发，建立较好表征环境不确实性的声学模型。通过研究海洋学与水声学的随机建模、水声学与海洋学模型耦合等问题，分析水声信道不变特征和不确定性的表征和评估，利用海洋环境不确定性建模和声传播模型的输出，通过统计分析和概率描述等手段，建立能够较好表征环境不确实性的声学模型，以期减少模型失配对探测性能的影响[17]。如针对主动声呐探测中所遇到的信道畸变，给出了2种信道模型（快速衰减模型、时间扩散模型）及其探测性能的比较；提出了适用于不同条件的 3种模型（参数确知模型、环境变量随机模型、环境变量和源位置随机模型）及其探测方法，在低信噪比失配情况下取得了较好的探测性能。
基于物理基处理的分布式探测技术
基于物理基处理的分布式探测技术。在空间分布较远的多个声基阵可以增加在三维声场空间采样的差异性和多样性，以此为基础能够进行多节点之间的空间上和时间上的物理场匹配处理，分布式匹配场是其中典型的一类方法。
其根据海洋环境信息和声场预报模型，水下探测器，对感兴趣的目标（目标簇）的空间分布范围进行扫描，计算不同空间分布的各声基阵节点处预报的目标声场信号特征矢量，与相应的测量场信号特征矢量进行相关匹配处理，再按照一定的规则计算全局相关匹配模糊度平面，进行目标的探测与***。由于分布式物理基匹配处理技术能够在更大的空间尺度上进行“全场”匹配处理，理论上可以获得更高的空间和时间处理增益以及更高的三维***分辨力，因此是未来很有潜力的分布式探测技术。
智能化是当前AUV技术的研究热点，智能AUV的关键技术是人工智能技术。与智能化程度较低的AUV相比，水下探测器厂家排名，高智能化AUV能够完成更复杂的任务，具备更广泛的作业范围以及更高的任务可靠性。
1957年，水下探测器公司，台真正意义的AUV?SPURV在美国华盛顿大学发明。经历半个多世纪发展，AUV技术逐渐成熟，不同功能和型号AUV在和民用领域得到了广泛应用。21世纪以来，AUV的自主控制和推进动力水平等不断提高，但其重要的技术瓶颈之一是智能化不足，智能型AUV已成为各国研究的***和热点。
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