研究宽容性处理方法，通过自适应处理、环境参数搜索优化等方法，大连模块化自主水下航行器，解决水声信道不确实与环境参数不确知情况下环境失配、统计失配和系统失配等问题。针对宽容性处理的探测能力分析，提出了一种度量宽容性性能的量化指标，模块化水下机器人研发，可以分析不同环境下宽容性探测能力。针对确定性失配问题，提出了多约束匹配场处理方法（MCM）、简化均方差方法（RMV）和邻域约束均方差方法（MV-NLC）等；针对不确知参数的失配情况，提出了不确定场优化处理方法（OUFP）、利用子空间特征提取的宽容性 MFP 方法、贝叶斯匹配场处理、Minimax 匹配场处理等。
东北太平洋海洋环境噪声大幅提高
海洋环境噪声大幅提高。随着人类海洋活动和海底地质运动的日益频繁，过去五六十年来，海洋环境噪声尤其是低频噪声正以每年 0.2～0.3dB的速度增加。美国利用海底观测声学基阵对东北太平洋在 40Hz处环境噪声级进行持续监测，大连模块化水下机器人，而获得的数据表明，1955～2011年，东北太平洋海洋环境噪声正呈现出不断增加的变化趋势（图2）。
海洋环境水声效应影响显著。由于受海洋界面和水体介质的非均匀性，以及海洋的锋、涡、流等动力特性的影响，水声场呈现出复杂的时空随机起伏、环境不确定、信道不确实、参数不确知等特点，使得水声目标探测性能随海区环境和时间的变化而剧烈变化，**的“午后效应”便反映了这一现象。
DSB将自主技术定义为“使系统的特定功能能够自动运行，模块化水下机器人厂家排名，或者在经编程的边界内，能够‘自治’的一种（或一组）能力”。自主性将增加复杂/动态/***环境中设备的生存性和自适应性，减少人为干预，通过导航和通信继电设备实现合作以及多设备操作，并提供更高水平的环境态势感知。AUV智能自主技术能够根据内部和外部状态完成环境探测和分析、运动决策、优路径实时规划、自主寻的和避障等。为了适应复杂的水下环境，智能AUV对于自身模型的不确定性和外部扰动具有学习和自适应能力，其迅速发展是建立在大数据、深度学习、强化学习和计算硬件迅速发展的基础上。
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