在海洋地质调查领域，侧扫声呐的海底声图可以显示出地质形态构造和底质的大概分类，甚至可以显示出洋脊和海山，是研究地球大地构造和板块运动的有力手段。在海洋工程勘探领域，利用侧扫声呐可以分析地貌、海底构造、底质，AUV厂家排名，可以分析海床迁移和稳定性，所以也广泛应用于海洋工程勘探，如海底电缆、海底输油管线的路由器调查等。能发挥侧扫声呐系统优越性的是海底目标探测领域，AUV厂家，侧扫声呐分辨率高，能实时连续显示海底声学图像，AUV厂家生产，通常在海上作业的同时就能迅速判定目标的性质和大体尺度，AUV厂家研发，在各类应急扫海测量和目标探测工作中，侧扫声呐起到了尤为重要的作用。
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
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。
多AUV协同智能化系统是由多个同构或异构智能无人子AUV系统组成的空间、时间、事件和功能分布的复杂系统。具有高度并行性、鲁棒性和协作性的多AUV智能系统已成为智能AUV发展的重要方向之一。该系统具备信息收集和环境认知能力，可借鉴人类在认知过程中的认知信息处理、复杂环境认知算法、基于认知的学习和推理方法等，感知、识别、理解其所处的水下环境。
智能化系统主要涉及自主控制、多源信息融合、水声通信、场景分割、目标检测与识别、导航、地图构建等多项关键技术，朝长航时、大深度、智能化、模块化、体系化、协同化等方向不断发展。多AUV协同智能化系统将突下通信和组网局限，通过水下传感器网络，从***运作升级为与可其他平台协同完成复杂任务。
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