历经数十年的发展，我国的水声目标探测技术不论在理论研究还是工程应用方面都有了长足的进步，但是与水平相比还有不小的差距。然而，因为水声目标探测技术在保护国家海上安全发挥着不可或缺的作用，所以“加快技术创新、赶超先进水平”显得更为迫切。的十八大提出“建设海洋强国”的基本方针，为水声目标探测技术的加速发展提供了新契机，相信随着国家在人才与资金上的大力支持，通过广大科研人员砥砺奋进，水下机器人研发，能够实现水声目标探测技术的跨越式发展。
水声目标探测技术是水声信号处理与声呐领域的重要研究方向
水声目标探测技术是指通过接收水声目标辐射噪声或者散射回波，水下机器人公司，在一定范围内实现对水声目标的探测、跟踪和定位与识别的信号处理技术。水声目标探测技术是水声信号处理与声呐领域的重要研究方向，是环境感知、目标监测、资源勘探、情报收集等海洋应用领域的技术之一，一直是国内外研究学者重点关注的热点问题。水声目标探测技术伴随着现代电子信息、信号处理和海洋船舶技术的进步，不断演进发展。水声目标探测主要是以回波检测为手段的主动探测方式。20世纪，经过两次后，出于对自身隐蔽性的要求，以噪声检测为手段的被动探测方式逐渐成为主要的水声目标探测体制。而近几十年来，水下机器人生产，随着现代静音技术的发展，被动目标探测距离急剧下降，大连水下机器人，从而促使主被动联合探测的方式成为水声目标探测重要手段。
非线性信号处理则包括随机共振理论、基于随机统计学理论的非线性时间序列分析（非参数化模型估计、非线性 ARMA 模型参数估计等）、基于混沌动力学理论的非线性时间序列分析（嵌入维估计、相空间重构技术、分形维和Lyapunov指数估计、全局与局部动力学模型估计、非线性预测与降噪等）、自相似随机信号模型（分数布朗运动、分数高斯噪声、分数Lévy稳定运动）等方面的工作。比如，Haykin和Thomson提出了一种新的非平稳信号探测的思路，即非平稳环境下的信号探测问题可以转化为自适应模式识别的问题，利用 Wigner-Vill分布等时频分析工具对数据进行二维时频分析，进行特征提取，并用神经网络进行探测。
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