基于非高斯、非线性特征提取的目标探测技术。利用 Wigner-Vill分布、小波变换、高阶统计、非线性等现代信号处理工具对接收数据进行分析与特征提取，然后进行探测也是基于特征探测的一个较为活跃的研究课题。其中，非高斯信号处理包括高阶统计（高阶谱估计、基于高阶累积量的 ARMA模型估计、超定递推辅助变量法参数估计、随机梯度法参数估计等）、盲解卷、非监督自适应滤波（盲均衡器、码率盲均衡器、常数模算法）等方面。
主动认知探测技术将智能认知与主动目标探测相结合
主动认知探测技术。在传统主动探测中，由于缺乏知识反馈机制，在复杂变化的水下环境很难获得理想的探测效果。而所谓认知过程就是将感知、处理、学习与反应密切结合的知识形成过程，因此主动认知探测技术将智能认知与主动目标探测相结合，提出了一种基于知识反馈的智能探测架构和处理形式，海缆检测机器人研发，即通过借鉴智能认知过程，利用发射水声信号主动感知水声环境和目标信息的特点，形成对环境与目标的认知学习，并将这种知识实时反馈给探测过程中的发射和接收环节，使之与环境和目标状况相适配形成正向反馈环路，从而能够在复杂环境下获取主动声目标探测性能。虽然主动认知探测研究尚处在起步阶段，但是为主动探测提供了新思路。
波长的选择
同等环境要素下（地表覆被等）重复轨观测（形变监测的“天然”要求）时，长波长可穿透植被冠层，甚至穿透部分地表，相干性受植被变化的影响较小，尽可能确保了有效观测（获取地表相位）的存在，大连海缆检测机器人，这是“测量”的基础。从定量测量出发，理论上，SAR的波长决定了可测量形变场的梯度（此处暂不考虑重访周期）。由于相位混叠（phasealiasing）的存在，海缆检测机器人公司，应用中为探测过大的变形，一般选择波长较长的SAR数据。以L波段传感器（日本的ALOS-2、阿根廷的SAOCOM以及未来德国的TanDEM-L和我国的TL-1号）为例，其波长约为24 cm，海缆检测机器人生产，是C波段（6 cm）或X波段（3 cm）长的几倍，与C波段（Sentinel-1、RADARSAT-2等）和X波段（TerraSAR-X、CO***O等）相比，可探测大变形的能力胜过几倍。这种能力在植被较为密集地区的大变形测量中的优势尤为明显。
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