被突起海底遮挡部分的海底没有回波，这一部分叫声影区。这样回波脉冲串各处的幅度就大小不一，回波幅度的高低就包含了海底起伏以及底质的信息。一次发射可获得换能器两侧一窄条海底的信息，在设备上显示成一条线。工作船向前航行，换能器按一定频率进行发射和接收操作，设备将每次接收到的一条线数据显示出来，就得到了二维海底地形地貌的声图，声图以不同的灰度表示海底的特征，由此来判断海底的地形地貌。侧扫声呐能直观地提供海底形态的声图，但声图显示受波束入射角度、环境噪声、扫测航向、航速以及目标形状的影响很大，水下机器人厂家，所以对测量人员的判图经验要求很高。
多波束系统适合时间要求不紧的非应急情况下的探测任务
多波束系统是一个精密测深系统，辅助设备多，为保证测量精度，必须测定运动姿态、声速剖面、航向和潮汐变化，在测量前后还要进行仪器校准，否则测量精度会降低，探测性能也将受影响。多波束系统在海上作业结束后，需要经过内业后处理才能得到较为清晰的目标图像，探测效率一般。因此多波束系统适合时间要求不紧的非应急情况下的探测任务。
侧扫声呐使用水下拖鱼拖曳式作业，拖鱼入水即可开始探测工作，水下机器人公司，不需要严密的校准，探测，适合时间紧迫的应急探测任务。侧扫声呐声图在海上测量时就可以实时显示出来，测量人员可以根据声学图像效果及时调整探测方案进行精扫，直至获得清晰可读的图像，然后在图像上量取目标位置和坐标信息。
基于特征学习的自主探测技术。面向无人系统的应用，传统的依赖于先验知识与人类经验的人工很难在线实现，而水声目标与环境的时空起伏特性使得传统基于统计模型的恒虚警自动的方式，很难在复杂多目标环境下获得理想的检测性能。因此，目前研究主要集中在基于特征学习的自主探测技术上，即通过对具有一定规律性的目标和环境特征的自适应学习，青岛水下机器人，在多特征联合概率模型下检测。
例如，对于微弱目标检测，采用跟踪或分类置前检测思想，利用目标方位、幅度、频谱等多维度特征，通过粒子滤波等算法进行基于关联学习，然后根据行为、特征差异性来进行自主探测，从而能够在低信噪比条件下获得高检测概率和跟踪精度。
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