海洋环境的复杂性和变异性，使得经典的信号探测与估计理论很难在实际海洋信道中获得良好稳定的性能，因此需要发展与水声物理场相结合、相适配的信号处理技术。匹配场处理（MFP）就是其中一种代表性技术，青岛模块化自主水下航行器，它是通过水声传播模型计算出的拷贝场与测量数据之间互相关，模块化自主水下航行器，来实现对目标的探测与***。MFP与之后演化出的匹配模处理（MMP）、模基匹配滤波（MBMF）等方法构成了声场空时匹配处理方法的基础[16]。由于考虑到海洋环境要素，匹配处理的性能理论上要优于传统基于统计特性的探测方法。
但是，早期的 MFP均是基于确定模型的，与实际海洋环境在时间与空间上的动态随机变化不相适应。
智能AUV在对导航信息处理中引入人工智能技术实现智能导航的步
近代脑科学研究的进步促进了人工智能理论和技术的快速发展，也使以类脑的方式实现对人或动物认知导航机制的模拟成为可能，从而加快了在无人化平台发展中引入人工智能技术实现智能导航的步伐。智能AUV在对导航信息处理中引入了人工智能理论和技术，如认知科学等。例如，以认知导航具有的学习记忆、知识推理以及行为规划等智能导航信息处理能力为技术支撑，可以实现无人平台在自主选择的航迹上持续性自由行进，达到全自动化运行控制的目的。
在成熟技术支持下，能完成实际监视与侦察任务”。“可重构”作为技术要求被提出，是智能AUV研制的重要技术亮点之一，是提高智能AUV对环境适应能力的一种重要手段。当前可重构技术主要针对固定构型AUV，当任务超出其自身的机构物理特性时，模块化水下机器人厂家，它将很难甚至无法完成。可重构AUV是一种利用智能材料优势，结合轻质变形结构和驱动装置的“智能变形机构”。它能够根据任务需要，通过***模块自主构型。这种组合并不是简单的机械重构，还包括控制系统（电子硬件、控制算法、软件）的重构。
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