智能控制技术涵盖了对智能系统内部软硬件平台的智能控制和对外部信息反馈的智能控制等，青岛自主水下机器人，表现为可以依据事先的规划指令和任务过程中的应变指令进行自主控制，更重要的是其控制系统可以根据对内部和外部的感知信息，结合任务要求，自主水下机器人公司，自主对路径、规避以及目标等选择做出决策方案。智能AUV系统建立了的运动模型，同时结合了***的控制方法，如深度学习、人工***网络、粒子群优化算法等实现高机动性和稳定性的目的。
东北太平洋海洋环境噪声大幅提高
海洋环境噪声大幅提高。随着人类海洋活动和海底地质运动的日益频繁，过去五六十年来，海洋环境噪声尤其是低频噪声正以每年 0.2～0.3dB的速度增加。美国利用海底观测声学基阵对东北太平洋在 40Hz处环境噪声级进行持续监测，而获得的数据表明，1955～2011年，东北太平洋海洋环境噪声正呈现出不断增加的变化趋势（图2）。
海洋环境水声效应影响显著。由于受海洋界面和水体介质的非均匀性，自主水下机器人生产，以及海洋的锋、涡、流等动力特性的影响，水声场呈现出复杂的时空随机起伏、环境不确定、信道不确实、参数不确知等特点，使得水声目标探测性能随海区环境和时间的变化而剧烈变化，**的“午后效应”便反映了这一现象。
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，自主水下机器人价格，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。
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