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，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。
海洋环境不确定条件的信号处理方法
利用信道特征（如波导不变性、时反不变性等）处理增强不确实环境下的目标探测性能。例如，D’Spain 和 Kuperman研究的基于波导不变量、利用干涉结构的环境适配探测方法等，对环境参数具有较好的宽容性。时反处理也是一种适用于海洋环境不确定条件的信号处理方法，其利用基于声场的空间互易性和时反不变性，水下机器人厂家排名，通过海洋环境本身来“自适应”地进行匹配处理，对模型失配问题具有较好的宽容性。
多基地主动目标探测技术。分布式探测系统工作在主动模式下即是多基地。多基地概念来自雷达领域，引入到水声领域已有数十年时间，但在应用上很难与雷达领域相比，究其原因主要是水声传播速度慢、时延不可忽略、信道时空起伏严重，基于概率统计与忽略时延的多基达探测与估计理论很难适用。因此，水下机器人公司，相关研究主要集中在利用简单声学模型（主要基于声呐方程）、结合经典统计理论与数据关联融合方法优化系统配置、探测与***性能方面，天津水下机器人，其中探测方法与基于目标级关联融合的被动探测方法类似，未考虑主动观测周期、传播时延等的影响，其性能还是依赖于单基地探测能力，很难利用多基地特性获取额外增益。
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