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，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，天津水下探测器，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。
海底目标探测工作中侧扫声呐先对扫测区域进行全覆盖、不遗漏的粗
在典型的海底目标探测工作中，侧扫声呐先对扫测区域进行全覆盖、不遗漏的粗扫，尽可能快的发现若干疑似目标物，并根据声学图像，水下探测器价格，对疑似目标进行预先判定。然后根据粗扫发现的目标位置、高度、形状、走向确定精扫的扫海趟布设。扫海时测量船航向应尽量平行于目标走向或与目标走向的舷角小于 30 度或大于 150 度；测线与目标的平距应满足目标分辨率的要求，并考虑***中误差；一般应将目标置于有效扫海带宽的中间位置。如因有效扫海趟宽过窄不能保证***覆盖时，则应用多条扫海趟重叠覆盖目标，保证不遗漏。
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，水下探测器生产，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，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，水下探测器研发，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。
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