基于非高斯、非线性特征提取的目标探测技术。利用 Wigner-Vill分布、小波变换、高阶统计、非线性等现代信号处理工具对接收数据进行分析与特征提取，然后进行探测也是基于特征探测的一个较为活跃的研究课题。其中，非高斯信号处理包括高阶统计（高阶谱估计、基于高阶累积量的 ARMA模型估计、超定递推辅助变量法参数估计、随机梯度法参数估计等）、盲解卷、非监督自适应滤波（盲均衡器、码率盲均衡器、常数模算法）等方面。
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。
在复杂海洋环境下，面向越来越低的目标输入信噪比条件，如何提高水声目标探测性能是水声信号处理领域亟待解决的问题。而从目标角度出发，通过研究目标信号在产生、传播与接收过程的特征，并利用目标特征进行高增益处理，自主水下机器人厂家，以提高对目标信号侦察与探测性能是一种自然的选择。
基于固有特征量的目标探测技术。所谓固有特征量，自主水下机器人价格，就是指目标辐射噪声中受海洋信道长距离传输影响变化较小，或即使有变化，天津自主水下机器人，但变化规律已知或者是可控的那一部分分量。根据目标辐射噪声形成和传播机理，固有特征量往往集中在低频、甚低频段，因此此类目标探测技术主要聚焦在目标的低频、甚低频特征探测上。例如，李启虎等提出的带有自适应线谱增强的单频特***号探测技术，能够获得比传统能量探测方法更高的处理增益，有效探测具有线谱特征的微弱目标，从而有效提高了被动目标探测作用距离。
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