水下机器人-天津瀚海蓝帆-水下机器人研发

多波束系统和侧扫声呐一样，都是通过测量海底地形地貌的起伏变化来探测目标的，适合探测沉船、集装箱、海底管线等外形特征明显，尺寸较大的目标。在复杂的海底进行探测时，侧扫声呐充分体现出其优越性，反向散射回波能详细体现目标的细节信息。多波束受其工作原理制约，分辨率不足以识别出类似的不规则目标，同时也无法将海底底质与目标底质的不同区别出来。多波束系统换能器通常固定安装在船体上，其探测分辨率受水深变化影响，而侧扫声呐的拖鱼可以根据需要调节入水深度，保证其贴近海底获得高分辨率的声学图像。因此在对小尺度目标的探测上，侧扫声呐比多波束系统往往具有更高的分辨率。

基于物理基处理的分布式探测技术。在空间分布较远的多个声基阵可以增加在三维声场空间采样的差异性和多样性，以此为基础能够进行多节点之间的空间上和时间上的物理场匹配处理，分布式匹配场是其中典型的一类方法。

其根据海洋环境信息和声场预报模型，水下机器人价格，对感兴趣的目标（目标簇）的空间分布范围进行扫描，计算不同空间分布的各声基阵节点处预报的目标声场信号特征矢量，与相应的测量场信号特征矢量进行相关匹配处理，水下机器人研发，再按照一定的规则计算全局相关匹配模糊度平面，进行目标的探测与***。由于分布式物理基匹配处理技术能够在更大的空间尺度上进行“全场”匹配处理，水下机器人公司，理论上可以获得更高的空间和时间处理增益以及更高的三维***分辨力，水下机器人，因此是未来很有潜力的分布式探测技术。

非线性信号处理则包括随机共振理论、基于随机统计学理论的非线性时间序列分析（非参数化模型估计、非线性 ARMA 模型参数估计等）、基于混沌动力学理论的非线性时间序列分析（嵌入维估计、相空间重构技术、分形维和Lyapunov指数估计、全局与局部动力学模型估计、非线性预测与降噪等）、自相似随机信号模型（分数布朗运动、分数高斯噪声、分数Lévy稳定运动）等方面的工作。比如，Haykin和Thomson提出了一种新的非平稳信号探测的思路，即非平稳环境下的信号探测问题可以转化为自适应模式识别的问题，利用 Wigner-Vill分布等时频分析工具对数据进行二维时频分析，进行特征提取，并用***网络进行探测。