我国自主研发的智能AUV已在海洋环境观测和资源调查等领域得到

美国UUV发展呈现“自主化”、“模块化”、“智能化”和“多用途化”的发展趋势。研究计划局（DARPA）和不断推进UUV等水下无人系统及相关技术的研发和作战应用，将REMUS、SEAHORSE、“沙鲨”等系列AUV用于扫雷、侦察、情报搜集和海洋探测等任务，推动了水下无人作战能力不断发展，成为一种新型作战平台和海上力量倍增器。

我国自主研发的智能AUV已在海洋环境观测和资源调查等领域得到应用，但在某些领域与国际上仍有一定差距。例如，标准化有利于提高产品竞争力、降低生命周期成本、提高系统的互操作性，国内有关无人智能技术基础标准、生产技术标准、质量检测标准、作业技术标准以及应用和管理保障标准等均处于空白状态，无人智能技术标准化***体系尚待建立。

水下的AxV则负责收集海底数据

在上层的AxV在收集海面数据的同时，它也会通过跟岸上的操控中心进行通信。此外，它还可以通过GPS导航（在水下不能工作），并通过偶尔运行燃料发电机为电池组充电。这样的发电机不能在水下工作，因为内燃机需要空气来“呼吸”。水下的AxV则负责收集海底数据，其完全依靠电池供电。当电池电量开始下降时，它会自动接近自己的伙伴。然后它启动发电机，开始给电池充电，而一直在水面上行驶的AxV则潜入水下代替它的位置。

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

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。