基于智能感知技术,AUV能够基于声学、光学等传感信息进行自主

基于智能感知技术，AUV能够基于声学、光学等传感信息进行自主调配以自动适应环境，建立符合复杂环境的泛在感知能力，实现异构多源传感器信息柔性融合的组合运用。2016年，美国俄勒冈州立大合特拉华大巴哈马群岛附近海域成功完成了无人潜航器智能反应系统试验。通过在瑞典水螅公司生产的REMUS600型AUV上使用传感器融合技术，使AUV能够实时有效地应对周围生物的影响，并跟踪收集生物信息。

水声信道不确实与环境参数不确知情况下环境失配、统计失配和系统

研究宽容性处理方法，通过自适应处理、环境参数搜索优化等方法，解决水声信道不确实与环境参数不确知情况下环境失配、统计失配和系统失配等问题。针对宽容性处理的探测能力分析，提出了一种度量宽容性性能的量化指标，可以分析不同环境下宽容性探测能力。针对确定性失配问题，提出了多约束匹配场处理方法（MCM）、简化均方差方法（RMV）和邻域约束均方差方法（MV-NLC）等；针对不确知参数的失配情况，提出了不确定场优化处理方法（OUFP）、利用子空间特征提取的宽容性 MFP 方法、贝叶斯匹配场处理、Minimax 匹配场处理等。

基于物理基处理的分布式探测技术

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，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，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，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，因此是未来很有潜力的分布式探测技术。