智能AUV主要体现在“智能”方面的技术优势除了具有常规AUV设备高可靠性技术、任务模块化技术、海上通信技术、续航技术、推进技术及通用智能技术外，智能AUV主要体现出在“智能”方面的技术优势。智能技术水平能极大拓展AUV的任务范围、提高作业能力，使智能化策略更好地实现。水下任务的多样性及水下环境的复杂性、未知性使AUV控制技术面临更高要求与挑战。智能控制技术具有反应性、自主性、协调性
水下探测器研发
智能AUV主要体现在“智能”方面的技术优势
除了具有常规AUV设备高可靠性技术、任务模块化技术、海上通信技术、续航技术、推进技术及通用智能技术外，智能AUV主要体现出在“智能”方面的技术优势。智能技术水平能极大拓展AUV的任务范围、提高作业能力，使智能化策略更好地实现。
水下任务的多样性及水下环境的复杂性、未知性使AUV控制技术面临更高要求与挑战。智能控制技术具有反应性、自主性、协调性和能动性，是实现AUV系统自主运行及支撑AUV智慧大脑的关键技术。
海洋环境不确定条件的信号处理方法
利用信道特征（如波导不变性、时反不变性等）处理增强不确实环境下的目标探测性能。例如，D’Spain 和 Kuperman研究的基于波导不变量、利用干涉结构的环境适配探测方法等，对环境参数具有较好的宽容性。时反处理也是一种适用于海洋环境不确定条件的信号处理方法，其利用基于声场的空间互易性和时反不变性，通过海洋环境本身来“自适应”地进行匹配处理，对模型失配问题具有较好的宽容性。
多基地主动目标探测技术
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、探测与定位性能方面，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。
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