海洋环境的复杂性和变异性，海缆检测机器人生产，使得经典的信号探测与估计理论很难在实际海洋信道中获得良好稳定的性能，因此需要发展与水声物理场相结合、相适配的信号处理技术。
匹配场处理（MFP）就是其中一种代表性技术，它是通过水声传播模型计算出的拷贝场与测量数据之间互相关，来实现对目标的探测与定位。
MFP与之后演化出的匹配模处理（MMP）、模基匹配滤波（MBMF）等方法构成了声场空时匹配处理方法的基础[16]。
由于考虑到海洋环境要素，匹配处理的性能理论上要优于传统基于统计特性的探测方法。
但是，早期的 MFP均是基于确定模型的，与实际海洋环境在时间与空间上的动态随机变化不相适应。
AUV主要用于开展海洋调查、水下测绘、目标探测识别及情报搜集
目前，AUV主要用于开展海洋调查、水下测绘、目标探测识别及情报搜集与侦察等一些基本任务。
随着人工智能技术和AUV平台的深度融合，对智能AUV的研究将得到进一步深化和拓展。
人工智能技术在诸多领域取得了突破性成果，并促进智能AUV向类型多样化、功能扩展化的方向发展。
有关文献提出了将无人平台智能水平划分为5个等级，描述了各等级的作业能力、任务内容等，海缆检测机器人厂家，明确了各等级间演进的关键技术以及功能差异，对智能装备技术水平作了较好界定。
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，大连海缆检测机器人，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，并用神经网络进行探测。
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