基于特征学习的自主探测技术。
面向无人系统的应用，传统的依赖于先验知识与人类经验的人工很难在线实现，而水声目标与环境的时空起伏特性使得传统基于统计模型的恒虚警自动的方式，很难在复杂多目标环境下获得理想的检测性能。
因此，目前研究主要集中在基于特征学习的自主探测技术上，即通过对具有一定规律性的目标和环境特征的自适应学习，在多特征联合概率模型下检测。
例如，对于微弱目标检测，采用跟踪或分类置前检测思想，利用目标方位、幅度、频谱等多维度特征，通过粒子滤波等算法进行基于关联学习，然后根据行为、特征差异性来进行自主探测，从而能够在低信噪比条件下获得高检测概率和跟踪精度。
多波束测深系统发展到今天
多波束测深系统发展到今天，已经成为海道测量、海洋调查普遍采用的技术手段。
它的技术特点决定了它在水体深度测量方面拥有的优越性。
在近海和沿岸进行水深测量时，水下航行器研发，通常采用大比例尺测图，多波束系统发挥其高精度、高分辨率的特点，能够在满足技术设计要求的同时提高工作效率。
尤其在海底地形变化复杂的海域进行目标探测时，多波束系统利用中央波束对点进行加密测量，能更快的测得水深。
在中远海进行水深测量时，通常采用小比例尺测图，水下航行器价格，多波束系统发挥其超宽覆盖范围的特点，大大提高工作的经济效益。
覆盖范围是指指水平探测距离与垂直深度之比，决定了多波束测深系统的实际测量效率，这是多波束测深系统引人关注的性能。
一般 3～5倍以下是常规覆盖能力，目前技术已趋于成熟；6～8 倍属宽覆盖且达到水平，国内外主品大多达到这个能力，而 8 倍以上则达到超宽覆盖，是国际水平。
多波束系统的超宽测量范围使得海上测量时计划测线的布设更加灵活，选择更加自由，还可以配合重力仪、磁力仪等仪器同时观测进行海洋综合调查测量。
在一般意义的海底目标探测工作中，水下航行器公司，多波束测深系统可以对测区进行大范围全覆盖的水深测量，水下航行器，然后对测得的特殊深度进行加密或放大比例尺测量，绘制成图后进行目标判定。
经过水位改正后的浅水深点，在水深图上的描绘出来，可以确保船只航行的安全，提高航道利用率。
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