从海洋声学建模方向出发，建立较好表征环境不确实性的声学模型。通过研究海洋学与水声学的随机建模、水声学与海洋学模型耦合等问题，分析水声信道不变特征和不确定性的表征和评估，利用海洋环境不确定性建模和声传播模型的输出，通过统计分析和概率描述等手段，建立能够较好表征环境不确实性的声学模型，以期减少模型失配对探测性能的影响[17]。如针对主动声呐探测中所遇到的信道畸变，给出了2种信道模型（快速衰减模型、时间扩散模型）及其探测性能的比较；提出了适用于不同条件的 3种模型（参数确知模型、环境变量随机模型、环境变量和源位置随机模型）及其探测方法，在低信噪比失配情况下取得了较好的探测性能。
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。
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，auv厂家价格，目前研究主要集中在基于特征学习的自主探测技术上，auv厂家---，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，auv厂家，对于微弱目标检测，auv厂家生产，采用---或分类置前检测思想，利用目标方位、幅度、频谱等---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---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---精度。
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