主动认知探测技术。在传统主动探测中，由于缺乏知识反馈机制，在复杂变化的水下环境很难获得理想的探测效果。而所谓认知过程就是将感知、处理、学习与反应密切结合的知识形成过程，因此主动认知探测技术将智能认知与主动目标探测相结合，自主水下机器人生产，提出了一种基于知识反馈的智能探测架构和处理形式，自主水下机器人公司，即通过借鉴智能认知过程，利用发射水声信号主动感知水声环境和目标信息的特点，形成对环境与目标的认知学习，并将这种知识实时反馈给探测过程中的发射和接收环节，使之与环境和目标状况相适配形成正向反馈环路，从而能够在复杂环境下获取主动声目标探测性能。虽然主动认知探测研究尚处在起步阶段，但是为主动探测提供了新思路。
基于智能感知技术，大连自主水下机器人，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---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---收集生物信息。
基于非高斯、非线性特征提取的目标探测技术。利用 wigner-vill分布、小波变换、---统计、非线性等现代信号处理工具对接收数据进行分析与特征提取，然后进行探测也是基于特征探测的一个较为活跃的研究课题。其中，非高斯信号处理包括---统计（---谱估计、基于---累积量的 arma模型估计、超定递推辅助变量法参数估计、随机梯度法参数估计等）、盲解卷、非---自适应滤波（盲均衡器、码率盲均衡器、常数模算法）等方面。
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