波长的选择
同等环境要素下（地表覆被等）重复轨观测（形变监测的“天然”要求）时，长波长可穿透植被冠层，甚至穿透部分地表，相干性受植被变化的影响较小，模块化水下机器人价格，尽可能---了有效观测（获取地表相位）的存在，这是“测量”的基础。从定量测量出发，理论上，sar的波长决定了可测量形变场的梯度（此处暂不考虑重访周期）。由于相位混叠（phasealiasing）的存在，应用中为探测过大的变形，一般选择波长较长的sar数据。以l波段传感器（日本的alos-2、阿根廷的saocom以及未来德国的tandem-l和我国的tl-1号）为例，其波长约为24 cm，是c波段（6 cm）或x波段（3 cm）长的几倍，与c波段（sentinel-1、radarsat-2等）和x波段（terrasar-x、cosmo等）相比，可探测大变形的能力胜过几倍。这种能力在植被较为密集地区的大变形测量中的优势尤为明显。
基于物理基处理的分布式探测技术。在空间分布较远的多个声基阵可以增加在三维声场空间采样的差---和多样性，天津模块化水下机器人，以此为基础能够进行多节点之间的空间上和时间上的物理场匹配处理，分布式匹配场是其中典型的一类方法。
其根据海洋环境信息和声场预报模型，模块化水下机器人生产，对感兴趣的目标（目标簇）的空间分布范围进行扫描，计算不同空间分布的各声基阵节点处预报的目标声场信号特征矢量，与相应的测量场信号特征矢量进行相关匹配处理，再按照一定的规则计算全局相关匹配模糊度平面，进行目标的探测与定位。由于分布式物理基匹配处理技术能够在的空间尺度上进行“全场”匹配处理，理论上可以获得更高的空间和时间处理增益以及更高的三维定位分辨力，因此是未来很有潜力的分布式探测技术。
近代脑科学研究的进步促进了---理论和技术的快速发展，也使以类脑的方式实现对人或动物认知导航机制的模拟成为可能，从而加快了在无人化平台发展中引入---技术实现智能导航的步伐。智能auv在对导航信息处理中引入了---理论和技术，如认知科学等。例如，天津模块化自主水下航行器，以认知导航具有的学习记忆、知识推理以及行为规划等智能导航信息处理能力为技术支撑，可以实现无人平台在自主选择的航迹上持续性自由行进，达到全自动化运行控制的目的。
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