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，提出了一种基于知识反馈的智能探测架构和处理形式，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，模块化水下机器人厂家，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。
水下的AxV则负责收集海底数据
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，青岛模块化水下机器人，而一直在水面上行驶的AxV则潜入水下代替它的位置。
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异性和多样性，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，对感兴趣的目标（目标簇）的空间分布范围进行扫描，大连模块化自主水下航行器，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，天津模块化自主水下航行器，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更大的空间尺度上进行“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。
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