美国UUV发展呈现“自主化”、“模块化”、“智能化”和“多用途化”的发展趋势。研究计划局（DARPA）和不断推进UUV等水下无人系统及相关技术的研发和作战应用，将REMUS、SEAHORSE、“沙鲨”等系列AUV用于扫雷、侦察、情报搜集和海洋探测等任务，推动了水下无人作战能力不断发展，成为一种新型作战平台和海上力量倍增器。
我国自主研发的智能AUV已在海洋环境观测和资源调查等领域得到应用，但在某些领域与国际上仍有一定差距。例如，标准化有利于提高产品竞争力、降低生命周期成本、提高系统的互操作性，国内有关无人智能技术基础标准、生产技术标准、质量检测标准、作业技术标准以及应用和管理保障标准等均处于空白状态，无人智能技术标准化组织体系尚待建立。
水声目标探测技术向智能化方向发展
传统的水声目标探测，其目标性能受操作员的能力影响较大，有经验的操作员往往更容易检测判断出低信噪比背景下的目标。近年来，随着水下无人航行器（UUV）、水面无人艇（USV）等无人系统在水中逐渐应用，一方面，如何使无人系统在无人操作或者少人参与条件下自主探测并发现目标成为水声目标探测新问题；另一方面，伴随着以深度学习、和大数据等为代表的人工智能技术迅猛发展，也为水声目标探测技术向智能化方向发展提供了契机。
在复杂海洋环境下，面向越来越低的目标输入信噪比条件，大连水下探测器，如何提高水声目标探测性能是水声信号处理领域亟待解决的问题。而从目标角度出发，通过研究目标信号在产生、传播与接收过程的特征，水下探测器研发，并利用目标特征进行高增益处理，以提高对目标信号侦察与探测性能是一种自然的选择。
基于固有特征量的目标探测技术。所谓固有特征量，就是指目标辐射噪声中受海洋信道长距离传输影响变化较小，或即使有变化，水下探测器厂家，但变化规律已知或者是可控的那一部分分量。根据目标辐射噪声形成和传播机理，固有特征量往往集中在低频、甚低频段，因此此类目标探测技术主要聚焦在目标的低频、甚低频特征探测上。例如，李启虎等提出的带有自适应线谱增强的单频特征信号探测技术，能够获得比传统能量探测方法更高的处理增益，有效探测具有线谱特征的微弱目标，从而有效提高了被动目标探测作用距离。
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