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基于特征学习的自主探测技术。面向无人系统的应用，auv厂家---，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，auv厂家，很难在复杂多目标环境下获得理想的检测性能。因此，目前研究主要集中在基于特征学习的自主探测技术上，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，对于微弱目标检测，采用---或分类置前检测思想，auv厂家---，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。

侧扫声呐可以根据探测目标的不同选择不同的发射频率，目前在一般工作时通常采用两个频率同时发射和接收，以达到**效果。侧扫声呐的分辨率分为垂直于航向的分辨率和平行于航向的分辨率。垂直于航向的分辨率取决于发射信号的频率，频率越高，分辨率越高但是有效量程变窄，扫测宽度变小。且平行于航向的分辨率取决于船速和声呐发射间隔，船速越低，发射间隔越小，且平行于航向的分辨率越高，海底目标在声学图像上显示的越详尽。