AUV不能实现无人自主指挥控制

目前，AUV虽然能进行路径规划、避障避碰、编队航行等简单智能行为，但受人工智能技术和智能控制系统发展水平限制，其智能化程度不足，自主决策能力较差，尚无法完全自主控制，同时受复杂水下环境等因素影响，水下自适应能力仍有待提升。尤其对于AUV系统，战场态势和作战规则复杂多变，智能AUV通过自主学习进化的过程比较缓慢，无法快速适应瞬息万变的水下战场环境。在无人参与指挥情况下，AUV不能实现完全无人自主指挥控制，作战灵活性较差。

多波束系统和侧扫声呐的区别

多波束系统和侧扫声呐一样，都是通过测量海底地形地貌的起伏变化来探测目标的，适合探测沉船、集装箱、海底管线等外形特征明显，尺寸较大的目标。在复杂的海底进行探测时，侧扫声呐充分体现出其***性，反向散射回波能详细体现目标的细节信息。多波束受其工作原理制约，分辨率不足以识别出类似的不规则目标，同时也无法将海底底质与目标底质的不同区别出来。多波束系统换能器通常固定安装在船体上，其探测分辨率受水深变化影响，而侧扫声呐的拖鱼可以根据需要调节入水深度，保证其贴近海底获得高分辨率的声学图像。因此在对小尺度目标的探测上，侧扫声呐比多波束系统往往具有更高的分辨率。

空间分辨率越高,就越能“看到”有用的信息

空间分辨率对任一对地观测系统而言都是极为关键的参数。光学遥感中，空间分辨率越高，就越能“看到”有用的信息。这一认识对SAR幅度影像同样适用，空间分辨率越高，数据解译将更加容易。但是对于InSAR形变测量情况又如何呢？实际上，同样的观测环境下，空间分辨率越高，有效测量点（measurementpoints）的密度越高，越能精细刻画变形场的细节差异。显然，Sentinel-1标称分辨率为5米x20米，在精细测量方面的能力是有欠缺的。根据经验，给定区域下，如采用标称分辨率为3米x3米（9平方米/像元）的TerraSAR-X雷达数据，其测量点的密度可达哨兵-1（5米x20米，100平方米/像元）情况下的10倍。