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

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。

基于信号或噪声宽容性特征的处理方法

基于信号或噪声宽容性特征的处理方法，依赖于较少的传播信道先验知识，通过信号或噪声的依靠鉴别性特征进行处理，改善其宽容性。例如，Gingras提出了一种利用传统的模闪烁指数的非确定性分量分析的方法，利用简正波模态能量的闪烁来描述在随机起伏海洋波导中的声波传播特性，并通过模态分解和利用模态闪烁指数的统计特性实现水面和水下目标的分辨。Ephraty等提出了一种基于空间稳定性的水下声源的探测方法，该探测方法只应用了较少的先验知识，即信道的边界性和加性噪声较低的空间非平稳性。

水声信道不确实与环境参数不确知情况下环境失配、统计失配和系统

研究宽容性处理方法，通过自适应处理、环境参数搜索优化等方法，解决水声信道不确实与环境参数不确知情况下环境失配、统计失配和系统失配等问题。针对宽容性处理的探测能力分析，提出了一种度量宽容性性能的量化指标，可以分析不同环境下宽容性探测能力。针对确定性失配问题，提出了多约束匹配场处理方法（MCM）、简化均方差方法（RMV）和邻域约束均方差方法（MV-NLC）等；针对不确知参数的失配情况，提出了不确定场优化处理方法（OUFP）、利用子空间特征提取的宽容性 MFP 方法、贝叶斯匹配场处理、Minimax 匹配场处理等。