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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。

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。

发射阵平行船纵向(龙骨)排列,并呈两侧对称向正下方发射一个扇

发射阵平行船纵向(龙骨)排列，并呈两侧对称向正下方发射一个扇形脉冲声波，接收阵沿船横向(垂直龙骨)排列，以多个接收波束角接收来自海底扇区的回波。接收指向性和发射指向性叠加后，形成沿船横向、两侧对称的若干波束。这种发射接收方法使多波束系统在完成一个完整发射接收过程后，形成一条一系列窄波束测点组成的、在船只正下方垂直航向排列的测深剖面。如下图所示，通过发射、接收波束相交在海底与船行方向垂直的条带区域形成数以百计的照射脚印(footprint)，对这些脚印内的反向散射信号同时进行到达时间和到达角度的估计，再进一步通过获得的声速剖面数据由公式计算就能得到该点的水深值。

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。