研究自适应模基处理（MBP）方法，这是基于数据驱动的动态模型匹配方法（图3）。此类方法首先建立一些参数不确定的模型集，利用水声时空数据根据一定处理准则进行递归估计所构建模型的参数，从而得到一个与“环境场”相匹配的“拷贝场”模型，所构建的“拷贝场”模型可以随着环境的变化而进行相应的调节，在此基础上进行目标信号的探测，模块化水下机器人，从而提高了方法对环境的适配性。
模基处理主要有3方面优势：①它是递归的，因此可以序贯地修正对声呐和环境参数的估计；② 可以包含系统和测量噪声，这里的噪声不仅指声学噪声，也包括模型参数的输入误差；③其输出之一是新息序列，可以在线测试模型与数据的匹配程度，模块化水下机器人价格，通过分析新息序列的统计特性评价处理器的整体性能。
智能化机器替代人工成为大众化需求
在清洁服务市场，智能化机器替代人工已成为一个大众化需求。长期以来，传统清洁服务市场面临三个难题，一是劳动人口缺失，二是清洁标准提升，三是清洁服务需求日益增长，而解决这些难题的佳选项是清洁机器人。
家庭清洁服务收入低、高空清洁服务风险大、街道清洁服务时间长，模块化自主水下航行器，越来越多工人舍弃清洁服务工作，选择外卖、快递等自由度高、工资高的工作，清洁员缺口巨大，劳动力短缺。另外，模块化水下机器人研发，劳动力成本日益上涨，企业或雇主消费标准提高，清洁服务市场需要规范化、标准化。
清洁机器人的出现打破了清洁行业发展僵局，机器取代人工解放了劳动力，解决了因人工误差而导致的清洁效果时好时差的问题，并且无论是水下、高空还是街道的清洁需求，多功能的清洁机器人都可满足。
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优越性，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。
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