摘要:主动电场探测技术依靠激励源发射电场信号，通过测量电位信号实现目标探测。根据当前主动电场探测掩埋目标研究进展，简要介绍了其原理，对国内外掩埋大目标领域的关键技术（海洋可控源电磁法） 的研究现状以及发展趋势进行了归纳整理；针对主动电场探测水下掩埋小目标的问题，详细介绍了国外实验、 先进设备的工作机理，总结了国内相关领域的研究；通过对水下电场传感器国内外研究现状的分析，指出国内在水下掩埋目标主动电场探测领域已有的基础。最终对该技术的发展及应用前景进行了展望。

摘要:阐述了机载激光雷达水下探测的原理与发展，包括激光雷达水下探测原理和激光雷达水下探测发展历程。对主要机载激光雷达水下探测系统进行了详细的分析，包括主流机载激光雷达测深系统及其发展趋势。在浅水小目标探测关键技术方面，对高功率密度激光器技术、高性能水下光学系统、大视场快速成像技术、小目标自主识别与精确定位技术和轻小型化技术等进行了剖析和总结。为进一步推进激光雷达水下高精度目标探测技术的发展提供参考和依据。

摘要:单一探测手段在海上目标探测任务中存在探测效率低、虚警率高的缺陷。为有效提高传感器对海上目标探测的探测能力，降低虚警率，提出了一种基于目标磁场、电场数据的融合探测方法，该方法在磁电数据能量检测的基础上，利用 Pearson 相关系数对证据来源的相关性进行评价，能够修正由环境干扰、传感器异常等因素带来的不稳定性。在海上试验平台，将提出的磁电融合方法与传统单一静磁探测方法对比，明显降低了虚警率，验证了方法的有效性。

摘要:基于声呐的水下目标检测是具有重要意义的研究课题。由于声呐图像质量差、对比度低、边缘模糊等，基于特征提取的识别方法在精度和速度上无法满足现有要求。鉴于此，将基于卷积神经网络的 YOLOv3 引入声呐图像的目标识别任务中，首先通过动态亮度分配和中值滤波对图像进行预处理建立数据集，然后对 YOLOv3 模型进行训练和测试，最后根据静态目标的位置不变去除虚假目标，降低误检率。实验结果表明： 较之现有的特征提取识别算法，本算法具有更高的效率和更低的误检率。

摘要:在基于移动 AUV(自主水下机器人)平台的水下机动目标探测场景中，由于拖曳能力和探测孔径的限制，目标噪声极易淹没在本体噪声中。而且，本体噪声与目标噪声具有非常相似的频谱特性和倍频关系，进一步加重了目标噪声分析的难度。为降低本体噪声的影响、提高目标噪声的信噪比，开展了基于 U-Net 深度网络的水下混合噪声信号分离算法研究。通过仿真模型测试了算法在不同转速差、桨叶数差以及目标噪声信噪比条件下去除本体噪声的性能。实验结果初步表明：在目标信号信噪比不低于–10 dB 的条件下，算法可以对本体噪声进行有效去除。

摘要:针对小尺度基阵难以取得低频空间增益的问题，研究了圆阵超增益波束形成技术检测低频目标的方法。利用小尺度基阵低频噪声的空间相关性，求出基阵的相关系数矩阵，该矩阵对常规波束形成的权系数进行加权，产生超增益波束形成器的最优加权向量。计算机仿真与实测数据处表明：超增益波束形成技术能够在较低的工作频率上形成波束，获得更好的探测定位性能，有良好的应用前景。

摘要:主动攻击水雷是一种战斗部主动航行接近目标，并对其实施攻击的水雷，其打击误差主要受目标探测攻击点估计误差和弹道控制误差影响。因此，评判主动攻击水雷目标探测攻击指令输出正确的条件是， 目标探测攻击点估计误差也满足指标要求。对目标探测攻击指令输出正确性指标的试验数据处理及评判方法进行研究，提出了一种基于向量表达式的评判方法，软件实现简单、便捷。