目录第三章 AI驱动的多基地声纳数据融合与自主决策3.1 多基地声纳数据融合架构3.1.1 接触级融合：源-ping-接收三元组的接触文件关联3.1.2 航迹级融合：多假设跟踪在分布式网络中的应用3.1.3 贝叶斯信念传播在多目标跟踪中的并行计算优势3.1.4 基于信息论的测量不确定性融合模型3.2 机器学习辅助的目标检测与识别3.2.1 低频主动声纳接触的机器学习分类3.2.2 零样本/少样本学习在新环境下的模型泛化3.2.3 基于迁移学习的声纳图像跨模态识别3.2.4 可解释AI在声纳决策中的透明度保障3.3 自适应波形与路径联合优化3.3.1 基于克拉美-罗下界的发射波形参数自适应3.3.2 接收平台航向指令与波形参数的联合优化框架3.3.3 扩展卡尔曼滤波在跟踪误差协方差最小化中的应用3.3.4 多信息辅助的概率数据关联算法3.4 AUV自主行为与集群协同3.4.1 基于行为模式的自主接触管理与航速决策3.4.2 反应式行为算法与确认航迹驱动的AUV机动3.4.3 多AUV集群的"冲刺-漂移"节能监视策略3.4.4 分布式蒙特卡洛树搜索在集群路径规划中的应用3.5 端到端系统集成与性能评估3.5.1 实时嵌入式处理架构与边缘计算部署3.5.2 多基地系统的虚警率与漏检率权衡分析3.5.3 海试数据验证：跟踪精度提升量化评估3.5.4 下一代网络使能能力演进路线第三章 AI驱动的多基地声纳数据融合与自主决策3.1 多基地声纳数据融合架构