本书给出了广义坐标系统的数学基础，并给出了应用实例，用于分析球型和球型磁船模型。此外，还将讨论使用复杂的有限元和边元数值技术预测高阶近场船舶特征的优点和缺陷，然后简要说明互补物理尺度模型的设计和测试。将提出利用半经验数学模型从测试环境到威胁区的测量磁签名的外推，并解释其固有的不稳定性和使其规范化的方法。这些磁船签名建模技术今天被用于设计优化的签名减少系统，对船舶及其系统的影响最小。最后对水面舰艇和潜艇磁性模型的验证和验证进行了重要的讨论。

本书聚焦船型设计技术发展前沿，围绕船型最优化的本质特征，系统地介绍了以数学建模、数值评估、数理寻优为特征的船型设计模式。重点阐述了融合船体几何重构技术、船舶水动力数值预报技术、粒子群全局优化算法的“精细流场优化驱动的船型设计方法”，可用于解决船舶阻力、流场、波浪增阻、运动响应等多目标综合优化设计问题。同时，本书介绍了该设计方法在低速船/中高速船、单体船/双体船、水面舰船/民船、高性能船等各类船舶工程设计中较广泛的应用与验证。通过优化设计，大幅提升了船舶航行性能。

无人艇集群技术是实现海洋强国战略的核心技术支撑之一，本书从包围制导、模糊控制、智能优化一体化出发，系统论述了关于无人艇集群协同包围控制的最新理论与实践研究进展。本书的主要内容包括：无人艇集群协同包围控制的国内外研究进展与研究挑战、无人艇集群协同包围控制系统设计与分析的基础知识、目标速度未知的单无人艇单目标包围控制、模型参数完全未知的多无人艇协同单目标包围控制、状态和输入约束下的多无人艇协同多目标包围控制、避碰避障约束下的多无人艇协同多目标包围控制、基于单路径导引的多无人艇协同包围控制、基于闭合路

本书简要介绍了目标跟踪的滤波理论及跟踪评价准则，详细论述了基于Rao-Blackwellized粒子滤波器的水声多目标跟踪、基于概率假设密度的多目标跟踪和基于粒子滤波的检测前跟踪等算法，最后给出了基于单基阵纯方位目标运动分析以及多信息联合目标运动分析算法。

针对新时期散货码头粉尘防治需求，本书梳理归纳了国内外相关研究进展，详细阐述了散货码头的运输现状、作业重点起尘环节、粉尘除尘机理和影响因素，系统介绍了粉尘起尘规律模拟实验，以及在此基础上实现全场区智能监测和溯源的方法和路径，并选取典型案例对粉尘智能监测与控制系统的构建和应用进行了介绍。

本书主要针对声呐探测设备中用于高分辨探测的一类设备—成像声呐，论述高分辨成像声呐及其在海洋开发中的应用。第1章介绍成像声呐的种类、应用领域及典型产品；第2章介绍成像声呐数据处理中的常用技术；第3～9章针对成像声呐的典型应用，论述几个具体应用实例的实现原理与图像数据处理过程，包括利用前视声呐获得的海底图像进行载体的运动参数估计（第3章）、利用前视声呐获得的序列声呐图像拼接实现大范围探测（第4～6章）、利用多波束测深声呐和侧扫声呐获得的水下地形地貌匹配实现潜器自主定位（第7～9章）。

水下对抗过程中，目标声学特性、声基阵背景干扰、复杂海洋环境等对声呐探测能力影响巨大。声呐系统动态效能计算是*大限度发挥声呐探测能力的关键，伴随着分布式、多基地水声探测的发展趋势，其作用日益突出。《声呐系统动态效能计算原理及应用》对制约声呐系统探测能力的主要影响因素、动态效能计算原理方法和典型应用分析三个方面进行了系统阐述，分析了目标声学特性、背景干扰、海洋环境等要素及其对声呐探测的影响，总结提出了声呐系统动态效能计算的基本原理以及单声呐、多声呐、多基地声呐系统动态效能计算方法等，介绍了声呐系统动

本书以船舶控制的理论以及船舶智能避碰研究为基础，在介绍船舶运动模型、船舶受力分析以及船舶航向控制的基础上，对船舶碰撞危险度进行建模，从而实现了基于智能算法的船舶智能避碰策略，并对避碰策略的避碰效果提出了评估方案。本书全面系统地阐述了船舶智能避碰的全过程，为船舶智能避碰技术的实现提供了有价值的研究思路，有利于船舶智能避碰技术的应用发展。

随着物联网、人工智能等技术迅猛发展，智能船舶成为未来船舶发展的必然趋势，而位置信息的有效感知正是船舶智能化技术应用的基础和前提。基于泛在无线网络的船舶舱室环境室内定位能为舱室智能监测、人员货物实时定位和异常事件检测等智能化应用提供关键的物理地址标识。然而，由于船舶环境独特的动态干扰性、结构复杂性、场景多变性等特征，现有定位技术的性能在船舶场景下会受到巨大的干扰。本书针对船舶动态环境下的室内目标定位问题，从船舶动态环境对室内定位信号影响机理研究入手，分析研究船舶动态环境多因素干扰对室内定位的干扰，

目标识别是水声探测中的重要技术环节，也是一项难题。利用深度学习理论开展水声目标信号特征学习与分类识别，已成为当前的研究热点。本书总结了作者及课题组近年来利用深度学习理论开展水中目标识别研究的成果。首先，探讨了典型深度学习模型应用于水中目标识别的可行性问题，在此基础上分别研究了卷积神经网络、循环神经网络、深度卷积生成对抗网络的原理、构建方法、参数优化方法及应用实例。其次，在不同信噪比等条件下，对深度神经网络与传统方法以及不同的深度神经网络进行了对比分析，提出了改进方法，并进一步探讨了深度半监督和无