“建设海洋强国”国家战略对潜航器特别是无人潜航器为代表的海洋装备提出了重大需求。潜航器环境态势感知是潜航器生存、任务执行和安全运行的必要条件。随着目标声隐身性能的提高,以及潜航器服役环境越来越复杂,常见主要感知手段(声呐、视觉)在特定环境下(狭窄空间、浑浊水域)效果不佳。为保证潜航器成功执行任务和安全运行,发展非声感知技术势在必行。鱼类具有良好的水下感知能力,其基本原理是:通过鱼侧线器官感受水下压力等信息,进而实现周围流场环境与目标感知。仿生鱼侧线感知技术被寄望发展成为新一代的感知技术。因此,本文借鉴鱼侧线感知原理开展水下感知技术研究,这对于提高潜航器感知能力将具有重要意义。本文的主要工作包括:(1)总结鱼侧线的基本结构及功能原理,基于体表神经丘和管道神经丘的生物力学模型,分析了神经丘的频率响应及时域响应等鱼侧线感知单元敏感特性,从而为后续开展仿生鱼侧线感知原型系统设计及感知方法研究提供指导与启发。(2)基于鱼侧线感知机理,选择高精度高灵敏度的水下压力传感器,设计二维压力传感阵列及仿生鱼侧线感知原型系统,并针对水下偶极子源定位等感知场景研究需求,集成运动控制系统、激振系统等,开发了实验平台,为感知方法研究提供研究与实验验证条件。(3)针对水下偶极子源定位感知场景,研究了基于广义回归神经网络的定位方法,并在感知原型系统及实验平台上进行了实验验证,对感知距离、采样间隔以及传感器使用数量对定位精度的影响进行了研究,初步实现了两倍阵列身长远的目标定位。(4)针对水下平动目标方向识别感知场景,分别采用CNN、LSTM、CNN-LSTM、CNN-INCEPTION四种结构,提出了基于深度学习的识别方法,开展了水下平动目标方向识别实验验证,并分析比较了不同的神经网络结构、采样方向角度间隔以及采样数据长度对识别准确率的影响。