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察觉弱在水下信号是对海洋的工程的一般兴趣的一个区域。一个弱信号察觉计划被开发；它联合了非线性的动态重建技术，神经网络和扩大 Kalman 过滤的光线的基础功能(RBF )(EKF ) 。在这方法混乱，理论被用来为背景噪音建模。噪音被阶段空间重建技术和 RBF 神经网络以一种 synergistic 方式预言。当一个信号不在时，预言错误保持低并且当输入包含了一个信号时，变得相对大。EKF 被用来改进 RBF 神经网络的集中率。甚至当 signal-to-noise 比率(SNR ) 是不到 ? 40d B