強非線性時間演化聲速剖面的序貫反演
關(guān)鍵詞：聲速剖面 時間演化 反演問題 強非線性 序貫
摘要：受海面波浪起伏、降雨和內(nèi)波等海洋動力學過程的影響,淺水聲速剖面的時間演化具有高度非線性,針對該問題提出使用改進的粒子濾波方法進行聲速剖面序貫反演.該方法通過建立聲速剖面的經(jīng)驗正交模型(EOF)以及描述聲速剖面時間演化特征的狀態(tài)空間模型,將聲速剖面反演問題建模為狀態(tài)跟蹤問題,利用不敏粒子濾波(UPF:Uncented Particle Filter)算法進行聲速剖面序貫反演。仿真試驗通過實測聲速剖面數(shù)據(jù)和先驗地聲參數(shù)信息產(chǎn)生接收聲場數(shù)據(jù),再利用模擬聲場數(shù)據(jù)估計聲速剖面的時間變化.結(jié)果表明,相比于集合卡爾曼濾波(EnKF:Ensemble Kalman Filter),在計算效率等同的情形下,該方法可以在狀態(tài)參數(shù)的時間跳變點保持良好的跟蹤性能,一定程度上克服了現(xiàn)有反演算法在跳變點發(fā)散的問題,可以有效提高聲速剖面反演精度,尤其在聲速剖面時變性較強時具有顯著優(yōu)勢.
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