声

发布时间：2017-10-31 03:22

  本文关键词：声场—动力环境耦合反演方法研究

  更多相关文章： 声场-动力环境耦合 反演 声速剖面 集合卡尔曼滤波 地声参数 遗传算法

【摘要】：海洋环境监测长期以来面临着分辨率与工作距离、空时尺度与资源之间的矛盾。动力模式可实现大范围海洋环境预报,但对中小尺度环境变化敏感度低,预报的分辨率和精度受到限制。声学反演依赖于局部观测节点,但对中小尺度动力学过程敏感。本文充分挖掘海洋动力-声传播之间的耦合关系,将大范围低精度的模式计算与局部节点的较高精度的声学反演结合起来,以得到一种更准确的海洋信息获取方法。考虑到动态水体环境参数反演须同时利用海底地声参数信息,本文采用经典匹配场反演方法估计静态海底地声参数。从目标函数敏感性分析出发,结合高效的全局搜索算法——遗传算法进行匹配场反演。对于水体声速剖面反演的声学测量系统,本文对垂直接收阵模型进行了单频和宽带信号反演地声参数的对比分析。此外,本文对分布式传感器节点用于海底地声参数反演进行了初步研究。针对水体声速剖面的空-时演变特性,本文从序贯滤波观点出发,在集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter, EnKF)算法的基础上,提出了权重集合卡尔曼(Weighted Ensemble Kalman Filter, WEnKF)算法。该算法考虑到背景集合样本分布情况,加入样本权重以缓解集合样本的高斯近似假设限制。通过实例分析,WEnKF算法可有效提高空-时演化声速剖面的性能,由于声速剖面演化的非高斯性,WEnKF在时变性较强的反演问题中有显著优势。同时,本文利用海洋动力模式ROMS (Regional Ocean Model System)预报的先验声速场信息,建立状态演化方程；结合声压观测方程,构建声场-动力环境耦合状态-空间模型。仿真及实验数据验证了ROMS-WEnKF估计方法在空-时变化海洋环境下可有效提高反演精度。最后,综合以上水体及沉积层参数反演方法,本文分析了海洋环境声学反演软件系统的需求,设计了软件整体架构和功能模块,编写了海洋环境参数反演专用软件系统。
【关键词】：声场-动力环境耦合 反演 声速剖面 集合卡尔曼滤波 地声参数 遗传算法
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：P714;TB56
【目录】：

• 致谢4-5
• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 术语表14-15
• 1 绪论15-23
• 1.1 课题背景及意义15-18
• 1.2 海洋声反演技术的国内外发展现状18-20
• 1.3 论文主要工作20-23
• 2 沉积层地声参数反演23-48
• 2.1 配场反演方法23-27
• 2.1.1 目标函数24-26
• 2.1.2 不确定性分析26-27
• 2.2 基于遗传算法的目标函数优化方法27-31
• 2.2.1 遗传算法流程27-28
• 2.2.2 遗传算法步骤28-31
• 2.3 地声参数反演接收阵布放模型31-34
• 2.3.1 垂直接收阵模型31-32
• 2.3.2 分布式传感器节点模型32-34
• 2.4 仿真分析34-45
• 2.4.1 常规目标函数与对数目标函数对比分析34-36
• 2.4.2 垂直接收阵模型单频与宽带信号的对比分析36-40
• 2.4.3 分布式传感器节点模型仿真分析40-45
• 2.5 垂直阵模型反演实例45-47
• 2.6 本章小结47-48
• 3 基于声场-动力环境耦合的水体声速剖面反演跟踪方法48-81
• 3.1 声速剖面表征方法48-54
• 3.1.1 空时变化的声速剖面48-50
• 3.1.2 声速剖面的降维表征50-54
• 3.2 序贯滤波状态-空间模型54-56
• 3.2.1 一阶马尔科夫状态-空间模型55-56
• 3.2.2 声场-动力环境耦合状态-空间模型56
• 3.3 声速剖面反演序贯滤波算法56-62
• 3.3.1 EnKF算法57-59
• 3.3.2 EnKF改进算法59-62
• 3.4 实例分析62-80
• 3.4.1 亚洲海联合实验数据验证62-68
• 3.4.2 海南岛附近海域实例验证68-80
• 3.5 本章小结80-81
• 4 海洋环境参数反演软件系统设计81-88
• 4.1 软件功能模块81-86
• 4.1.1 匹配场反演模块82-84
• 4.1.2 序贯滤波反演模块84-86
• 4.2 软件工作流程86-88
• 5 总结与展望88-90
• 5.1 研究内容总结88-89
• 5.2 研究方向展望89-90
• 参考文献90-96
• 作者简历96

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