關鍵詞：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驗正交模型(EOF)以及描述聲速剖面時間演化特征的狀態空間模型,將聲速剖面反演問題建模為狀態跟蹤問題,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據和先驗地聲參數信息產生接收聲場數據,再利用模擬聲場數據估計聲速剖面的時間變化.結果表明,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,該方法可以在狀態參數的時間跳變點保持良好的跟蹤性能,一定程度上克服了現有反演算法在跳變點發散的問題,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勢.

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