關(guān)鍵詞：聲速剖面 時(shí)間演化 反演問(wèn)題 強(qiáng)非線性 序貫 

摘要：受海面波浪起伏、降雨和內(nèi)波等海洋動(dòng)力學(xué)過(guò)程的影響,淺水聲速剖面的時(shí)間演化具有高度非線性,針對(duì)該問(wèn)題提出使用改進(jìn)的粒子濾波方法進(jìn)行聲速剖面序貫反演.該方法通過(guò)建立聲速剖面的經(jīng)驗(yàn)正交模型(EOF)以及描述聲速剖面時(shí)間演化特征的狀態(tài)空間模型,將聲速剖面反演問(wèn)題建模為狀態(tài)跟蹤問(wèn)題,利用不敏粒子濾波(UPF:Uncented Particle Filter)算法進(jìn)行聲速剖面序貫反演。仿真試驗(yàn)通過(guò)實(shí)測(cè)聲速剖面數(shù)據(jù)和先驗(yàn)地聲參數(shù)信息產(chǎn)生接收聲場(chǎng)數(shù)據(jù),再利用模擬聲場(chǎng)數(shù)據(jù)估計(jì)聲速剖面的時(shí)間變化.結(jié)果表明,相比于集合卡爾曼濾波(EnKF:Ensemble Kalman Filter),在計(jì)算效率等同的情形下,該方法可以在狀態(tài)參數(shù)的時(shí)間跳變點(diǎn)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(diǎn)發(fā)散的問(wèn)題,可以有效提高聲速剖面反演精度,尤其在聲速剖面時(shí)變性較強(qiáng)時(shí)具有顯著優(yōu)勢(shì).

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