扩展经验正交函数沿海声层析的声速反演

为了实现沿岸海域声速的实时连续监测,针对目前单收发换能器沿海声层析系统的剖面反演声线不足和接收信号不稳定的问题,提出了双收发换能器沿海声层析(Double-transcever Coast Acoustical Tomography,DCAT)系统。通过计算机进行仿真模拟,结果表明DCAT系统声速反演精度提高了一个数量级,验证了该系统对存在问题的改善及其有效性。在声速反演过程中,通过使用扩展经验正交函数(Extension Empirical Orthogonal Function,EEOF)表示声速剖面,实现了剖面全水深的声速反演。DCAT系统的提出和EEOF方法的应用,为海上实时连续观测系统的建立及数据处理,提供了理论基础和有效的实施方法。

基于BP神经网络的非等效声速剖面反演

声速剖面反演基于历史数据获取声速剖面,是海洋环境声层析中的一种方法。传统声速剖面反演法很难获取大面积海域的非等效声速剖面,得出的结果一般都是等效声速剖面。为解决该问题,提出一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的非等效声速剖面反演方法。对比结果表明,该方法能有效反演非等效声速剖面并且反演结果相比传统声速剖面反演具有更高的精度。

基于参考点之间水声传播的声速剖面反演

针对海洋声速剖面测量成本高、长期观测困难的难题,文章初步研究了利用水下固定参考点与水面已知位置之间的声信号传播时延来反演海水声速剖面的方法,提出了一种等声速分层模型下的声速剖面反演方法。将海水分层,对声信号传播过程进行建模,推导反演声速的非线性方程组;再利用牛顿迭代法,对非线性方程组进行求解。通过仿真和海试试验数据处理,分层数不同时,反演声速与实际声速之间的误差随着分层数的增加而变小,声速误差最小为0.80 m·s^(-1)左右,验证了反演方法的有效性与准确性。

基于深度学习联合WOA18温盐模型构建声速场

声速变化是影响水下精密定位的重要因素,受制于现有的声速剖面获取手段,目前的声速代表性误差严重影响着水下定位精度。针对现实中难以实现一定海域内时间空间的连续观测,本文以地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography, Argo)温盐度数据作为真值,利用美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA)提供的2018世界海洋地图集(The World Ocean Atlas 2018, WOA18)中的历史温盐数据,基于添加注意力机制的长短期记忆神经网络模型(Long Short Term Memory, LSTM),来构建局部海域声速场。结果表明,该方法可用于反演局部海域500~1 500 m深度范围内较为精准的声速剖面,且添加注意力机制的LSTM神经网络模型反演的声速在太平洋局部海域均方根误差为0.34 m/s,在大西洋局部海域声速均方根误差为0.78 m/s,相比传统反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)和添加了遗传因子的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network+Genetic Algorithm, BPNN+GA)在精度上得到了改善。

利用压缩感知理论的声速剖面反演方法研究

针对传统的声速剖面(sound speed profile, SSP)反演问题中,使用最小化最小二乘代价函数的解来正则化需要对复杂的SSP结构进行采样,会导致SSP变化不确定性的问题.研究了采用压缩感知(compressed sensing, CS)方法,通过反演非线性声传播模型,利用CS来估计浅海中的声速剖面.首先使用一阶泰勒展开将SSP的非线性响应进行线性化;然后使用信号稀疏表示方法对声压进行稀疏展开;最后使用CS来估计浅海中的SSP.通过计算SSP的估计误差,发现误差的70%置信区间在±0.6 m/s之内,实验结果表明,使用CS方法可以有效地估计SSP.

基于简正波掠射角的声速剖面反演方法研究

针对浅海宽带信号多途的特点,对多途分离的方法进行了研究,提出了一种基于warping变换的简正波分离和简正波信息提取的方法.随后提出了一种基于射线-简正波理论的利用各阶简正波中不同频点信号到达掠射角进行声速剖面反演的方法,最后通过仿真计算验证本方法可以应用于具有一定时间长度的线性调频发射信号的简正波分离,分离后提取的简正波信号经逆运算还原后与原始信号基本一致,分别对每阶简正波的各个频点到达掠射角进行计算,利用各阶简正波的不同频点到达掠射角建立代价函数,进行声速剖面反演.仿真结果证实了该方法的可行性,并分析了反演精度.

采用小生境遗传算法反演浅海声速剖面研究

针对浅海声速剖面反演问题,采用小生境遗传算法,结合声线搜索的最快本征声线匹配反演,实现浅海负跃层条件下的声速剖面估计。利用经验正交函数对声速剖面的多参数不确定性降维,依据声场计算模型获取的最快特征声线传播时延与观测声传播时长进行匹配,采用小生境遗传优化算法,获取最优经验正交函数估计,实现声速剖面反演。按上述方法反演处理浅海声传播实验数据,结果表明,该方法针能够有效反演浅海声速剖面,并且显著优于传统遗传算法反演结果。

循环神经网络在浅海声速-声源联合反演中的应用

利用序贯滤波对时变声速剖面进行反演追踪,通常会将声速剖面的时变特性描述为一阶随机游走过程。为了使状态方程更好的预测状态变量的走向,本文利用循环神经网络学习历史水文数据,对浅海环境下的时变声速剖面进行建模,利用集合卡尔曼滤波进行对声速剖面的反演,并对声源进行定位。结果相较于使用一阶随机游走过程的联合反演结果误差更小,在声源深度上均方根误差有着80%的降低,声速剖面反演结果误差有着38.2%的降低。本文通过实测声速剖面的仿真声学数据验证了该方法的可行性。

声速剖面快速反演浮标系统与算法研究

为了快速获取大面积海域声速剖面(SSP),介绍了一套具有全球差分定位(DGPS)、短波通信等功能的声纳浮标系统。传统的基于声传播时间的声速剖面反演,由于需要搜索不同声速剖面时的特征声线,存在速度慢的问题。为此,提出采用微扰法快速计算声传播时间,并以之为代价函数反演了南海某海域声速剖面。实验结果表明:该声纳浮标在4级海况下具有良好的可靠性与稳定性;与传统方法相比,虽然微扰法反演的精度下降了近1倍,但是计算时间由10 h减少到了3 s;文中所提出的声纳系统与反演算法能满足声速剖面海上实时监测的要求。

参考声速剖面误差对主动式声呐定位影响仿真分析

参考声速剖面误差是制约水下定位精度最棘手的误差源.目前国际上主要存在声速剖面校正和传播时间校正这两类主动式声呐定位方法.本文提出了主动式声呐观测的信号传播时间追赶仿真算法,构建了带周期函数的经验正交函数声速场建模方法,实现了主动式声呐观测及水下定位海洋误差仿真,开展了声速剖面校正法和传播时间校正法两类定位模型对比分析.结果表明,虽然两种方法都具备良好的声速误差补偿效果,但两者仍存在毫米级差异;此外,海面测线构型优化有助于削弱参考声速误差影响.

利用直达波和海面反射波到达时延反演深海声速剖面

研究了利用直达波与海面反射波到达时延反演深海声速剖面的方法,采用最严经验模态方法组织利用历史水文数据并进行反演,并利用2016年南海中南部冬季调查的实验数据进行了验证。反演结果与实测声速剖面在深度小于710 m处的平均绝对误差的最大值为2.15 m·s^(-1),反演结果与实测值基本相符。

基于爆炸声传播时间的声速剖面反演

特征声线搜索以及传播时间测定的精确性是基于声传播时间的声速剖面反演的关键。在具有倾斜海底的三维海域,声线在海底的反射会导致水平偏转,给特征声线搜索和声传播时间计算带来了困难。为此,首先提出一种三维空间特征声线搜索方法。通过对南海海洋环境反演实验数据的处理,分析了声线的水平偏转对声传播时间的影响,并用爆炸声传播时间作为代价函数,用量子粒子群算法作为优化算法进行了声速剖面反演。结果表明,海底坡度较大时,声线的水平偏转对声传播时间影响较大,考虑声线的水平偏转能有效地减小声传播时间计算的误差,进而使得声速剖面反演的精度得到显著提高。

水下声速场构建方法综述

实时、精确地构建区域声速场是建设水下综合定位、导航、授时与通信体系的重要组成部分。本文梳理并分析了水下声速场构建领域的研究现状,总结了声速剖面直接测量方法与反演方法。声速反演法相比于直接测量法具有更高的便捷性和可接受的精度性能。然而,声速反演方法依赖于声呐观测数据,因此难以适用于无水下观测系统覆盖的地区,并且无法对未来时刻的声速分布进行预测。如何在无声场观测数据情况下,综合利用历史先验信息进行智能化、高精度地全海深声速场构建,弹性化为水下用户提供不同精度、实时性需求的声速分布估计服务,是未来声速场构建研究主流趋势。

基于微扰法的快速声速剖面反演

传统的基于声传播时间的声速剖面反演需要多次搜索不同声速剖面条件下的特征声线,降低了声速剖面反演的速度.通过一个简单的近似,微扰法将实际声传播时间表示为背景声速下的声传播时间与扰动项之和,从而使得声速剖面反演由原来的非线性优化问题转化为线性方程组的求解形式.实验数据处理结果表明,与传统方法相比,虽然微扰法反演的精度下降了近50%,但是计算时间由10h减少到了3s,从而实现声速剖面海上实时监测.

联合匹配场和神经网络的声速时间场构建方法

局域声速场变化严重影响了海洋声学定位与导航的精度,构建高精度、高分辨率的声速时间场尤为重要。针对局域声速场参考样本不足导致声速场构建精度较低的问题,本文依据匹配场和神经网络理论,建立了联合匹配场和神经网络的声速时间场构建方法。利用通信数据和全水深声速剖面数据,采用匹配场处理进行声速剖面仿真,其次通过后向传播神经网络拟合经验正交函数分解重构系数构建声速剖面,并与实测抛弃式温盐深剖面仪数据进行对比。结果表明:与平均声速剖面的1.079 m/s相比,考虑匹配场仿真声速剖面的联合匹配场和神经网络的声速时间场构建方法的均方根误差为0.665 m/s,提高了38.4%。因此,该算法可以提高复杂海洋环境中声速时间场的构造精度。

Radon变换方法重建高维波动方程声速系数

研究了高维波动方程的反问题 ,根据奇性解的演化去求声速的Radon变换 ,将反问题的解转化为Radon反变换 ,而Radon反变换能够只根据外部测量数据重建内部截面图像 .

基于高分辨率浅剖与钻孔信息对比的金州湾海底声速的统计特征

声波在海底沉积物中的传播速度是一个重要参数,弄清海底沉积物中声速的变化规律具有极其重要的意义。以渤海金州湾海域为例,在进行畸变校正的基础上,基于高分辨率浅地层剖面与钻孔数据的对比分析,实现了全新世沉积层和基岩界面以上沉积层声速的准确反演,并采用统计学方法分析讨论了研究区内的声速特征和变化规律,结果表明,全新世沉积层平均声速的95%置信区间为1 449.60~1 655.72 m/s,平均值为1 560.34 m/s;基岩界面以上沉积层平均声速的95%置信区间为1 657.96~1 970.80 m/s,平均值为1 765.63 m/s;研究区内海底地层的声速与埋藏深度之间呈现明显的正线性相关关系,声速梯度为4.18 s-1。

广播式远程精密水下导航定位技术

面向水下定位、导航与授时服务需求,针对水下声学位置服务范围小、用户容量小、目标易暴露、环境适应性差的问题,本文提出了广播式远程精密水声导航定位理论方法和时空服务框架,研究了信号体制、基站位置与时钟自标校、广域声速场建模等关键技术,分析了基站立体组网优化设计、同步观测和数据处理等关键问题,提出了基站自主定位和时间同步解决方案。针对复杂多变的海洋声速场这一主要误差源,构建了附加声速场时变参数的函数模型和考虑声速变化特性的随机模型,提出了融合海洋物理机理的改正数建模和增强位置服务方法,以期提升水下PNT服务性能。

全球导航卫星系统-声呐组合观测模型分类体系

本文回顾了海底大地测量全球导航卫星系统-声呐观测模型近二十年来的发展,以声速误差处理为主线给出了全球导航卫星系统-声呐观测模型的分类体系,按函数模型、随机模型和约束条件进行了归纳,探讨了未来发展方向。研究表明:测距定位模型无需现场声速剖面测量,但需解决声速垂向梯度影响的有效参数化估计或改正问题;海底大地测量更为关注声速时空变化对观测值影响,为此推荐采用声速场误差加性补偿模型及其导出的声速场参数间接估计模型;海底局域网阵列存在类似共模环境误差,具有提升海洋环境参数估计及海底定位精度的能力。

一种多波束声速剖面反演与海底地形校正技术

为了解决在多波束测深中声速剖面代表性误差会造成平坦海底地形凹凸变形的问题,提出了一种基于海底观测值的声速剖面反演与海底地形改正技术。该技术利用波束入射角以及单程回波时间信息,建立波束位移与误差声剖的函数关系,采用间接平差与LM(Levenberg-Marquardt)法反演得到与实际声速剖面相近的改正声速剖面,从而达到校正海底畸变地形的目的。海上实验数据验证表明:与含有误差的海上声剖值相比,反演改正后的声剖值更接近海上实际声剖值;水深改正的相对标准差降低50%以上,有效地削弱了畸变海底地形的影响。