本文關(guān)鍵詞：自回歸狀態(tài)空間模型下時(shí)變聲速剖面跟蹤方法

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【摘要】：討論了一種適用于淺海的時(shí)變聲速剖面跟蹤方法。該方法將時(shí)變水體聲速剖面的反演問(wèn)題建模為由描述聲速剖面時(shí)變特性的狀態(tài)方程與包含聲壓場(chǎng)局部測(cè)量信息的測(cè)量方程組成的狀態(tài)-空間模型,提出利用自回歸分析擬合方法將聲速場(chǎng)擾動(dòng)建模為高階自回歸演化模型,并通過(guò)集合卡爾曼濾波序貫地估計(jì)時(shí)間演化的海洋聲速場(chǎng)。利用2001年亞洲海實(shí)驗(yàn)環(huán)境與聲速測(cè)量數(shù)據(jù),仿真分析了基于高階自回歸演化模型的時(shí)變聲速剖面集合卡爾曼濾波估計(jì)方法。結(jié)果表明,相比于利用傳統(tǒng)隨機(jī)游走狀態(tài)演化模型的估計(jì)方法,該改進(jìn)方法可有效降低聲速的跟蹤誤差,并且在較低信噪比條件下仍具有較好的跟蹤性能。
【作者單位】： 浙江大學(xué)信息與電子工程學(xué)院;浙江省信息處理與通信網(wǎng)絡(luò)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 跟蹤方法;演化模型;狀態(tài)空間模型;聲速值;擬合方法;隨機(jī)游走;跟蹤誤差;仿真分析;信噪比;協(xié)方差矩陣;
【基金】：國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目(2012AA090901) 國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41576103)資助
【分類號(hào)】：P733.2;TB56
【正文快照】： 391 4e? 典型的海洋系統(tǒng)是一個(gè)由眾多機(jī)理且相互作用的物理、聲學(xué)、光學(xué)、生物、化學(xué)及地質(zhì)過(guò)程組成的復(fù)雜系統(tǒng),其內(nèi)部存在著形式多樣的動(dòng)力過(guò)程,如鋒面、渦流與內(nèi)波等w.這些動(dòng)力過(guò)程以及它們之間的耦合,加上與海床的相互作用,會(huì)使海洋環(huán)境產(chǎn)生時(shí)間與空間上的劇烈變化。尤其

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 韋俊霞;;一種淺地層剖面儀底跟蹤方法[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)第十屆青年學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2013年

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本文編號(hào)：851073