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集合卡爾曼濾波在時(shí)變聲速剖面追蹤中的性能分析

發(fā)布時(shí)間:2021-01-16 06:37
  對(duì)集合卡爾曼濾波在時(shí)變海洋環(huán)境下的聲速剖面追蹤性能進(jìn)行了分析。將南海實(shí)驗(yàn)背景下普林斯頓海洋模型預(yù)報(bào)的聲速剖面正交分解為3階系數(shù)組成的狀態(tài)-空間形式,其狀態(tài)轉(zhuǎn)移方程建模為3階自回歸過(guò)程;基于卡爾曼反饋理論,利用適合于水平非均勻模型RAM仿真的觀測(cè)聲壓場(chǎng)對(duì)系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行校正,實(shí)現(xiàn)聲速剖面的動(dòng)態(tài)追蹤。在水平均勻、水平非均勻和海底參數(shù)失配環(huán)境下的仿真結(jié)果均能較好地實(shí)現(xiàn)對(duì)聲速剖面的追蹤,驗(yàn)證了算法的可行性。同時(shí)對(duì)不同信噪比、粒子數(shù)、陣元數(shù)和海底參數(shù)失配等情況下的分析表明,觀測(cè)信息量的增加可以有效抑制觀測(cè)誤差和模型誤差的影響,相關(guān)結(jié)論得到了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證。 

【文章來(lái)源】:聲學(xué)學(xué)報(bào). 2020,45(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】:13 頁(yè)

【部分圖文】:

集合卡爾曼濾波在時(shí)變聲速剖面追蹤中的性能分析


圖5(a)中,信噪比為10?dB,?20?dB和??30?dB?時(shí)分別會(huì)導(dǎo)致?1.2?m/s,0.57?m/s?和?0.45?m/s?

區(qū)域圖,區(qū)域,聲速剖面,剖面


182??2020?年??況,本文通過(guò)增加觀測(cè)頻率的方式對(duì)時(shí)空變化的聲??速剖面進(jìn)行追蹤。圖8給出了綜合200?Hz和300?Hz??兩個(gè)觀測(cè)頻率下的前三階EOF系數(shù)的追蹤情況,??圖7(a)、圖7(b)和圖7(c)分別對(duì)應(yīng)3個(gè)不同區(qū)域。??結(jié)果顯示,在足夠觀測(cè)信息的支持下,3個(gè)區(qū)域的??EOF系數(shù)隨時(shí)間的變化都能被較好的追蹤,驗(yàn)證了??EnKF在水平非均勻環(huán)境下應(yīng)用的可行性。??20?40?60?80?100?1525?1545??時(shí)間(h)?聲速(m/s)??1528?1530?1532?1534?1536?1538?1540?1542?1544?1546??圖7?POM預(yù)報(bào)水平非均勻時(shí)變聲速剖面和平均聲速剖面??⑷第I區(qū)域;(b)第II區(qū)域;(C)第III區(qū)域??EOF系數(shù)組成的狀態(tài)空間可以表示為:??W"(n)?=?[dii,di2,?〇13,?〇21,a22,1223,?G31,a32,?〇S3]T,(18)??其中叫表示第i個(gè)區(qū)域中第j階EOF系數(shù)。??可以看出,水平環(huán)境的不均勻使待追蹤狀態(tài)空??間維數(shù)成倍增加,這將大大提高追蹤難度。為了獲得??較好的追蹤結(jié)果,參考在水平均勻環(huán)境下的追蹤情??截??時(shí)間(h)??時(shí)間(h)??⑷第I區(qū)域??翁??翁??時(shí)間(h)??時(shí)間(h)??(b)第II區(qū)域??時(shí)間(h)??時(shí)間(h)??聲?學(xué)學(xué)報(bào)??

誤差,頻率,情況,聲速


分將從實(shí)際應(yīng)用出發(fā),鑒于海底信息不確??切的背景,研究EnKF算法在海底失配情況下的追??蹤性能.??為了簡(jiǎn)化問(wèn)題,仿真環(huán)境采用第2部分中水平??均勻環(huán)境,而海底采用一層半無(wú)限大均勻模型,真實(shí)??參數(shù)為聲速1600?m/s,密度1.6?g/cm3,衰減與頻率??的關(guān)系符合a?=?0.3?(//200產(chǎn)2?dB/A,利用控制變量??法分別對(duì)聲速和密度擾動(dòng),模擬海底的失配環(huán)境并??進(jìn)行仿真追蹤,具體仿真情況見(jiàn)圖1〇。??為了驗(yàn)證觀測(cè)量在水平非均勻環(huán)境下的作用,以??第I區(qū)域?yàn)槔,圖9給出在200?Hz單頻和綜合200?Hz??和300?Hz的追蹤誤差情況。可以看出,僅200?Hz單??頻的信息對(duì)處理第24小時(shí)的水文突變情況不佳,造??成大于2?m/s的追蹤誤差。通過(guò)增加300?Hz觀測(cè)頻??率后,算法對(duì)突變水文的處理能力明顯提高,使追蹤??誤差穩(wěn)定在0.5?m/s以下,圖中黑虛線是在45小時(shí)后??仿真由于外界原因失去300?Hz觀測(cè)信息情況的仿真??結(jié)果,可以看出,45小時(shí)后的追蹤誤差明顯增加,從??側(cè)面驗(yàn)證了觀測(cè)信息量對(duì)EnKF的重要作用。綜合??仿真結(jié)果分析,在多參數(shù)的水平非均勻環(huán)境下,觀測(cè)??童的不足會(huì)引起系統(tǒng)系數(shù)之間的相互“妥協(xié)”和??折??中”效應(yīng),形成一個(gè)追蹤的平均效果,產(chǎn)生較大的追??蹤誤差。觀測(cè)信息量的增加,可以有效限制參數(shù)之間??的平衡作用,獲得更準(zhǔn)確的追蹤結(jié)果。所以在實(shí)際應(yīng)??用中,尤其是在復(fù)雜環(huán)境下,可以通過(guò)變換聲源深度??和發(fā)射頻率、采用移動(dòng)聲源、組合陣接收等方式獲取??大量的聲場(chǎng)信息,提高追蹤效果。另外,從聲速剖面??的重構(gòu)角度,離散深度上的聲速觀測(cè)值也可以作為重??要觀測(cè)數(shù)據(jù)參

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):2980337

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