本文選題：聲速剖面 + 反演　； 參考：《浙江大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：海洋水體聲速通常可由儀器直接測(cè)量得到,然而只能獲得局部點(diǎn)及線的聲速數(shù)據(jù),無法獲得局部海域的觀測(cè)數(shù)據(jù)。利用聲傳播模型和觀測(cè)數(shù)據(jù)相結(jié)合的聲學(xué)反演技術(shù),為高效、快速的獲取感興趣的區(qū)域海洋聲速場(chǎng)數(shù)據(jù)提供了一種有效的方法。針對(duì)聲速剖面所具有的空時(shí)演化特性,本文首先根據(jù)序貫濾波的思想展開了相關(guān)算法的研究。從改善集合卡爾曼濾波(Ensemble Kalman Filter, EnKF)集合多樣性的角度,引入了馬爾科夫鏈蒙特卡羅(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法,提出了MCMC-EnKF方法,并將其應(yīng)用于聲速剖面反演中。在不同模型下的數(shù)值仿真和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)處理結(jié)果表明,在同等計(jì)算量的情況下,MCMC-EnKF算法可有效的提高EnKF算法的反演性能,且在時(shí)變性較強(qiáng)的聲速剖面反演問題中優(yōu)勢(shì)更為明顯。針對(duì)固定聲源反演問題中觀測(cè)范圍與分辨率所存在的矛盾,研究了移動(dòng)源聲速剖面反演方法,通過移動(dòng)聲源的靈活性以增加局部聲壓的采樣密度從而改善反演精度的目的。由于移動(dòng)源的反演模型增加了聲速剖面反演的維度,本文探索了高自由度的反演方法,將MCMC的改良算法差分演化自適應(yīng)抽樣(Differential Evolution Adaptive Metropolis, DREAM-zs)應(yīng)用于聲速剖面的反演。仿真分析驗(yàn)證了該方法在處理高自由度聲速剖面反演問題中的可行性。利用部分海試數(shù)據(jù)進(jìn)一步驗(yàn)證MCMC-EnKF和DREAM-zs算法的有效性,并將兩者的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與經(jīng)典的EnKF進(jìn)行比較。另外,利用湖試數(shù)據(jù)對(duì)移動(dòng)源聲速剖面反演的方法進(jìn)行了初步驗(yàn)證。
[Abstract]:The velocity of sound in ocean water can be measured directly by instrument, but only the data of local points and lines can be obtained, and the observation data of local sea area can not be obtained. The acoustic inversion technique, which combines acoustic propagation model with observed data, provides an effective method for the efficient and rapid acquisition of regional ocean acoustic velocity field data of interest. In view of the space-time evolution characteristics of the acoustic profile, this paper firstly studies the related algorithms according to the idea of sequential filtering. In order to improve the diversity of Ensemble Kalman filter (EnKF) sets, the Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is introduced. The MCMC-EnKF method is proposed and applied to acoustic profile inversion. The results of numerical simulation and experimental data processing in different models show that the MCMC-EnKF algorithm can effectively improve the inversion performance of the EnKF algorithm under the condition of the same computational complexity, and the superiority of the MCMC-EnKF algorithm is more obvious in the time-varying acoustic profile inversion problem. In view of the contradiction between the observation range and the resolution in the fixed sound source inversion problem, the method of moving source acoustic velocity profile inversion is studied. The purpose of improving the inversion accuracy is to increase the sampling density of local sound pressure by using the flexibility of moving sound source. Since the inversion model of moving source increases the dimension of acoustic profile inversion, a high degree of freedom inversion method is explored in this paper. The improved MCMC algorithm, differential Evolution Adaptive Metropolis (DREAM-zs), is applied to the inversion of sound velocity profile. The simulation results demonstrate the feasibility of this method in dealing with the problem of high degree of freedom acoustic velocity profile inversion. The validity of MCMC-EnKF and DREAM-zs algorithm is further verified by some sea trial data, and the experimental results are compared with the classical EnKF. In addition, the method of acoustic velocity inversion of moving source is preliminarily verified by lake test data.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P733.2

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本文編號(hào)：2076360