【摘要】：海洋環(huán)境監(jiān)測長期以來面臨著分辨率與工作距離、空時尺度與資源之間的矛盾。動力模式可實現大范圍海洋環(huán)境預報,但對中小尺度環(huán)境變化敏感度低,預報的分辨率和精度受到限制。聲學反演依賴于局部觀測節(jié)點,但對中小尺度動力學過程敏感。本文充分挖掘海洋動力-聲傳播之間的耦合關系,將大范圍低精度的模式計算與局部節(jié)點的較高精度的聲學反演結合起來,以得到一種更準確的海洋信息獲取方法。考慮到動態(tài)水體環(huán)境參數反演須同時利用海底地聲參數信息,本文采用經典匹配場反演方法估計靜態(tài)海底地聲參數。從目標函數敏感性分析出發(fā),結合高效的全局搜索算法——遺傳算法進行匹配場反演。對于水體聲速剖面反演的聲學測量系統,本文對垂直接收陣模型進行了單頻和寬帶信號反演地聲參數的對比分析。此外,本文對分布式傳感器節(jié)點用于海底地聲參數反演進行了初步研究。針對水體聲速剖面的空-時演變特性,本文從序貫濾波觀點出發(fā),在集合卡爾曼濾波(Ensemble Kalman Filter, EnKF)算法的基礎上,提出了權重集合卡爾曼(Weighted Ensemble Kalman Filter, WEnKF)算法。該算法考慮到背景集合樣本分布情況,加入樣本權重以緩解集合樣本的高斯近似假設限制。通過實例分析,WEnKF算法可有效提高空-時演化聲速剖面的性能,由于聲速剖面演化的非高斯性,WEnKF在時變性較強的反演問題中有顯著優(yōu)勢。同時,本文利用海洋動力模式ROMS (Regional Ocean Model System)預報的先驗聲速場信息,建立狀態(tài)演化方程；結合聲壓觀測方程,構建聲場-動力環(huán)境耦合狀態(tài)-空間模型。仿真及實驗數據驗證了ROMS-WEnKF估計方法在空-時變化海洋環(huán)境下可有效提高反演精度。最后,綜合以上水體及沉積層參數反演方法,本文分析了海洋環(huán)境聲學反演軟件系統的需求,設計了軟件整體架構和功能模塊,編寫了海洋環(huán)境參數反演專用軟件系統。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P714;TB56

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本文編號：2790123