本文關鍵詞：自回歸狀態(tài)空間模型下時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變聲速剖面跟蹤方法。該方法將時變水體聲速剖面的反演問題建模為由描述聲速剖面時變特性的狀態(tài)方程與包含聲壓場局部測量信息的測量方程組成的狀態(tài)-空間模型,提出利用自回歸分析擬合方法將聲速場擾動建模為高階自回歸演化模型,并通過集合卡爾曼濾波序貫地估計時間演化的海洋聲速場。利用2001年亞洲海實驗環(huán)境與聲速測量數(shù)據,仿真分析了基于高階自回歸演化模型的時變聲速剖面集合卡爾曼濾波估計方法。結果表明,相比于利用傳統(tǒng)隨機游走狀態(tài)演化模型的估計方法,該改進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】： 浙江大學信息與電子工程學院;浙江省信息處理與通信網絡重點實驗室;
【關鍵詞】： 跟蹤方法;演化模型;狀態(tài)空間模型;聲速值;擬合方法;隨機游走;跟蹤誤差;仿真分析;信噪比;協(xié)方差矩陣;
【基金】：國家863計劃項目(2012AA090901) 國家自然科學基金項目(41576103)資助
【分類號】：P733.2;TB56
【正文快照】： 391 4e? 典型的海洋系統(tǒng)是一個由眾多機理且相互作用的物理、聲學、光學、生物、化學及地質過程組成的復雜系統(tǒng),其內部存在著形式多樣的動力過程,如鋒面、渦流與內波等w.這些動力過程以及它們之間的耦合,加上與海床的相互作用,會使海洋環(huán)境產生時間與空間上的劇烈變化。尤其

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1 韋俊霞;;一種淺地層剖面儀底跟蹤方法[A];中國聲學學會第十屆青年學術會議論文集[C];2013年

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本文編號：851073