【摘要】：海洋是一個復(fù)雜的流體動力學(xué)系統(tǒng),其內(nèi)部存在著形式多樣的動力過程,如鋒面、渦流、內(nèi)波等。這些過程以及它們之間的耦合,加上與海床的相互作用,導(dǎo)致海洋環(huán)境時間與空間上的顯著變化,存在所謂的環(huán)境不確實性。這些海洋環(huán)境的不確實性和水聲傳播及聲納信號處理之間存在著緊密的聯(lián)系。首先環(huán)境不確實性使得聲壓場在空間和時間上具有不確實性和變化性,而聲壓場的不確實性和變化性又使得聲納信號處理存在較大的不確實性。比如,目前水下被動源定位的主要手段-匹配場處理(Matched-Field Processing-MFP)利用了聲在海洋波導(dǎo)中的傳播特性與觀察數(shù)據(jù),但對于環(huán)境的不確實性和變化性非常敏感。如果可用的環(huán)境信息不夠準確,即使在信噪比非常高的情況下MFP性能也會明顯下降。因此,當今水聲研究的一個主要方向是量化各種物理過程對聲傳播的影響,捕捉環(huán)境不確實性,進而減小環(huán)境不確實性對聲納系統(tǒng)工作性能的影響。 通常環(huán)境參數(shù)可由儀器設(shè)備直接測量得到,但是由于現(xiàn)場觀測資源和能力有限,獲取長期、大范圍空間、時間充分采樣的數(shù)據(jù)是不現(xiàn)實的。數(shù)據(jù)同化通過融合觀察數(shù)據(jù)和海洋動力系統(tǒng),將不同性質(zhì)的測量數(shù)據(jù)有效地結(jié)合起來,給出相關(guān)尺度上與觀測數(shù)據(jù)吻合的動力過程的確定性描述,是目前綜合海洋環(huán)境監(jiān)測常用的手段之一。由于聲傳播包含了豐富的海洋溫度場、流場分布信息,聲學(xué)數(shù)據(jù)為傳統(tǒng)同化技術(shù)提供了新的有效數(shù)據(jù)來源,同時聲學(xué)-動力數(shù)據(jù)同化也為捕捉環(huán)境不確實性問題提出了一種新的手段。 論文針對環(huán)境不確實性對聲納系統(tǒng)工作性能的影響,在綜合、分析和評估哈佛海洋預(yù)測系統(tǒng)(Harvard Ocean Prediction System-HOPS)和自適應(yīng)快速環(huán)境評估系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,開展基于聲學(xué)-動力數(shù)據(jù)同化技術(shù)的海洋環(huán)境與聲場預(yù)測理論及方法研究,旨在為解決在實際海洋環(huán)境背景下,通過動態(tài)建模,動態(tài)測量、量化和融合,以及模型與數(shù)據(jù)的結(jié)合,獲取既靈敏又寬容的海洋觀測的信息科學(xué)問題提供思路。一方面,聲學(xué)-動力數(shù)據(jù)同化技術(shù)融合了高分辨力的環(huán)境測量數(shù)據(jù)以及聲學(xué)測量數(shù)據(jù),將動力系統(tǒng)工作尺度建模到聲傳播建模所要求的較小尺度上。另一方面,根據(jù)系統(tǒng)特定的應(yīng)用模式建立了聲學(xué)測量模型,并耦合數(shù)據(jù)同化結(jié)果進行誤差分析以及聲學(xué)測量性能分析,將分析結(jié)果用于環(huán)境觀測網(wǎng)絡(luò)資源部署的優(yōu)化。 全文根據(jù)聲學(xué)-動力數(shù)據(jù)同化技術(shù)的基本框架,分別對海洋動態(tài)建模、數(shù)據(jù)同化算法、聲學(xué)測量模型建模與移動觀測系統(tǒng)優(yōu)化部署算法這幾個問題展開了深入的研究,主要包括以下三方面的結(jié)果。 1.根據(jù)特定海區(qū)與內(nèi)波建模有關(guān)的實測數(shù)據(jù),通過對傳統(tǒng)Garrett-Munk模型的修正發(fā)展了適用于此海區(qū)的工作尺度在100m量級的淺海線性內(nèi)波模型,并給出了內(nèi)波影響下與聲學(xué)測量密切相關(guān)的聲速動態(tài)演化特性。同時,論文詳細描述了用于大尺度海洋環(huán)境預(yù)測的HOPS實現(xiàn)框架、功能原理及使用方法,并以Massachusetts Bay區(qū)域為例,給出了HOPS的預(yù)測結(jié)果。HOPS預(yù)測結(jié)果可作為聲學(xué)-動力數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)的初始化及邊界條件。 2.針對海洋中聲速場復(fù)雜的空-時演化特性,發(fā)展了基于聲速局部測量、聲速動力模型、聲場傳播模型以及聲壓測量這四個方程的聲學(xué)-動力數(shù)據(jù)通用框架,并且在此基礎(chǔ)上采用多點擾動法、集合卡爾曼濾波(Ensemble Kalman Filter-EnKF)以及無跡卡爾曼濾波(Uscented Kalman Filter-UKF)等方法實現(xiàn)了聲速場不確實性估計�；诙帱c擾動法的反演算法將內(nèi)波動力模型代入通用框架,根據(jù)最小均方誤差準則求解代價函數(shù),從而獲得聲速場的估計結(jié)果。該方法能夠很好地應(yīng)用于存在內(nèi)波擾動的非線性系統(tǒng),然而需要對每一維估計參數(shù)在可能的分布區(qū)域進行搜索,在高維情況下計算復(fù)雜度較高�？紤]到算法的計算效率,論文采用經(jīng)驗正交函數(shù)(Empirical Orthogonal Functions-EOF)來描述聲速場不確實性,并且基于序貫濾波思想將聲學(xué)-動力數(shù)據(jù)同化技術(shù)的通用框架建模成狀態(tài)-空間模型。由于直接通過海洋動力模型推導(dǎo)顯式的EOF系數(shù)隨時間演化的狀態(tài)方程較為困難,這里根據(jù)海洋動力模型或?qū)崪y聲速數(shù)據(jù)通過自回歸分析擬合方法得到EOF系數(shù)的高階時間演化模型。相比于傳統(tǒng)的一階假設(shè)建模,仿真結(jié)果表明基于高階狀態(tài)方程的EnKF算法和UKF算法具有更優(yōu)的估計性能。 3.將系統(tǒng)具體的應(yīng)用模式設(shè)定為減少聲速場預(yù)測不確實性、減少聲場預(yù)測不確實性以及目標源定位問題這三種情況,并且開展了對應(yīng)模式下的移動觀測系統(tǒng)優(yōu)化部署算法研究。移動觀測系統(tǒng)優(yōu)化部署算法的主要思路是根據(jù)不同的應(yīng)用模式建立對應(yīng)的目標函數(shù),并且將最小化目標函數(shù)轉(zhuǎn)化為求取最短路徑問題從而獲取水下自主航行器的運行路徑。針對第一種應(yīng)用模式,直接將數(shù)據(jù)同化算法的估計結(jié)果用于卡爾曼濾波器產(chǎn)生聲速場預(yù)測的后驗不確實性,并將此定義為目標函數(shù)。針對第二種應(yīng)用模式,需要解決聲速場不確實性向聲場不確實性的傳遞問題�？紤]到在線處理的需要,采用線性近似法計算隨機聲場的統(tǒng)計信息,將待估區(qū)域聲傳播損失的方差信息作為目標函數(shù)。針對第三種應(yīng)用模式,根據(jù)Bayesian框架下的克萊梅-羅下限的參量估計耦合性建立聲學(xué)測量性能的誤差分析模型,并將與聲源估計耦合性較大的環(huán)境參數(shù)的不確實性作為目標函數(shù)。通過PRIMER實驗環(huán)境中的仿真分析了不同應(yīng)用模式下的移動觀測系統(tǒng)優(yōu)化部署算法的效果。 論文聲學(xué)-動力數(shù)據(jù)同化技術(shù)的部分理論內(nèi)容采用2006年SW06實驗采集數(shù)據(jù)和2011年千島湖實驗的實測數(shù)據(jù)進行了驗證。處理結(jié)果表明將聲學(xué)-動力數(shù)據(jù)同化技術(shù)用于捕捉海洋環(huán)境中聲速場不確實是可行并有效的。基于減少聲速場預(yù)測不確實性應(yīng)用模式的移動觀測系統(tǒng)優(yōu)化部署算法也采用HOPS輸出的Massachusetts Bay海域環(huán)境數(shù)據(jù)進行了驗證,說明該路徑規(guī)劃方法是有效的。
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：P733.2;P714.3

【參考文獻】

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