集合卡尔曼滤波在时变声速剖面追踪中的性能分析

对集合卡尔曼滤波在时变海洋环境下的声速剖面追踪性能进行了分析。将南海实验背景下普林斯顿海洋模型预报的声速剖面正交分解为3阶系数组成的状态-空间形式,其状态转移方程建模为3阶自回归过程;基于卡尔曼反馈理论,利用适合于水平非均匀模型RAM仿真的观测声压场对系统状态进行校正,实现声速剖面的动态追踪。在水平均匀、水平非均匀和海底参数失配环境下的仿真结果均能较好地实现对声速剖面的追踪,验证了算法的可行性。同时对不同信噪比、粒子数、阵元数和海底参数失配等情况下的分析表明,观测信息量的增加可以有效抑制观测误差和模型误差的影响,相关结论得到了实验数据的验证。      

深海大接收深度海底混响研究

海洋混响对主动声纳工作性能的影响不可忽略,一直是水声学研究中的一个重要课题.在南海实验中获取了深海混响实验数据,包含近海底大接收深度的混响信号,其强度随时间变化存在锯齿形结构.为对混响数据进行深入分析,基于射线理论提出了一种深海海底混响模型,能够计算本地混响和异地混响强度,并可解释深海混响信号的产生过程.该模型首先对海底散射体进行网格式划分,然后根据每个网格内散射体产生混响信号的准确时间进行混响计算,对于传播路径丰富的深海环境比传统按圆环或椭圆环处理散射体的方式更加精确.在多种收发距离和接收深度条件下,将数值模拟结果与实验数据进行比较.结果表明:对于大接收深度,混响整体吻合较好;而靠近海面处的混响,二者的一致性下降.分析结果表明,使用的海底散射系数参数适用于该实验海区,同时验证了该散射系数模型对于小掠射角海底散射更加准确,对应深海大接收深度混响.