开展海洋环境调查、获取海底地声特性对于利用声波开发海洋资源具有重要意义。在浅海波导环境中,声波与海底交互,海底地声特性制约着声传播。随着移动水声传感技术的发展,分布式传感网络用于海底地声参数反演成为新的研究热点。论文基于水下移动分布式传感网络（Mobile Underwater Distributed Sensor Network,MUDSN）,旨在利用空间分集和运动特性,结合机器学习等方法提高地声参数反演的有效性和宽容性,围绕声源定位、神经网络地声参数反演、MUDSN地声参数反演、距离有关环境的等效模型以及实验验证等内容开展研究。其中,声源定位服务于地声参数反演,作为后续研究的基础;基于神经网络的地声参数反演方法适用于部分地声参数的快速反演,以提供参数初步估计和先验信息;MUDSN合成水平阵地声参数反演方法,可利用神经网络提供的先验信息,联合多接收节点进行匹配场反演,提升反演性能;距离有关环境的等效模型方法则填补了合成水平阵地声参数反演方法的短板,提高实际应用的可行性。具体研究内容包括以下几个方面:1)研究了MUDSN节点时钟不同步导致的定位误差问题,提出了声源定位和节点时钟偏移估计联合算法。基于合作声源的地声参数反演方法需要声源的空间位置信息。常规定位算法通常利用到达时间或到达时间差估计距离,易受节点时钟偏移影响。基于合作声源反演的需要,针对分布式节点的潜在时钟同步问题,论文聚焦于声源定位和节点时钟偏移估计联合算法,并通过建模转化为混合整数优化问题,使用期望最大和受限变阈值舍入两种全局优化算法求解。数值仿真展示了声源的精确定位和准确的节点时钟偏移估计,为后续海洋地声参数反演提供声源、节点信息的保障。2)研究了径向基神经网络与匹配场反演的内在联系,提出了神经网络地声参数反演方法。针对MUDSN地声参数快速估计的需要,解决地声参数到声场的映射复杂、非线性、不唯一的问题,论文利用神经网络方法,将反演视为非线性函数的逼近过程,对径向基神经网络的核函数进行改进,引入匹配场反演的目标函数,构建了神经网络与传统匹配场反演的物理纽带,提升神经网络用于地声反演的可解释性。并进一步提出了结合批处理和最小均方误差准则的网络权重初始化方式。在数值仿真中,利用参数耦合声场训练样本的大数据优势,精确反演了沉积层厚度、声速等部分高敏感性参数。SWellEx-96海上实验数据进一步验证了神经网络地声参数反演的有效性。神经网络地声参数反演方法可高效反演部分高敏感性参数,为后续反演方法提供先验信息。3)研究了波导多普勒效应,提出了基于合成水平阵的MUDSN地声参数反演方法。研究了移动声源和单节点构成基于声互易性的RSHLA（Reciprocity-based Synthetic Horizontal Linear Array）;研究了利用接收节点移动特性合成水平阵nRSHLA（non-Reciprocitybased Synthetic Horizontal Linear Array）;考虑MUDSN多节点空间分集和移动特性,研究了多节点联合的地声参数反演处理框架,同时利用频率相干的目标函数,摆脱时间同步需求。进一步分析波导多普勒效应,通过波数修正进行补偿。数值仿真和SWellEx-96数据验证了合成水平阵反演的可行性,验证了多普勒补偿方法提升了反演性能。4)距离有关模型下,进行相对传播时间和相对相位差一致性研究,提出了等效距离无关的MUDSN合成水平阵地声参数反演方法。移动节点合成长孔径水平阵时易面临距离有关环境,为避免增加反演参数量,降低环境建模成本,论文通过改变水体几何结构和收发空间位置,构造“等效距离无关”环境,代替距离有关环境。在匹配场反演中,使用“等效参数”启动声传播模型获取拷贝场,降低反演复杂度。数值仿真和SWellEx-96数据分析显示,该方法解决了距离有关环境下传统匹配场的失配问题。5)距离无关模型下,分析和设计了浅海实验,结合神经网络和MUDSN合成水平阵方法对舟山海域进行地声参数反演研究。地声参数反演数值仿真中,研究了MUDSN拓扑结构,在距离无关环境模型下至少需要4个节点以挖掘空间分集,构建MUDSN进行海上地声参数反演实验。考虑节点布放位置误差,在反演处理中将节点定位偏差作为反演参数之一,提高MUDSN地声参数反演方法实际应用的适应性。在实际地声参数反演中,利用神经网络反演沉积层厚度、声速、密度等部分参数,为后续RSHLA多节点联合反演提供参考及搜索范围。实验数据反演结果表明,基于合成水平线阵的MUDSN反演框架可以获得与传统的垂直阵匹配场反演相当的性能。