【摘 要】
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针对传统的声速剖面(sound speed profile, SSP)反演问题中,使用最小化最小二乘代价函数的解来正则化需要对复杂的SSP结构进行采样,会导致SSP变化不确定性的问题.研究了采用
【基金项目】
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国家自然科学基金(61761048),云南省高校科技创新团队支持计划。
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针对传统的声速剖面(sound speed profile, SSP)反演问题中,使用最小化最小二乘代价函数的解来正则化需要对复杂的SSP结构进行采样,会导致SSP变化不确定性的问题.研究了采用压缩感知(compressed sensing, CS)方法,通过反演非线性声传播模型,利用CS来估计浅海中的声速剖面.首先使用一阶泰勒展开将SSP的非线性响应进行线性化;然后使用信号稀疏表示方法对声压进行稀疏展开;最后使用CS来估计浅海中的SSP.通过计算SSP的估计误差,发现误差的70%置信区间在±0.6 m/
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