文献类型：会议

作　　者：李倩倩 史娟

作者单位：山东科技大学测绘科学与工程学院海洋测绘系 中国科学院声学研究所声场声信息国家重点实验室

基　　金：国家自然科学基金(批准号:11704225);山东省自然科学基金(ZR2016AQ23)

会议文献：中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集

会议名称：中国声学学会水声学分会2019年学术会议

会议日期：20190525

会议地点：中国江苏南京

出版日期：20190400

学会名称：《声学技术》编辑部

语　　种：中文

摘　　要：声速剖面的变化会对声传播产生较大的影响,经验正交函数模型经常用来实现对声速剖面数据的简化描述。然而在内波、湍流等海水不均匀性存在时,这种正则化操作会造成声速重构精度的大幅降低。本文利用字典学习生成声速剖面的非正交原子,在稀疏编码时采用OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法,更新字典则使用KSVD(Kernel Singular Value Decomposition)的字典更新算法。由于字典学习不需要强制使用正交条件,对于训练数据更加灵活,从而可以使用少数的原子组合达到更高的重构精度。利用一次浅海声学实验多次测量的声速剖面研究了海水声速剖面的经验正交函数表示和字典学习,研究表明:相比于正交函数表示,学习字典可以利用少数原子(甚至一个原子)更好的解释声速剖面扰动。字典学习可以提高声速剖面的稀疏性,从而提高声速剖面的反演精度。

关 键 词：声速剖面 字典学习 稀疏重构  

分 类 号：TP181] P733.2]