大数据-算法-浅海环境下海底声参数获取技术研究.pdf

【大数据与算法在浅海环境下海底声参数获取技术中的应用】 大数据与算法在现代科学研究，尤其是海洋声学领域，扮演着至关重要的角色。本篇论文着重探讨了如何利用大数据分析和算法来解决浅海环境下海底声学参数获取的难题。在这样的环境中，海底的声学特性对声波传播的影响极大，但直接测量这些参数既耗时又耗费资源。 论文基于射线声学理论，提出了一个海底声学参数反演的匹配场处理模型。这一模型选择水平分层的海底结构作为反演的声场模型基础。射线声学中的Snell定律用于寻找声线路径，构建系统响应函数和接收波形。通过对模拟接收波形进行匹配滤波处理，可以提取出各个声线的时延信息。接下来，将这些时延和幅度信息纳入到优化的代价函数中，利用全局多参数优化问题的特性，采用遗传算法来求解反演问题。遗传算法以其全局优化和自适应概率搜索的能力，能够有效地处理非线性和多极值的目标函数。 通过仿真验证，这个声学参数反演模型被证明在理论上是可行的。随后，论文进行了实际的海上实验，收集数据并应用匹配场处理方法，成功获取了海底的声学参数。实验结果表明，这种方法与浅层剖面实验数据以及该海域的典型声学参数相吻合，证实了其在实际工程应用中的价值。 关键词：海底声参数反演，射线声学，遗传算法，匹配滤波 这篇论文揭示了大数据分析与先进算法在解决复杂科学问题中的潜力，特别是在获取和理解海洋环境的关键参数方面。它不仅展示了理论研究的重要性，也强调了实验验证和实际应用的必要性，对于提升海底声学探测和海洋环境监测的效率具有重要意义。