| 主权项 |
一种基于自适应采样率的海洋温盐场采样方法，其特征是：步骤1.采样区域分块将采样区域分成大小相同的感知块，每个感知块内沿经度和纬度方向等间隔划分成p份，形成p×p的数据网格；步骤2.对感知块进行温盐场梯度特征分析取感知块内近5至10日海水温盐的再分析数据，利用地理统计方法，拟合温盐数据变异函数，分析温盐场梯度特征，用基台值定量描述感知块中温盐场梯度变化；步骤3.计算每一个感知块中的自适应采样率比较每一个感知块四个方向的变异函数基台值的最大值(C+C<sub>0</sub>)以及感知块的四个方向变异函数基台值中最大值和最小值的比值k，设感知块的数目为N、平均采样率为α、采样率的下限设置为ω<sub>1</sub>×α、梯度大小对采样率的影响因子设置为ω<sub>2</sub>、分带现象对采样率的影响因子设置为ω<sub>3</sub>，感知块的采样率b计算公式如下：<img file="FDA0001128519510000011.GIF" wi="1397" he="159" />式中，(C+C<sub>0</sub>)<sub>i</sub>是第i个感知块四个方向的最大基台值、i≤N，(C+C<sub>0</sub>)<sub>max</sub>是所有感知块四个方向最大基台值中的最大值，(C+C<sub>0</sub>)<sub>min</sub>是所有感知块四个方向最大基台值中的最小值，k<sub>i</sub>是第i个感知块四个方向基台值最大值和最小值的比值，k<sub>max</sub>是所有感知块四个方向基台值最大值和最小值的比值中的最大值，k<sub>min</sub>是所有感知块四个方向基台值最大值和最小值的比值中的最小值；步骤4.感知块内随机采样将第i(i≤N)个采样区域温盐网格数据排列成n×1的一维信号f<sub>i</sub>，其中N为感知块的数目，根据步骤1中描述，感知块大小相同，则每个感知块的温盐数据一维信号维度n相同，设标准正交基Ψ＝[ψ<sub>1</sub>,ψ<sub>2</sub>,...,ψ<sub>n</sub>]∈R<sup>n×n</sup>是稀疏基，f<sub>i</sub>在Ψ下的稀疏表达为x<sub>i</sub>，数学表达为f<sub>i</sub>＝Ψx<sub>i</sub>,x<sub>i</sub>∈R<sup>n</sup>，利用步骤3确定感知块的采样率方法，计算感知块内的采样点数目，公式如下：m<sub>i</sub>＝b<sub>i</sub>·n其中，m<sub>i</sub>(m<sub>i</sub>＜＜n)是第i个感知块的采样点数目，b<sub>i</sub>是第i个感知块的采样率，n是第i个感知块温盐一维信号f<sub>i</sub>的维度，感知块内采样点随机选取，采样后得到观测值组成的向量：<img file="FDA0001128519510000021.GIF" wi="398" he="62" />其中，矩阵Q<sub>i</sub>是m<sub>i</sub>×n阶的第i个感知块采样位置编码矩阵，Φ是观测矩阵，f<sub>i</sub>是第i个感知块温盐一维信号，n是第i个感知块温盐一维信号f<sub>i</sub>的维度，m<sub>i</sub>是第i个感知块的采样点数目；步骤5.利用重构算法重构温盐场分布利用ASMP重构算法重构感知块的温盐场，依据步骤4的描述，f<sub>i</sub>是第i个感知块温盐一维信号，f<sub>i</sub>在稀疏基Ψ下的稀疏表达为x<sub>i</sub>，对i个感知块的温盐信号重构过程具体步骤如下：步骤5.1.外循环初始化温盐信号的稀疏表达、残差余量；步骤5.2.判断外循环是否达到最大迭代次数，若是，转至步骤5.7，否则转至步骤5.3；步骤5.3.计算内积，更新外循环支撑索引集；步骤5.4.初始化内循环的残差余量、稀疏表达、内循环迭代的计数器；步骤5.5.计算内积，更新内循环支撑索引集、稀疏表达、残差余量；步骤5.6.若本次内循环迭代残差余量比上次迭代残差余量少，返回步骤5.5，否则返回步骤5.3；步骤5.7.输出第i个感知块的温盐一维信号f<sub>i</sub>的稀疏表达x<sub>i</sub>；得到稀疏表达x<sub>i</sub>后，利用计算式f<sub>i</sub>＝Ψx<sub>i</sub>得到温盐一维信号重构值f<sub>i</sub>，其中Ψ是稀疏基，一维信号f<sub>i</sub>经过二维变换后得到重构的温盐场分布，对所有N个感知块进行信号重构，得到采样区域的温盐场分布。 |
