| 发明名称 |
一种基于特征匹配的声速剖面稀疏化方法 |
| 摘要 |
本发明涉及一种基于特征匹配的声速剖面稀疏化方法。该方法是包括求取声速剖面的特征曲线f(d)；将声速剖面划分为n个特征段；建立剖面积分误差e<sub>i</sub>；<img file="DDA0000491491680000011.GIF" wi="432" he="96" />将kΔd<sub>i</sub>带入计算，直至满足<img file="DDA0000491491680000012.GIF" wi="400" he="88" />为止；<img file="DDA0000491491680000013.GIF" wi="409" he="88" />记录此时的Δd<sub>i</sub>，将声速剖面的第i+1个特征段重复至i=n+1为止；得全深度下的声速剖面的稀疏化结果。本发明能够通过声速剖面特征控制稀疏化误差，最大程度保留声速剖面特征的同时实现剖面数据量的最小化，有效的减少剖面的冗余数据的计算量。 |
| 申请公布号 |
CN103927443A |
申请公布日期 |
2014.07.16 |
| 申请号 |
CN201410150923.5 |
申请日期 |
2014.04.15 |
| 申请人 |
哈尔滨工程大学 |
发明人 |
郑娥;孙大军;李昭;张居成;张殿伦;勇俊;李想;王永恒;韩云峰 |
| 分类号 |
G06F19/00(2011.01)I;G01S7/52(2006.01)I |
主分类号 |
G06F19/00(2011.01)I |
| 代理机构 |
|
代理人 |
|
| 主权项 |
一种基于特征匹配的声速剖面稀疏化方法，其特征在于：（1）求取采集声速剖面数据的特征曲线f(d)；（2）获取特征曲线f(d)的特征深度，根据特征深度将采集声速剖面顺次划分为n个特征段，每个特征段都有相对应的稀疏化参数Δd<sub>i</sub>；（3）将分段后的采集声速剖面的段数i与步骤（2）中特征段总数n进行比较；若声速剖面的段数i小于等于特征段总数n时，以Δd<sub>i</sub>为稀疏化参数，计算声速剖面的第i个特征段中各个特征深度d<sub>i</sub>之间的声速剖面积分值<img file="FDA0000491491650000011.GIF" wi="84" he="79" />及第i个特征深度d<sub>i</sub>之间的特征剖面积分值<img file="FDA0000491491650000012.GIF" wi="111" he="91" />根据<img file="FDA0000491491650000013.GIF" wi="80" he="78" />及<img file="FDA0000491491650000014.GIF" wi="89" he="75" />建立剖面积分误差<img file="FDA0000491491650000015.GIF" wi="328" he="94" />（4）若<img file="FDA0000491491650000016.GIF" wi="417" he="94" />则将稀疏化参数Δd<sub>i</sub>扩大k倍成为稀疏化参数kΔd<sub>i</sub>，将kΔd<sub>i</sub>带入到步骤（3）中进行计算，对采集的声速剖面依据更新后的稀疏化参数kΔd<sub>i</sub>为间隔重新采样，并重新计算特征剖面积分值<img file="FDA0000491491650000017.GIF" wi="104" he="75" />直至满足<img file="FDA0000491491650000018.GIF" wi="388" he="94" />为止，将此时的稀疏化参数记录为kΔd<sub>i</sub>，其中<img file="FDA0000491491650000019.GIF" wi="498" he="141" />ξ<sub>i</sub>为稀疏化门限；（5）若e<sub>i</sub>满足<img file="FDA00004914916500000110.GIF" wi="414" he="90" />将此时的稀疏化参数记录为Δd<sub>i</sub>，并且将声速剖面的第i+1个特征段重复步骤（3）、步骤（4）直至i=n+1为止；（6）将步骤（3）、步骤（4）及步骤（5）得到的各特征段的稀疏化计算结果根据特征深度整合，得到全深度下采样后的声速剖面的稀疏化结果；即完成了一种基于特征匹配的声速剖面稀疏化方法。 |
| 地址 |
150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号哈尔滨工程大学科技处知识产权办公室 |
