海洋声速的稀疏表示方法比较与重构性能分析

作     者：袁寒箫 唐秋华 艾松涛 刘杨 

作者机构：武汉大学中国南极测绘研究中心 自然资源部第一海洋研究所 

出 版 物：《武汉大学学报(信息科学版)》 (Geomatics and Information Science of Wuhan University)

年 卷 期：2025年

核心收录：

学科分类：082403[工学-水声工程] 08[工学] 0824[工学-船舶与海洋工程] 

基　　金：国家重点研发计划(2023YFC2809100) 国家自然科学基金(42376185) 

主　　题：海洋声速 稀疏表示 经验正交函数 字典学习 张量分解 

摘      要：准确重建二维声速剖面以及三维海洋声速场对于众多海洋声学应用至关重要，但广阔海域中声速的时空差异和随时间变化的不确定性使其成为一项困难的任务。针对海洋声速信息重构精度受限的问题，基于经验正交函数（Empirical Orthogonal Function，EOF），字典学习（Dictionary Learning， DL）和张量分解（Tensor Decomposition， TD）三种主流声速稀疏表示方法研究了二维声速剖面和三维海洋声速场的稀疏表示效果和数据重构精度。研究表明，在二维声速数据的稀疏表示中，DL方法在全球范围内表现出更优的重构效果，大部分海域的重构误差仅为0.2 m·s-1。相比之下，DL方法在深度方向和时间维度上比EOF方法表现出更高的稳定性，更适合用于二维声速数据的稀疏表示。对于三维声速场，张量分解方法通过多个因子矩阵有效捕捉声速的三维空间变化特点，适用于三维声速数据的稀疏表示。在大幅减少参数数量的同时，张量分解方法实现了更加稳定且精度更高的重构结果，整体重构误差为0.21 m·s-1。本文的研究结果有助于为多维声速信息的压缩和特征提取提供实际指导意义，进而提高海洋声速的重构精度乃至反演精度。