基于智能學(xué)習(xí)的X波段海浪信息參數(shù)反演算法.pdf

1、21世紀(jì)是人類海洋開發(fā)利用的新時代，對海洋資源的開發(fā)利用是人類經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展的重要方向。海洋對于一個國家的國防安全至關(guān)重要，特別是近些年來我國海洋權(quán)益不斷遭受挑釁。同時，海洋也在不斷經(jīng)受人類的各種污染，海洋環(huán)境日益惡化。對于海洋的了解和研究一直是各種學(xué)科領(lǐng)域的熱點(diǎn)，特別是對海洋物理環(huán)境的監(jiān)測，關(guān)系到諸多關(guān)鍵領(lǐng)域，對于社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展意義重大。總之，只有更好的研究和了解海洋，海洋才能提供給我們無盡的資源。
　　X波段雷達(dá)，具有時間空間

2、分辨率高，成本低廉，工作穩(wěn)定，安裝方便等優(yōu)點(diǎn)。人們使用該設(shè)備進(jìn)行海洋探測預(yù)警已有很長時間，由于其自動運(yùn)行，無需值守，能夠24小時全天候工作，X波段雷達(dá)對于浪流監(jiān)測也非常方便快捷。
　　本論文，首先回顧了已經(jīng)成熟的幾種海面浪流參數(shù)監(jiān)測方法，以及這些年來利用 X波段雷達(dá)進(jìn)行海面參數(shù)監(jiān)測的發(fā)展現(xiàn)狀。了解了雷達(dá)在海面成像以及調(diào)制原理后，初步介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念以及發(fā)展現(xiàn)狀。之后，針對海面表層流參數(shù)的反演，分別采用了最小二乘算法(Lea

3、st Squares Method）、迭代最小二乘算法(Iterative LSM)、 NSP(Normalized Scalar Product）算法。
　　現(xiàn)實(shí)中海浪并不是理想的線性譜疊加的關(guān)系，特別是在復(fù)雜海況下，根據(jù)線性關(guān)系得到的反演算法并不能非常精確的表征雷達(dá)圖像與海面浪流參數(shù)的關(guān)系。我們在計算有效波高時使用的調(diào)制傳遞函數(shù)為線性擬合的關(guān)系，所以計算精度有限。因此，針對有效波高，本文搭建調(diào)試一個廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行海譜的

4、擬合以及參數(shù)的反演，建立雷達(dá)圖像一維頻譜與浮標(biāo)譜之間的映射關(guān)系。
　　海面雷達(dá)圖像的數(shù)值模擬，可以幫助我們了解后向散射信號形成機(jī)理，同時對模擬圖像的計算可以驗(yàn)證三種算法的優(yōu)劣。在闡述了海浪譜的表達(dá)形式以及擬合雷達(dá)譜與模擬海譜后。針對不同算法進(jìn)行表層流以及海浪參數(shù)的模擬反演，證明了相應(yīng)算法的準(zhǔn)確可靠。
　　利用已經(jīng)測量得到的大量海面雷達(dá)圖像數(shù)據(jù)以及對應(yīng)浮標(biāo)海流計數(shù)據(jù)，本文最后進(jìn)行了實(shí)測雷達(dá)數(shù)據(jù)的參數(shù)反演，得到結(jié)果后與相對應(yīng)的浮