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1.
海洋环境对舰艇的作战效能具有重要影响,特别是海洋锋等海洋中尺度现象将导致水下声传播产生畸变从而严重影响舰艇的声学探测.研究了黑潮锋区海洋环境的特点,提出了利用趋势面分析得到黑潮锋区温度场的大面分布以及黑潮锋的变化趋势,探讨了计算温度场坡度、提取黑潮锋空间分布特征的方法,分析结果表明了该方法的有效性.  相似文献   
2.
基于海洋锋空间位置、水平分布结构和垂直扩展特征等时空特征参数,结合海洋锋空间结构几何模型,建立了区域海洋锋温盐三维结构快速重构特征模型,对黄海西部沿岸锋和东海黑潮中段锋锋区温度场进行了仿真计算,并与实测数据进行了比较分析,实验结果表明:仿真结果与实测数据符合较好,实验结果验证了特征模型的有效性和可推广性。海洋锋区声速具有明显的水平梯度变化,对声纳的水下探测和反探测产生显著影响,因此,需要建立实时估计获取锋区水下温、盐结构的方法。海洋锋特征模型能够快速有效地重构海洋锋区温度场,为实时获取海洋锋水下结构特征提供了方法。  相似文献   
3.
根据黄海1939-1999年海洋实测数据集和2010年黄海成山头附近海域海试资料,统计分析了黄海西部沿岸锋温度分布结构、平均强度、宽度、位置分布等特征。实测数据统计分析结果表明,黄海西部沿岸锋具有明显的季节变化特征:春季开始形成并逐步加强,夏季处于强盛期,秋季海洋锋逐渐减弱,冬季相比秋季略有增强的趋势,初春季节海洋锋消亡。海试资料表明2010-08该锋位于20m等深线以西5nmile至以东30nmile之间的海域,且位于40m等深线以西20nmile至以东20nmile之间的海域。  相似文献   
4.
针对声纳探测性能预报的需求,建立了海洋-声学-探测模型,实现了并行计算。该模型将海洋数值预报模式、声学模式与海洋观测资源进行整合,辅以战术需求,实现了对水声环境和声纳探测性能的动态预报和估计。同时,结合高性能计算机系统,设计并实现了模型的并行算法,结果表明,该程序具有较高的并行性能,较好地满足了声纳探测性能预报对实效性的要求,为形成业务化海洋水声环境预报能力打下了良好的基础。  相似文献   
5.
针对水声环境对舰艇声纳探测效能的显著影响以及主要海域海洋环境特点,建立了浅海和深海水声环境仿真模型,实现了对海区水声环境的快速、准确预报。提出了基于3维声场纹理预积分的水声环境体可视化方法,实现了对水下声场的直观表达与多维分析,从而为水声环境的认知、教学训练以及决策支持提供了有效手段。  相似文献   
6.
针对水声环境对舰艇声纳探测效能的显著影响以及主要海域海洋环境特点,建立了浅海和深海水声环境仿真模型,实现了对海区水声环境的快速、准确预报.提出了基于3维声场纹理预积分的水声环境体可视化方法,实现了对水下声场的直观表达与多维分析,从而为水声环境的认知、教学训练以及决策支持提供了有效手段.  相似文献   
7.
以海区30'网格方区多年月平均统计的声速剖面作为原始数据集,提取声速剖面的表层、主跃层和深海等温层分层结构特征,把我国近海及其邻近海域预分为Ⅰ,Ⅱ和Ⅲ类区。对Ⅱ,Ⅲ类区声速剖面,应用有序样本聚类算法分别进行表层分离。根据各类区的表层声速剖面数据,通过归一化处理和Akima差值采样得到梯度剖面,建立起按月归一化后的声速剖面分层梯度样本集,并应用系统聚类法和SOFM神经网络方法分别进行聚类分析,再根据分类结果并结合各类型海区的声学特点,得到各类型海区声速剖面的典型类型。通过对大量历史数据的分析结果表明,该方法为自动分类海洋声速剖面提供了一条有效路径,弥补了长期以来海洋声速剖面主要依靠人工分类的不足。  相似文献   
8.
海洋中的声速剖面是影响水声设备效能的重要环境因素之一,声速剖面的自动分类和区划对海洋环境的应用意义重大.依据浅海30分方区按月统计声速剖面,通过归一化处理和Akima差值采样,建立了各方区按月归化后声速剖面的分层梯度样本集,并应用多种系统聚类算法分别对分层梯度样本集进行分析;计算各种算法在不同聚类数水平下聚类结果的总的类内离差和,依据总的类内离差和变化曲线拐点对应的聚类数目,结合分类结果确定浅海声速剖面最优聚类数目.对大量历史统计声速剖面数据的分析结果表明,该方法得到的聚类结果与人工经验分类结果吻合较好.  相似文献   
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