(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211118337.3 (22)申请日 2022.09.15 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115204317 A (43)申请公布日 2022.10.18 (73)专利权人 山东大学 地址 250100 山东省济南市历城区山大南 路27号 (72)发明人 徐天河　黄威　高凡　王君婷　 刘杨范　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 李圣梅 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01)G06F 17/18(2006.01) G06F 17/16(2006.01) (56)对比文件 CN 111307266 A,2020.0 6.19 CN 113051260 A,2021.0 6.29 CN 113218493 A,2021.08.0 6 JP H1062543 A,19 98.03.06 CN 112964231 A,2021.0 6.15 Fanlin Yang等.Precise Positi oning of Underwater Static Objects w ithout Sound Speed Profi le. 《Mari ne Geodesy》 .201 1, 高茹茹.水下声学定位关键技 术问题研究. 《万方数据》 .2019, 审查员 刘莹莹 (54)发明名称 基于正交经验函数分解的声速剖面延拓方 法及系统 (57)摘要 本发明提供一种基于正交经验函数分解的 声速剖面延拓方法及系统， 涉及海洋声学应用技 术领域， 用于解决现有 方法延拓后的深海部分不 符合区域深海真实声速分布规律的问题， 该方法 通过对历史声速剖面样本截断数据进行经验正 交函数分解， 得到历史声速剖面样 本截断数据的 预设阶数的第一特征向量， 并利用所述第一特征 向量对所述待延拓声速剖面进行匹配场处理， 得 到待延拓声速剖面在所述第一特征向量对应的 特征向量系数； 根据所述特征向量系数和全海深 历史声速剖面样本数据， 构建延拓后的全海深声 速剖面， 通过该方式， 可 以高精度匹配待延拓声 速剖面的实测声速值部分， 同时保证延拓部分声 速分布符合区域实际声速分布规 律。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 115204317 B 2022.11.25 CN 115204317 B 1.一种基于正交经验函数分解的声速剖面延拓方法， 其特 征在于， 包括： 获取待延拓声速剖面、 待延拓声速剖面的实测声速值最大深度和全海深历史声速剖面 样本数据； 根据待延拓声速剖面的实测声速值最大深度， 对所述全海深历史声速剖面样本数据进 行深度截取， 得到历史声速剖面样本截断数据； 对所述历史声速剖面样本截断数据进行经验正交函数分解， 得到历史声速剖面样本截 断数据的预设阶数的第一特征向量， 并利用所述第一特征向量对所述待延 拓声速剖面进 行 匹配场处 理， 得到待延拓声速剖面在所述第一特 征向量对应的特 征向量系数； 根据所述特征向量系数和全海深历史声速剖面样本数据， 构建延拓后的全海深声速剖 面。 2.如权利要求1所述的基于正交经验函数分解的声速剖面延拓方法， 其特征在于， 所述 第一特征向量的获取 方式包括： 根据所述历史声速剖面样本截断数据， 确定历史声速剖面样本截断数据的平均声速剖 面， 并构建第一残差矩阵； 计算所述第 一残差矩阵的自协方差矩阵， 并求解该自协方差矩阵的特征值和对应的特 征向量； 将所得到的特征值按照从大到小进行排列， 选取排列在前的预设阶数的特征值所对应 的特征向量为第一特 征向量。 3.如权利要求1所述的基于正交经验函数分解的声速剖面延拓方法， 其特征在于， 所述 利用第一特征向量对所述待延 拓声速剖面进 行匹配场处理， 得到待延 拓声速剖面在所述第 一特征向量对应的特 征向量系数， 包括： 确定所述待延拓声速剖面与历史声速剖面样本截断数据的平均声速剖面之间的残差 向量； 根据所述残差向量和第 一特征向量， 确定待延拓声速剖面在所述第 一特征向量对应的 特征向量系数。 4.如权利要求3所述的基于正交经验函数分解的声速剖面延拓方法， 其特征在于， 所述 特征向量系数为第一特 征向量的转置与残差向量的乘积。 5.如权利要求1所述的基于正交经验函数分解的声速剖面延拓方法， 其特征在于， 所述 根据所述特征向量系 数和全海深历史声速剖面样本数据， 构建延拓后的全海深声速剖面， 包括： 对所述全海深历史声速剖面样本数据进行经验正交函数分解， 得到全海深历史声速剖 面的平均声速剖面和预设阶数的第二特 征向量； 根据全海深历史声速剖面的平均声速剖面、 特征向量系数和第二特征向量， 构建延拓 后的全海深声速剖面。 6.如权利要求5所述的基于正交经验函数分解的声速剖面延拓方法， 其特征在于， 所述 根据全海深历史声速剖面的平均声速剖面、 特征向量系 数和第二特征向量， 构建延拓后的 全海深声速剖面， 包括： 计算特征向量系数与第 二特征向量的乘积， 将该乘积与全海深历史声速剖面的平均声 速剖面之和 确定为延拓后的全 海深声速剖面。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115204317 B 27.如权利要求5所述的基于正交经验函数分解的声速剖面延拓方法， 其特征在于， 所述 第二特征向量的获取 方式包括： 根据所述全海深历史声速剖面样本数据， 确定全海深历史声速剖面的平均声速剖面， 并构建第二残差矩阵； 计算所述第 二残差矩阵的自协方差矩阵， 并求解该自协方差矩阵的特征值和对应的特 征向量； 将所得到的特征值按照从大到小进行排列， 选取排列在前的预设阶数的特征值所对应 的特征向量为第二特 征向量。 8.如权利要求1所述的基于正交经验函数分解的声速剖面延拓方法， 其特征在于， 对获 取的全海深历史声速剖面数据集进行预处理， 得到全海深历史声速剖面样本数据， 具体包 括： 根据全海深声速剖面的实测声速值最大深度， 对全海深历史声速剖面数据集进行深度 截取， 得到全 海深历史声速剖面样本数据。 9.一种基于正交经验函数分解的声速剖面延拓系统， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 用于获取待延拓声速剖面、 待延拓声速剖面的实测声速值最大深度和 全海深历史声速剖面样本数据； 深度截取模块， 用于根据待延拓声速剖面的实测声速值最大深度， 对所述全海深历史 声速剖面样本数据进行深度截取， 得到历史声速剖面样本截断数据； 处理模块， 用于对所述历史声速剖面样本截断数据进行经验正交函数分解， 得到历史 声速剖面样本截断数据的预设阶数的第一特征向量， 并利用所述第一特征向量对所述待延 拓声速剖面进 行匹配场处理， 得到待延拓声速剖面在所述第一特征向量对应的特征向量系 数； 构建模块， 用于根据所述特征向量系数和全海深历史声速剖面样本数据， 构建延拓后 的全海深声速剖面。 10.如权利要求9所述的基于正交经验函数分解的声速剖面延拓系统， 其特征在于， 所 述构建模块具体用于： 对所述全海深历史声速剖面样本数据进行经验正交函数分解， 得到 全海深历史声速剖面的平均声速剖面和预设阶数的第二特 征向量； 根据全海深历史声速剖面的平均声速剖面、 特征向量系数和第二特征向量， 构建延拓 后的全海深声速剖面。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115204317 B 3