Seafloor identification in sonar imagery via simulations of Helmholtz equations and discrete optimization
Seafloor identification in sonar imagery via simulations of Helmholtz equations and discrete optimization
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通过模拟亥姆霍兹方程和离散优化来识别声纳图像中的海底
DOI：
10.1016/j.jcp.2017.03.004
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发表时间：
2017
影响因子：
4.1
通讯作者：
Zhou, Haomin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Engquist, Björn;Frederick, Christina;Huynh, Quyen;Zhou, Haomin
我们提出了一个多尺度的方法，通过解决高频海底声学反问题来识别海底特征。该设置基于用于科学，商业和军事应用的声音导航和测距（SONAR）成像。正演模型结合了多尺度模拟，通过耦合亥姆霍兹方程和几何光学在海底几何形状的广泛的空间尺度。这样可以详细恢复海底参数，包括材料类型。使用数值微局部分析技术生成模拟后向散射数据。为了降低反演过程中大规模模拟的计算成本，我们利用了预先计算的各种海底参数化的代表性声学响应库。
We present a multiscale approach for identifying features in ocean beds by solving inverse problems in high frequency seafloor acoustics. The setting is based on Sound Navigation And Ranging (SONAR) imaging used in scientific, commercial, and military applications. The forward model incorporates multiscale simulations, by coupling Helmholtz equations and geometrical optics for a wide range of spatial scales in the seafloor geometry. This allows for detailed recovery of seafloor parameters including material type. Simulated backscattered data is generated using numerical microlocal analysis techniques. In order to lower the computational cost of the large-scale simulations in the inversion process, we take advantage of a pre-computed library of representative acoustic responses from various seafloor parameterizations.
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