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一种稀疏贝叶斯学习浅海目标深度和水平本发明公开了一种稀疏贝叶斯学习浅海目稀疏贝叶斯学习算法求解获得水平波数谱的估垂直阵拷贝声场分别与实际数据做共轭转置相2获得深度水平距离模糊度表面，寻找表面最大值所在位置作为源的深度和水平距离的估2.如权利要求1所述的一种稀疏贝叶斯学习浅海目标深度和水平距离被动估计方法，根据频点值和声速确定该频点下海洋波导激发的各阶模深度函数对应的水平波数kr的3.如权利要求1所述的一种稀疏贝叶斯学习浅海目标深度和水平距离被动估计方法，基于波方程求解的有限差分方法和绝对软海面的假设，求解水平4.如权利要求1所述的一种稀疏贝叶斯学习浅海目标深度和水平距离被动估计方法，w2m)为水平波数krm对应的模深度函数在35.如权利要求1所述的一种稀疏贝叶斯学习浅海目标深度和水平距离被动估计方法，基于波方程求解的有限差分方法和绝对软海面的假设，求解水平波数估计[kr1，…krp6.如权利要求1所述的一种稀疏贝叶斯学习浅海目标深度和水平距离被动估计方法，4[0004]本发明的目的在于提供一种未知海底特性和精确海深情况下的稀疏贝叶斯学习性参数和精确海深获取困难常常导致匹配场[0009]步骤3，对估计的水平波数谱进行谱峰搜索，估计实际激发模态的阶数和水平波[0011]步骤5，将不用深度和水平距离的垂直阵拷贝声场分别与实际数据进行共轭转置5[0013]根据频点值和声速确定该频点下海洋波导激发的各阶模深度函数对应的水平波2m)为水平波数krm对应的模深度函krp6[0035]参照图1所示，本发明提供一种未知海底特性和精确海深情况下的稀疏贝叶斯学波数谱估计器基础上进行源深度和水平距离估计器[0036]具体来说，该稀疏贝叶斯学习浅海目标深度和水平距离被动估计方法包括6个步[0039]步骤1.1，根据频点值和声速确)＝0，)＝h，7[0050]本发明步骤2中，频域垂直阵数据可以看作是假设空间中各模深度函数的加权求wm[0054]由于假设空间中模深度函数的个数往往远大于阵元数，性欠定方程组的解w是稀疏的；此时水平波数和模深度函数估计问题可以转化为稀疏约束8数w的边缘分布称为第二类似然分布；未知参数通过最大化第二类似然分布获得这里，使用低计算复杂度的定点更新[0064]参数w的[0066]步骤3，对估计的水平波数谱进行谱峰搜索，估计实际激发模态的阶数和水平波krp[0070]本发明步骤4中，输入深度zs、水平距离rs、垂直阵阵元深度向量z、水平波数[kr1rp和水平距离下的拷贝声场：其中各阶模态的9出的方法可以克服海洋环境知识在目标被动定位中难以有

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