Augmenting sparse arrays in ocean acoustics: A Gaussian Process approach

声学 过程(计算) 高斯过程 计算机科学 高斯分布 环境科学 物理 量子力学 操作系统
作者
Zoi-Heleni Michalopoulou,Peter Gerstoft
出处
期刊:Journal of the Acoustical Society of America [Acoustical Society of America]
卷期号:155 (3_Supplement): A126-A126
标识
DOI:10.1121/10.0027035
摘要

Source localization and geoacoustic inversion performance depends on the location of receiving phones, their spacing, their number, and the array aperture. Performance suffers when practical design issues limit the capabilities of the array. In this work, sparse arrays are augmented leading to the generation of virtual arrays for better sampling of the ocean and, thus, improved estimation performance. To that effect, Gaussian Processes are employed, which are shown to create high-fidelity field “measurements” at virtual, densely spaced hydrophones. Kernel functions are key building blocks in the implementation of Gaussian Processes, as they quantify the field coherence at neighboring spatial points. Functions of interest are the squared exponential, Matern, and plane wave kernels. We validate our method with application to synthetic data as well as data collected during the Seabed Characterization Experiment conducted in 2022. [Work supported by ONR.]

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