Comparison of Sparse Representation Methods and Reconstruction Performance Analysis for Ocean Sound Velocity

YUAN Hanxiao; TANG Qiuhua; AI Songtao; LIU Yang

doi:10.13203/j.whugis20240282

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Comparison of Sparse Representation Methods and Reconstruction Performance Analysis for Ocean Sound Velocity

Geodesy and Survey Engineering | 更新时间：2026-11-05

- Comparison of Sparse Representation Methods and Reconstruction Performance Analysis for Ocean Sound Velocity
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 51, Issue 4, Pages: 714-725(2026)
- 作者机构：
  
  1.武汉大学中国南极测绘研究中心，湖北武汉，430079
  2.极地环境监测与公共治理教育部重点实验室(武汉大学),湖北武汉,430079
  3.武汉大学测绘学院，湖北武汉，430079
  4.自然资源部第一海洋研究所，山东青岛，266061
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20240282
  CLC： P229
- Received：15 June 2025，
  
  Published：05 April 2026
- 稿件说明：
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袁寒箫,唐秋华,艾松涛，等.海洋声速的稀疏表示方法比较与重构性能分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(4):714-725.

YUAN Hanxiao,TANG Qiuhua,AI Songtao,et al.Comparison of Sparse Representation Methods and Reconstruction Performance Analysis for Ocean Sound Velocity[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(4):714-725.
袁寒箫,唐秋华,艾松涛，等.海洋声速的稀疏表示方法比较与重构性能分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(4):714-725. DOI：10.13203/j.whugis20240282

YUAN Hanxiao,TANG Qiuhua,AI Songtao,et al.Comparison of Sparse Representation Methods and Reconstruction Performance Analysis for Ocean Sound Velocity[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(4):714-725. DOI：10.13203/j.whugis20240282

摘要

准确重建二维声速剖面及三维海洋声速场对于众多海洋声学应用至关重要，但广阔海域中声速的时空差异和随时间变化的不确定性使其成为一项困难的任务。针对海洋声速信息重构精度受限的问题，基于经验正交函数(empirical orthogonal function，EOF)、字典学习(dictionary learning

DL)和张量分解(tensor decomposition

TD) 3种主流声速稀疏表示方法研究了二维声速剖面和三维海洋声速场的稀疏表示效果和数据重构精度。结果表明，在二维声速数据的稀疏表示中，DL方法在全球范围内表现出更优的重构效果，大部分海域的重构误差仅为0.2 m/s。DL方法在深度方向和时间维度上比EOF方法表现出更高的稳定性，更适合用于二维声速数据的稀疏表示。对于三维声速场，TD方法通过多个因子矩阵有效捕捉声速的三维空间变化特点，适用于三维声速数据的稀疏表示。在大幅减少参数数量的同时，TD方法实现了更加稳定且精度更高的重构结果，整体重构误差为0.21 m/s。

Abstract

Objectives

Ocean sound velocity is a fundamental element of marine environmental observation

and accurate sound velocity information is critical for ocean exploration

underwater communication

navigation

and localization. Accurately reconstructing two-dimensional sound velocity profiles (SVP) and three-dimensional ocean sound velocity fields (SVF) is crucial for various ocean acoustics applications. However

the spatial and temporal variations and uncertainties in sound velocity across the vast ocean make this a challenging task

necessitating further investigation into sparse representations of ocean sound velocity.

Methods

To address the problem of limited reconstruction accuracy of ocean sound velocity information

we propose a sparse representation method based on three mainstream approaches: Empirical orthogonal function (EOF)

dictionary learning (DL)

and tensor decomposition (TD). The sparse representation effects and data reconstruction accuracies of 2D SVP and 3D ocean SVF are investigated using global ocean Argo (array for real-time geostrophic oceanography) grid data. For 2D sound velocity information

we extend to a global scale

analyzing the determination of EOF order and grid sparsity

and comprehensively comparing the reconstruction results of the EOF and DL methods. For the 3D sound velocity field

the Central Pacific Ocean serves as the experimental area. The parameter information for EOF

and TD methods is determined based on the training set

and the reconstruction results for the test set are analyzed to assess the data reconstruction accuracies of the three methods.

Results

The results demonstrate that in the sparse representation of 2D sound velocity data

DL method demonstrates superior reconstruction performance on a global scale

achieving reconstruction errors as low as 0.2 m/s in most sea regions. Additionally

DL method shows greater stability in both the depth and time dimensions compared to EOF method

making them more suitable for sparse representation of two-dimensional sound velocity data. For the three-dimensional sound velocity field

the tensor decomposition method effectively captures the spatial variability of sound velocity through multiple factor matrices. This approach is well-suited for the sparse representation of three-dimensional sound velocity data

significantly reducing the number of parameters while delivering more stable and accurate reconstruction results

with an overall reconstruction error of 0.21 m/s.

Conclusions

To draw a conclusion

these experimental findings provide practical guidance for the compression and feature extraction of multidimensional sound velocity information

thereby improving the reconstruction and inversion accuracy of ocean sound velocity.

关键词

Keywords

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