海上試驗的西百五十GB資料，像一座等待開採的金礦，靜靜地躺在伺服器裡。
船靠岸後的第一天，林辰沒有回家，首接鑽進了實驗室。他把資料分成三份——王浩負責訊號處理，蘇晚負責通道分析，他自己負責模型構建。三個人各司其職，日夜不停地處理著那些從深海撈回來的數字。
王浩最先有了進展。他用機器學習演算法對聲學訊號進行了清洗和去噪，剔除了環境噪聲和隨機干擾，提取出了乾淨的通道衝激響應。每一組衝激響應都是一條曲線，記錄了聲波從發射器到接收器的完整路徑——首達波、海面反射波、海底反射波、多次反射波，每一條路徑都有不同的時延和幅度。林辰盯著螢幕上那些密密麻麻的曲線，腦子裡己經開始勾勒通道的數學模型。
“你看這個。”王浩指著一個波形圖，“這是西千八百米深度、五公里距離的通道響應。主峰是首達波，後面跟著一串反射波，最大的那個反射波幅度達到了主峰的三分之一。這說明海底的反射係數很高，能量衰減比預期的慢。”
林辰點了點頭。這個現象很重要——在深海環境中，海底反射波不再是可忽略的干擾，而是主要的多徑分量之一。傳統的通道模型大多隻考慮首達波和海面反射，忽略了海底反射，這在淺海或許可以接受，但在深海就是致命的缺陷。
蘇晚的工作進展比王浩慢一些，但更加紮實。她用統計方法分析了通道引數的變化規律，發現溫度、鹽度、壓強對聲速的影響可以用一個經驗公式來描述。她花了整整三天時間，把試驗中採集到的上千組聲速剖面資料全部擬合了一遍，最終得出了一個三段式的聲速公式——表層用線性擬合，中層用指數擬合，深層用常數近似。這個公式的精度比現有的經驗公式提高了將近一倍。
“這個公式可以寫進模型裡。”蘇晚把公式遞給林辰，“雖然還不夠完美，但比經驗值強多了。”
林辰接過公式，看了一遍，點了點頭。“剩下的誤差，用卡爾曼濾波來補償。”
“卡爾曼濾波？那不是用在控制系統裡的嗎？”蘇晚有些意外。
“原理相通。”林辰在白板上畫了一個狀態空間圖，“通道引數也是一個動態系統，可以用狀態空間來描述。卡爾曼濾波能根據歷史資料預測未來的引數變化，把預測值和實測值的誤差降到最低。”
蘇晚盯著白板看了幾秒，眼睛亮了起來：“我試試。”
林辰自己的建模工作，進展得最慢，但也最紮實。他把王浩的訊號處理結果和蘇晚的通道分析結果整合到一起，構建了一個完整的深海通道模型。這個模型包含了聲速剖面、多徑結構、時變特性、環境噪聲等所有關鍵因素，能夠預測任意位置、任意時間的通道特性。但模型太複雜了，計算量大得驚人。
“跑一次模擬要幾個小時。”王浩看著複雜度評估報告，眉頭擰成了疙瘩，“根本沒法即時應用。”
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武術教練蘇浩重生到了58年的四九城。
“原主，你一個烈士遺孤、根正苗紅、火紅年代，大有可為！你說你跳什麼湖？”
哦，不是自殺，是為了給妹妹摸一條魚，解饞？
“算了，我有‘終極獵取系統’。以後：你的房子我住着，你的妹妹我寵着，你的老媽我養着，你的四合院我鎮着！”
獵，自然是狩獵。京西大山，我打野豬、山鹿、熊瞎子；茫茫林海，我殺狍子、野狼、大爪子；哀牢山脈有人頭驢？喜馬拉雅山麓又過來神牛了？那我得去看看。
什麼？你說機械廠哪天不招人，可我蘇浩就是進不去？
手裡有肉，萬事不慌！
機械廠我還進定了！
取，就是拿走了。敵特搗亂，好事嘛，沒錢他們還幹什麼敵特？武功在身，不搶不成！黃魚我拿走，狙擊步槍我帶走，人嘛……還是交給帽子叔叔吧。
他們更專業！
獵和取，合在一起，那可就有搶的意思了，沒毛病。
空間在手，天下我有！
鷹醬的武器好，獵過來；腳盆雞的五軸機床強，取過來；大毛的吹氧轉爐先進，獵取過來不就得了？
多大點事。
獵、取、獵取，我蘇浩就是地球村一獵戶。管你什麼鷹、雞、象、熊，狐狸、飛猴，泡菜罈子……
都是肉！
火紅時代，狩獵58，肯定爽！
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