一种利用回波时间反演多波束横摇角度的方法

针对传统多波束测深系统中对横摇偏差进行改正,存在校准后仍在航行过程中受外界因素干扰,以及改正模型未考虑声速不同导致声线跟踪法计算过程中的水层分层与声线弯曲影响,直接利用深度值进行计算使得改正精度不高的问题.提出了以检测线中央波束数据作为真实海底地形的参考,通过声线跟踪得到主测线在不同入射角度的回波时间,进而利用入射角度和回波时间的关系,反演得到横摇偏差角进行改正的方法.实验表明:利用回波时间对多波束测深数据的横摇偏差进行改正,通过声线跟踪结合检测线中央波束,能够进一步提高横摇偏差改正的精度.     

顾及波束入射角的常梯度声线跟踪水下定位算法

海水声速的时空变化会使声波沿传播方向发生折射,有效消除声波的折射效应对提高水下声学定位精度至关重要。在声速剖面已知的情况下,声线跟踪是削弱折射效应的有效方法。但现有的声线跟踪方法要求波束入射角为已知,而基于距离交会原理的水下声学定位系统通常未对波束入射角进行直接观测。针对上述问题,提出了顾及波束入射角的常梯度声线跟踪水下定位算法,采用搜索法确定波束入射角,通过对声线跟踪与定位解算的迭代计算,实现波束入射角和目标坐标的渐次修正。为进一步提高计算效率,提出了迭代求解超越方程的解算法。试验结果表明,本文方法有效利用声速剖面消除了声线折射效应的影响,且解算法计算效率优于搜索法。     

海洋测量学

在声速剖面或声速函数具备的情况下,多波束条带式测深系统的波束归位计算常采用曲线跟踪法进行声线改正,虽然保证了归位计算的高精度,但过程复杂繁琐。提出了一种新的归位计算方法-位置修正法。     

多波束测深表层声速误差的动态影响及改正方法

表层声速不准确会对多波束测深波束的归位产生影响,对于平面换能器阵,使波束角产生偏差,从而影响波束最终位置,但Snell常数保持不变;对于曲面换能器阵,虽然波束未束控不产生波束角偏差,但Snell常数发生改变,会使波束在传播过程中出现折射误差,对深水环境测量不利。对于表层声速误差带来的水深误差,外部波束比内部波束受到的影响更严重。当表层声速无法实时准确获取时,根据内外部波束对水深的影响大小识别表层声速误差的存在,通过逐步调整表层声速值,计算波束指向角差值,再重新进行声线跟踪,计算改正后的波束位置,消除其带来的水深的影响,完成表层声速误差的改正。文中用实测数据进行了验证,对多波束测深数据质量的改善有一定的参考意义。     

局域空间声速模型的建立方法研究

在多波束测深系统的数据处理中,声速剖面的代表性误差严重地影响着波束的声线跟踪精度,并造成比较大的深度计算误差.为了削弱该影响,利用实测声速剖面数据、温度与盐度剖面数据,采用两种方法分别建立了区域空间声速模型.实践验证了该方法的正确性和可行性.     

精密多波束测深系统位置修正方法研究

在声速剖面或声速函数具备的情况下，多波束条带式测深系统的波束归位计算通常采用曲线跟踪法进行声线改正，虽然保证了归位计算的高精度，但过程复杂繁琐。为此,提出了一种新的归位计算方法－－位置修正法，该方法引进了深度、水平位移相对误差以及面积差的概念，在不失精度的情况下，大大简化了归位计算的精度。     

表层声速对多波束系统测量的影响

根据多波束系统通过声线跟踪反演波束测点的空间位置。在声线弯曲改正中换能器表层声速对波束指向角、波束脚印在船体坐标系下的平面位置和水深、测量覆盖宽度等都有着直接的影响,尤其是对边缘波束的测量精度影响特别大。在从理论上分析表层声速对多波束系统测量影响的基础上,利用实际测量的数据论述表层声速对多波束系统的重要性,以及在实际测量中应实时采集表层声速的必要性。     

声速剖面精简运算的改进D-P算法及其评估

声速剖面在多波束测深中不可或缺。为解决原始测量的声速剖面数据量大而影响工作效率问题,本文进行了声速剖面的精简与优化研究。提出一种适用声速剖面数据精简运算的改进D-P算法(MOV方法),并通过射线追踪法和误差百分比分析法评估精简前后的声速剖面对测深精度的影响,并利用实测声速剖面数据对该算法进行了验证。结果表明,通过优选算法阈值,声速剖面数据的简化率可达90%以上,可控制水深标准差百分比在0.1%以内,优化后的声速剖面可大幅提升多波束勘测与数据处理工作效率,具有重要的工程实际应用价值。     

顾及传播曲面的多波束波束脚印高精度快速归位算法

针对传统多波束波束脚印位置归算方法忽视收/发换能器位置差异给深水测深带来的显著影响,以及新算法虽顾及收/发差异但效率偏低的问题,本文提出一种顾及传播曲面的高精度快速波束脚印位置归算算法:①基于多波束测量和声线传播原理,提出波束传播曲面模型;②将扇区内波束分为插值结点和待插值点;针对前者,提出采用迭代搜索和插值的方法避免建立完整的传播曲面;③针对后者,利用插值结点参数,提出基于多项式插值的方法获取其发射单程时间和声线俯角、方位角;④综合完成所有波束脚印位置归算.浅水和中深水区试验表明,本文方法的交叉线检验精度与Cari s相近,且均优于传统算法;相较Cari s计算结果,本文同号波束脚印的深度偏差分别为0.35‰水深和0.11‰水深,且计算效率分别提高了8％ 和35％.     

一种基于常梯度模板插值的声线跟踪算法

常梯度声线跟踪在计算波束脚印位置时精度高,但过程复杂、效率低,应用于深海测量时尤为严重,因此提出了一种基于常梯度声线跟踪模板的波束点插值计算方法.首先研究了基于常梯度声线跟踪模板进行波束点位插值计算的理论基础,发现通过模板差值可以确定波束足迹;然后提出了基于常梯度模板插值的声线跟踪算法,主要包括常梯度声线跟踪模板构建、...     

顾及声线入射角的水下定位随机模型

水下定位中广泛采用的等权随机模型,实现简单但与实际不符,影响水下定位精度。针对该问题,结合水下定位实际,考虑水声测量误差和声线弯曲误差影响,在分析随机模型不完善条件下参数估计性质的基础上,构建了4种基于声线入射角的水下定位随机模型。通过模拟算例和实测数据进行了验证。结果表明：所构建的4种入射角随机模型比等权模型在定位精度上具有一定优势,其中分段余弦模型定位结果最好;入射角阈值取值在40°~50°范围内时,定位精度最高;100 m以内水深环境下,基于声线入射角的随机模型改善了传统等权模型的定位结果。     

高速铁路轨道中长波平顺性参数计算方法

高速铁路轨道中长波平顺性参数的计算方法是高速铁路轨道精测与精调的核心技术,现有的中长波平顺性参数计算多采用以轨道点法向偏移量代替矢距差(即设计矢距与实测矢距之差)的近似计算方法。由于该算法忽略实测弦线端点偏差的影响,导致轨道实测轨向(高低)计算结果与严密算法计算结果存在一定的偏差。鉴于现有近似算法存在准确度低的缺点,文中在现有近似算法的基础上提出一种改进算法,并通过对轨道实测坐标数据的计算和对比,验证改进算法的可行性和准确性,并提高高铁轨道中长波平顺性参数计算结果的准确度,可为高速铁路轨道精测与精调提供参考。     

Development of method in precise multibeam acoustic bathymetry

The sound ray tracing method can achieve higher accuracy in determining depths and plan positions with muhibeam echo sounding sys-tem. In data processing, actual sound speed profile must be used in the method. However, the method is too complicated. In order to overcome the shortcoming, this paper presents a new method, the position correction method. Two situations are considered in the new method, namely, change of sound velocity keeps constant gradient in whole water column (including N layers) or in different water layer.     

基于搜索圆法的等值线追踪技术

等值线追踪是绘制等值线图的关键,好的追踪算法可使图形更精确,同时节省大量时间。本文在传统追踪算法的基础上,提出了一种新的追踪等值线的方法——搜索圆法,并详细介绍了该方法的追踪步骤。该方法可实现快速分块扫描,大大提高追踪效率,可靠性好。     

顾及双程声径的常梯度声线跟踪水下定位算法

高精度水下声学定位通常采用声线跟踪定位算法,但传统的声线跟踪方法一般针对单程声径进行声线弯曲改正,未能顾及船载换能器在声信号往返过程中发生的位移,导致海底应答器定位解算时引入系统性偏差,从而降低海底点定位精度。针对此问题,本文提出一种顾及双程声径的分层常梯度声线跟踪水下定位算法。该方法结合水下声信号实际传播路径,根据换能器在声信号发射和接收时刻的位置,构建双程声径水下定位模型,采用顾及双程声径的分层常梯度声线跟踪算法进行解算。采用圆走航观测与交叉十字观测的海上实测数据对方法进行了验证,结果表明,本文方法能显著提高水下定位精度。     

利用GA-NN模型反演声速剖面的众源水深数据声速改正

针对当前众源水深数据后处理过程中缺少高精度的实测声速剖面,导致测深数据质量偏低的现状,提出了一种基于遗传算法优化反向传播神经网络（genetic algorithm-back propagation neural network,GA-NN）模型反演声速剖面的声速改正方法。首先,利用历史声速剖面群进行正交经验函数分析,提取特征向量与重构系数范围;然后,结合海区的历史声速场数据训练GA-NN模型;最后,将海表声速数据输入模型反演声速剖面,并分析不同方法下的声速剖面分别进行声速改正后的水深和位置误差。实验结果表明,在复杂的海底地形下,与现有方法相比,所提方法反演的声速剖面更适用于众源水深数据的声速改正,削弱了声速误差的影响,提高了众源水深数据的处理精度。