PS—600四波束测深仪在扫海深测中的应用

全覆盖高精度扫海测量已成为近海工程测量的主攻方向，精密扫海测深仪的研制日益受到各沿海国家的重视。日本ＫＡＩＪＯ公司于９０年代初推出了ＰＳ－６００四波束扫海测深仪，该仪器具有覆盖面宽，精度高的特点，体现了世界测深仪的最新研制水平。本文对ＰＳ－６００的性能特点作了分析，结合在中国大连港口的试验，对ＰＳ－６００用于近海工程扫海测量的有关问题进行了探讨，得出一些有益的结论。     

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。     

多波束在海底复杂地形条件下大比例尺测量方法探讨

文章主要对使用大比例尺进行海底地形测量方法进行了简要的描述,测量过程中的方法技术、数据处理方法、测量效果说明多波束在复杂地形条件下可以取得良好的效果。     

多波束测量中换能器瞬时精密高程的确定

分析了GPS高程信号和Heave信号的频段特征，利用数字信号处理技术，提取了GPS高程和Heave中的有效频段信号，合成了一个全新的信号。该合成信号能够全面反映多波束换能器的实际垂直运动，并能够克服传统多波束测量和数据处理方法的缺陷，大大提高了多波束在垂直方向的成果精度。实验证明了该方法的正确性和可行性。     

结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用

学习向量量化（Learning Vector Quantization，LVQ）神经网络在声学底质分类中具有广泛应用. 常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题，影响底质分类精度. 本文提出采用遗传算法（Genetic Algorithms，GA）优化神经网络的初始值，将GA与LVQ神经网络结合起来，迅速得到最佳的神经网络初始权值向量，实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别. 将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中，通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明，该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高.     

便携式多波束测深仪研制成功

哈尔滨工程大学水声工程学院和哈尔滨驰博电子有限责任公司合作，研制出国内首台便携式多波束测深仪。这台拥有自主知识产权的测深仪，体积小、可靠性高、功耗低、处理能力强、外围接口类型丰富、通信控制能力强。不仅适用于我国领海的浅海大陆架型海域特征外，而且也适用于内陆湖泊、航道、水库等，从而结束了我国一直依赖进口设备进行海底地形测量的历史。     

侧扫声纳和单波束测深仪在海底障碍物探测中的综合应用

本文通过分析侧扫声纳与单波束测深仪在探测海底障碍物上的优缺点，提出了综合使用两种探测方法、取长补短，最大限度发挥各自的优势，更精确地测定海底障碍物的位置、长度、宽度、高度等要素。     

多波束测深数据的误差分析与处理

本文介绍的误差处理模型对保证多波束测深系统必要的精度和数据质量有着重要的实际意义。     

基于波束控制的卫星导航接收机抗干扰算法研究

卫星导航接收机抗干扰技术是接收机设计的一项关键技术。在研究基于功率反演的空域自适应抗干扰算法基础上，提出了采用基于波束控制的抗干扰算法，并进行了仿真计算，结果表明：该算法明显提高了接收机抗干扰性能。