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通过分析波束形成的原理与实测数据处理得出结论:表层声速误差将对多波束测量产生不可挽回的错误;而当表层声速正确、声速剖面误差时,在后处理可以通过适当的声速剖面加以改正。 相似文献
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海水声速是影响多波束测深精度的主要因素之一,声速改正方法是否正确直接关系测量结果的精度和可靠性。为保证多波束测深精度,除需具备符合精度要求的多波束系统及其外围设备外,在测量过程中还必须保证各项校正和改正的精度,而在各项校正和改正过程中最难以控制精度的因素便是声速改正。因此,应在测量前充分了解测区的声速变化情况,掌握海区声速变化特征,确定合理的声速剖面测量间隔和布设方位。文中阐述了海水声速特性,分析了印度洋某测区温度、盐度、声速变化规律,对多波束测深进行了正确的声速改正。 相似文献
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声速误差是多波束水深地形测量主要误差源之一,通常采用现场声速剖面测量的方式加以改正,但在深远海多波束水深地形测量时,现场获取全深度的声速剖面并非易事。针对这一问题,利用东南印度洋海洋调查工作中采集到的17个站位的CTD数据,将所有站位声速剖面拓展到全深度,采用经验正交函数分析法(Empirical Orthogonal Functions, EOF)构建调查区声速剖面场,可获得声速剖面场内任意一点的声速值。然后通过EOF重构声速剖面场获得的声速值对测区内多波束水深地形数据进行改正,并与实测声速剖面对多波束水深地形数据的改正结果进行对比,结果表明,5 000 m水深范围内2种声速改正结果相差很小,EOF重构法对深水多波束的声速改正满足水深测量的要求。 相似文献
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海洋声速剖面严重影响着水下声传播特性,近实时地获取声速剖面对水下声通信、水下定位、鱼群探测等都有重要意义。单经验正交函数回归(single Empirical Orthogonal Function regression,sEOF-r)方法通过建立声速剖面的经验正交系数与海面遥感数据之间的线性回归关系来反演声速剖面。但是,海洋是一个复杂的动力系统,声速与海面遥感数据并不是简单的线性关系,因此,本文基于Argo历史网格数据,通过自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)生成海平面高度异常(Sea Level Anomaly,SLA)、海表面温度(Sea Surface Temperature,SST)等海表遥感数据以及表层声速仪测量的表层声速与声速剖面异常之间的非线性映射;然后利用近实时的海表遥感数据和表层声速反演三维海洋声速场。声速剖面反演的结果表明,在多源信息融合的优势下,本文方法的反演性能最稳定且精度最高,声速剖面的平均反演精度比经典sEOF-r方法提高约2 m/s,比未考虑表层声速的经典SOM方法提高约1 m/s。 相似文献
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针对多波束测量声速剖面采样间隔合理选取问题,首先介绍了常声速分层声线跟踪法与常梯度分层声线跟踪法基本原理及实现方式,其次基于两种声线跟踪方法分析了声速剖面采样间隔对多波束测深的影响规律,并利用三次样条插值法对声速剖面进行了层化处理以获取不同采样间隔声剖数据,最后结合限差要求,对采样间隔进行了优化选取,实验结果表明,常声速分层声线跟踪法较常梯度分层声线跟踪法对声剖采样间隔更为敏感,在给定限差范围内合理确定采样间隔,既能保证测量的精度又能提高算法运行效率,分析结果对多波束测深数据采集质量的实时监控和实时声线跟踪具有一定指导作用。 相似文献