多波束测深数据抽稀准则研究

本文通过对多波束测深(采样)数据DTM结构的分析,结合目前多波束测深数据处理和海图编辑、使用的现状和目标,提出了三种抽稀准则:航行安全性准则、地形完善性准则、线性化准则,并建立了相应的数学模型,为后续的多波束测深数据抽稀方法的实现提供了依据和理论基础。     

多波束与单波束测深数据的融合处理技术

本文在全面分析和总结多波束海洋测深主要误差源的基础上，提出通过相邻条带测深数据融合处理进行多波束测深系统偏差补偿方法；并提出以单波束测深数据作为控制，进一步提高多波束测深整体测量精度的数据处理方案；详细讨论了数据融合处理中的数值解算可行性和稳定性问题，相应提出了两步平差方法。本文最后使用我国自行研制的条带测深系统实测数据验证了上述方法的有效性和可靠性。     

多波束测深精度检定方法

针对目前多波束测深仪缺乏检定的情况,设计了多波束测深检定系统,并对SeaBat8101型多波束测深仪进行测深精度的检定实验,利用最小二乘原理对实验结果进行拟合.实验结果表明,被检定多波束测深精度良好,实验设计可行,可以用于多波束测深系统的多次重复性检定.     

多波束测深全覆盖测量分辨率研究

根据国际海道测量规范,采用多波束测深手段的特等和1 a等全覆盖测量,可归纳为多波束测深全覆盖测量。多波束测深全覆盖测量对海底目标物具有不同的探测标准。本文在推导多波束测深分辨率模型的基础上对多波束测深全覆盖测量分辨率进行研究。根据全覆盖的原则,推导了多波束测深全覆盖测量的最大航速。通过算例分析,分别给出了纵向与横向分辨率的分布,并对测深扇面的宽度和航速控制提出建议。     

基于Skyline的水下多波束测深数据应用

探讨了多波束测深数据的获取方式及处理流程,通过程序开发将其转换为Skyline点云数据格式,采用二次开发的方式,完成了"水下点云数据管理应用系统",实现了水下多波束测深数据在Skyline大场景中的应用。     

Douglas-Peucker算法在多波束测深数据抽稀中的应用

讨论了Douglas-Poiker算法的数学原理,仿真实现了同一抽稀阈值、不同变化海底以及不同抽稀阈值条件下,基于ping的Douglas-Poiker法的多波束测深数据抽稀。通过对抽稀结果的分析,得出了该方法在多波束测深数据抽稀应用中的有效性和适用性。     

多波束测深系统校正参数求解方案及可视化实现

换能器和电罗经的安装误差以及GPS的导航延迟等因素往往造成多波束测深系统存在系统内部误差,参数校正是消除内部误差的有效方法.本文详细分析了各项校正参数的海试方案和计算模型,结合科学计算可视化技术给出了各项校正参数的可视化交互求解思路和模型,实现了校正参数的快速、直观求解.     

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。     

SeaBat 8101型多波束测深系统在航道整治工程中的应用

基于作者从事航道测量的相关工作经验,介绍了SeaBat 8101型多波束测深系统构成与工作流程,详细探讨了其在乐天溪航道整治工程中的具体应用。     

基于IMAGENEX DT101多波束测深系统水下DEM建模研究

水下数字高程模型的建立可以提高水下地形直观可视化表达效果,更精确地表达水下地形的目标大小、形态及坡度变化规律,为水利工程建设、水库清淤、防洪抗旱等工作提供有力的数据支撑。多波束测深系统具有大范围、高效率和高精度等优点,把测量技术从传统的以点代面、以线代面的测量扩展到了真正意义的面的测量,为水下数字高程模型建立提供高精度、高密度的原始数据。本文以辽宁某水库1∶2 000水下地形测量工程项目为例,基于IMAGENEX DT101多波束测深系统,研究了其水下地形数据采集的具体流程和数据处理关键技术,并利用Arc GIS建立了水下数字高程模型。结果表明:IMAGENEX DT101多波束测深系统能够快速、高效地获取水下地形测量数据,其成果精度满足了相关规范要求,可以推广应用到其他水库与河流相应比例尺水下数字高程模型建立。     

多波束测深数据处理的抗差最小二乘配置迭代解法

针对利用最小二乘配置处理多波束测深数据,存在二次曲面数学模型通常无法精确表征海底地形的整体变化趋势以及观测数据存在粗差或异常点时,常规方法给出的协方差函数不能精确表征其统计特性的问题,本文提出了一种抗差最小二乘配置迭代解法。该方法首先进行协方差函数和观测值方差阵初始化,以多面函数拟合趋势项,然后应用等价权抗差估计并通过迭代计算,最终给出稳健的协方差函数参数解及最小二乘配置解。利用本文提出的方法及传统的方法处理实测的多波束测深数据,试验结果表明,相比于传统的方法,本文提出的方法能够较好地表征海底地形的整体变化趋势,一定程度上克服了多波束测深数据中粗差或异常点的影响。相比于传统的抗差方法,本文方法更为有效地识别出测深数据中异常点,推估效果较好,具有稳健性。     

深水多波束测深系统现状及展望

多波束测深系统在与航迹垂直的平面内一次能够给出几十个甚至上百个深度,获得一条一定宽度的全覆盖水深条带,大大提高了海底地形探测效率。本文首先介绍了多波束测深的基本原理和系统组成,然后系统介绍了L3 ELAC Nautik、Teledyne(原ATLAS)和Kongsberg等公司的深水多波束测深系统,并以中科院声学所深水多波束系统为例,分析了国内发展情况,最后展望了深水多波束测深系统的发展趋势是更高的测深分辨率、更高的测深精度、更大的覆盖范围、更强的水体探测和更便捷的探测成图。     

面向多波束测深数据的双向布料模拟自动滤波算法

针对现有多波束测深数据的滤波算法需要人工干预且难以实现自动滤波的问题,在布料模拟滤波基础上,提出了一种基于双向布料模拟(bidirectional cloth simulation filtering, BCSF)的多波束测深数据滤波算法。首先,基于二次曲面（Levenberg-Marquardt）算法拟合构建传递式迭代趋势面,消除海底负异常数据;然后,构建BCSF修正模型,确定最终海底滤波面,解决海底凹凸地形或具有成簇噪点的复杂海域地形容易产生的过度滤波问题;最后,对分类海底点与非海底点的距离阈值进行了自适应优化与估计,进一步提高BCSF滤波结果的准确性。将所提算法应用于实测多波束测深数据,实验结果表明,与布料模拟滤波相比,所提算法不仅克服了过度滤波的缺陷,而且实验区域的整体测试数据的噪点剔除率从12.87%下降到0.76%,局部测试数据的噪点剔除率从15.29%下降到1.09%;与基于不确定度理论的多波束测深滤波相比,所提算法更加简洁,易于技术实现,人工干预很少,保留了更多的地形细节,具有较好的鲁棒性和应用前景。     

GPS动态数据处理中的快速Kalman滤波算法

根据GPS数据处理中的Kalman滤波状态转移矩阵和设计矩阵大量存在零元素的特点,将其构造成特定稀疏矩阵。再利用稀疏矩阵乘法,同时结合矩阵对称性、矩阵求逆降维等方法,可大大减少Kalman滤波的乘法次数。在非差C/A伪距情况下,该算法乘法总次数不到传统算法的1/3;在双差伪距P1,P2 双差载波情况下,该算法乘法总次数甚至不到1/6;其耗时也只有传统算法的1/3左右,因而大大提高了Kalman滤波的计算效率。     

GPS动态数据处理中的快速Kalman滤波算法

根据GPS数据处理中的Kalman滤波状态转移矩阵和设计矩阵大量存在零元素的特点,将其构造成特定稀疏矩阵.再利用稀疏矩阵乘法,同时结合矩阵对称性、矩阵求逆降维等方法,可大大减少Kalman滤波的乘法次数.在非差C/A伪距情况下,该算法乘法总次数不到传统算法的1/3;在双差伪距P1,P2 双差载波情况下,该算法乘法总次数甚至不到1/6;其耗时也只有传统算法的1/3左右,因而大大提高了Kalman滤波的计算效率.     

利用卫星测高资料反演海底地形研究

论述了利用卫星测高数据反演海底地形的解析算法和统计算法的基本原理和数学模型,在此基础上,基于最小二乘配置理论,提出了统计算法的改进模型。使用新模型在南中国海地区进行了海底地形反演计算,并将反演结果与实际船测水深进行比对,进一步验证改进模型的可靠性和有效性。     

测量数据处理的实时序贯算法

为突出最新观测数据对未知参数估计的影响及减弱陈旧观测数据对参数估计的影响,须考虑时变参数的变动而进行未知参数的估计,即实时估计.文中基于序贯算法,针对新观测值对未知参数估计的影响比陈旧观测值要大和用固定数目的最新观测值来确定未知参数的估计,导出了渐消记忆与限定记忆的实时序贯算法的主要公式,以达到快速计算的目的.     

测量数据处理的实时序贯算法

为突出最新观测数据对未知参数估计的影响及减弱陈旧观测数据对参数估计的影响，须考虑时变参数的变动而进行未知参数的估计，即实时估计。文中基于序贯算法，针对新观测值对未知参数估计的影响比陈旧观测值要大和用固定数目的最新观测值来确定未知参数的估计，导出了渐消记忆与限定记忆的实时序贯算法的主要公式，以达到快速计算的目的。     

浅析快捷建库与数据处理系统的作用和意义

介绍了快捷建库与数据处理系统依托ArcGIS平台二次开发的功能及实现方法,并对该系统各功能模块的实现进行了详细的阐述,提出了功能实现的意义及对生产效率的影响。     

基于整数可逆模糊度变换和概率计算的GPS动态数据处理快速算法

在讨论整数可逆模糊度变换对模糊度搜索空间影响及直接取整法成功概率的基础上，结合Kalman滤波技术，提出一种新的GPS动态数据处理快速算法－－基于概率计算的模糊度快速分解技术（Probability Based Fast Ambiguity-resolution Technique,简称PBFAT法）。该算法在取整成功概率大于给定限值时，直接对浮点模糊度取整；若取整概率小于给定的值则进行一定范围的模糊度搜索。试验表明该方法的计算速度高于传统方法，所求的模糊度有一个明确的置信水平。