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利用滚动圆变换的多波束测深数据滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(1)
针对现有多波束测深数据自动滤波算法通常存在因过分追求人工滤波平滑效果,而有可能造成海底微地貌或小型障碍物被不合理删除的问题,以Ping为多波束测深数据处理单元,利用滚动圆变换具有在给定精度条件下可对线要素一定尺度的凹(凸)部进行定量识别和分析的特性,提出了基于滚动圆变换的多波束测深数据滤波算法。在VC++环境下对此算法的正确性和有效性进行了实验验证,结果表明,该算法能在保持海底地形完整性的基础上较好地滤除多波束测深数据中的粗差数据,有利于提高粗差检测的效率。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(9)
针对传统多波束测深系统从误差源进行平差的后处理方式受声速误差等因素影响较大的应用局限,提出了以相邻条带中央波束构建的每ping海底地形趋势线作为先验信息,利用卡尔曼滤波(Kalman filter, KF)对声速整体误差影响下的测深数据系统性误差进行改正的方法。首先,提取测深数据准确性相对较高的相邻条带的中央波束数据,对多波束每ping测深点所在的区域海底地形构建大致走向的趋势线;其次,利用检测线中央波束与主测线交叉重叠部分的数据,得到观测值的偏差和所构建海底地形趋势线的偏差;最后,结合得到的偏差,以构建的趋势线作为先验信息对测深数据利用卡尔曼滤波进行改正,并对改正后的数据进行精度分析与评估。实验表明,对于声速整体误差引起的海底地形畸变,利用卡尔曼滤波能够对边缘波束的系统性误差进行有效的改正。 相似文献
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采用不确定度理论进行评估是目前多波束测深数据质量的一个新的研究热点。基于国际海道测量标准(S-44),分析了适用于海道测量数据处理的不确定度评估方法;提出了基于多波束测深数据水深不确定度的数据质量等值线表征法。通过采用实例进行分析与评定表明,该方法为准确直观地评估多波束测深数据质量提供了理论依据和参考。 相似文献
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目前国内多波束测深系统质量检验不够成熟,仪器质量和测量数据的可靠性和准确性都无法得到保证,为此,提出一种基于消声水池的多波束测深不确定度检测方法。通过建立基于消声水池的测深声呐检测硬件、软件平台,削弱了由于实验环境带来的各种误差及不确定度因素的影响,提高了检测的精度与可信度。对R2 Sonic2024型多波束测深仪进行几何指标检定实验和精度评定分析,精度较高的中央波束水深值总误差服从正态分布,计算其置信区间及落入置信区间的概率,剔除不符值,使其满足置信度为95%,并计算比对差均值。实验结果表明,该多波束测深不确定度检测方法切实可行,能比较客观地用于多波束测深不确定度检测。 相似文献
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针对多波束单ping水深数据多呈现较为复杂的曲线形式的现象,提出了基于逆传播(back propagation,BP)神经网络的多波束测深数据粗差剔除方法,即依据BP神经网络具有从输入到输出的映射功能,构建适应多波束单ping水深数据复杂曲线的训练学习算法进行曲线拟合。考虑地形之间的延续性进行相邻ping水深数据间的相关性分析,纵向检查定位并剔除粗差。通过实测多波束测深数据验证该方法的有效性,并与不确定性与测深学联合估值滤波以及交互式滤波方法进行比对分析,结果表明该方法可以有效剔除多波束测深数据中的粗差。 相似文献
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