多波束测深数据质量控制方法研究

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本文对多波束测深数据质量控制的方法进行了较为系统和全面的研究。内容涵盖多波束测深系统误差源分析、多波束测深系统的声速改正技术、多波束测深异常值的探测技术、基于最小二乘支持向量机构建海底趋势面的算法研究、优化测深训练样本对海底趋势面构造的影响分析、多波束测深系统误差消除算法研究等等。取得的主要成果和创新点概括如下:1.针对传统经验正交函数分析方法在声速剖面构造方面存在的不足,提出了声速剖面经验模分解的方法,给出了修正后的声速剖面时间函数和空间函数,为测量海区声速变化模型的构建提供了必要的参数。通过实际观测数据的计算分析,有效验证了利用经验模分解的方法重构声速剖面的可行性和正确性。2.详细分析了多波束测深异常值产生的原因,并以此为基础对几种常见的多波束测深异常值探测方法从基本原理、适用条件、优缺点等方面进行了比较。结合遗传算法在异常值探测方面的优越性,提出了相应的测深异常值探测方法。根据遗传算法的择优选取原则,给出了测深异常值的探测步骤。实测算例表明基于遗传算法构建的异常值探测模型可以快速有效地标定出测深异常值。3.多波束测深是一个动态的过程,采集得到的水深数据具有不可重复性,针对这一特点,将Bayes估计理论和MCMC抽样设计方法引入到测深异常值的探测中。以水深观测数据为研究对象,详细推导了利用Bayes估计探测水深异常值的公式,并给出了详细的探测步骤。通过实际观测数据的计算分析,表明利用Bayes估计构造的算法能以简单明了的判断准则对测深异常值进行探测。4.深入研究最小二乘支持向量机算法的基本原理,并结合该算法在自由曲面重构方面的功能,将该算法引入到海底趋势面的构造中,并在此基础上对测深异常值进行探测;结合多波束测深数据海量性的特点,提出了有效的训练样本选取方案;给出了不同核函数的数学表达式,并进一步分析了不同的核函数对海底趋势面构造的影响;仿真算例表明为了避免海底微小地形的丢失,应结合海底地形的实际情况选取不同的核函数对海底趋势面进行构造。5.在分析不同核函数对海底趋势面构造影响的基础上,推导证明了趋势面滤波与最小二乘支持向量机算法在特定条件下的等价性,给出了公式推导过程;结合海底实际变化情况,提出了不同海底类型适用的核函数。利用实测数据对上述两种方法进行了分析和比较,得出在多项式核函数的阶数等于趋势面滤波的阶数,且权重系数等于0.5的情况下,利用最小二乘支持向量机构造的函数等价于趋势面滤波。6.最小二乘支持向量机在海底趋势面构造过程中无法消除较大偏差训练样本的影响,针对该缺陷,提出局部样本中心距优化测深训练样本的方法,从而降低了非正常训练样本对海底趋势面构造的影响。实测算例表明利用局部样本中心距能合理地优化测深训练样本,从而能合理地构造出海底趋势面,异常值也能得到有效地剔除。7.对多波束测深的各个误差源进行了定量的分析,给出了水深不确定度的计算公式;由于水深不确定度反映了测量水深的分散性程度,因此将其引入到测深训练样本的优化中,从而选取出对海底趋势面构造贡献率大的测深训练样本。实测算例表明利用不确定度能合理地优化训练样本,进而合理地构造出海底趋势面,异常值也能得到有效地剔除。8.详细地分析了多波束测深系统误差产生的原因,传统的两步滤波法虽然能有效地解决重叠区内测深数据的不匹配问题,但是并未顾及重叠区外的测深数据。针对该不足提出了基于不确定度的测深系统误差消除算法。实测算例表明利用不确定度修正的两步滤波法不仅能解决相邻条带重叠区内测深数据的不匹配问题,而且能顾及到重叠区外的测深数据,避免了海底地形发生扭曲。
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