多波束测深系统地形跟踪技术研究

摘要

随着海洋经济与技术的发展，海底地形探测技术受到了越来越多的关注，并已逐渐成为海洋资源开发、环境调查等工作的基础。较之于传统声纳的单点测量，多波束测深系统利用广角度发射、多通道接收与阵处理技术，可以单次形成高密度的条幅式数据，测深效率大幅提高，在水下资源调查、海洋划界等领域具有重要的应用价值。
　　本研究主要内容包括：⑴针对多波束测深精度进一步改善的需求，引入地形跟踪的思想并发展了相关算法。首先介绍了多波束测深系统的发展历史和特点以及声线跟踪技术和多波束测深系统的基本原理。由于传统的直接利用声线跟踪来获取海底地形的方法很大程度上会受到测量噪声声速畸变以及干扰回波的影响，本文提出了一种将环境起伏特性与回波到达时间、回波到达角以及声速剖面结合起来的状态-空间模型，并给出了序贯滤波的解法。首先重点阐述了无迹卡尔曼滤波算法的相关理论和算法执行流程，然后通过仿真数据对同一信噪比下序贯滤波算法与传统算法的跟踪性能进行了比较，其次研究跟踪性能与信噪比的关系，比较条件均方误差与后验Cramer-Rao下限的关系，最后结合2016年7月的海试数据，进一步验证了序贯滤波算法的优势。⑵针对序贯滤波算法计算量大、效率低的局限，本文提出一种减少未知参数个数的降维方法，该方法使用经验正交函数表征海底深度特征，显著降低了算法的复杂度。在此基础上，基于经验正交函数的正交性进一步扩展了状态-空间模型，使得表征更为复杂的地形演变成为可能，并运用仿真数据对改进后的算法进行了验证。⑶研究了多波束测深系统的常见误差来源及编辑准则，针对文中涉及的几种算法，引入了基于支持向量机的机器学习方法，训练出二分类模型用于判别算法的优劣并剔除异常值，进行数据融合，实现了测量可靠性与水底跟踪精度的提高。

目录

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致谢

第1章 绪论

1.2 国内外发展现状

1.3 论文研究内容

1.4 论文组织结构

第2章 多波束测深背景知识

2.1 射线模型理论

2.2 多波束测深原理

2.3 波束形成

2.4 声线弯曲与声线跟踪原理

2.5 本章小结

第3章 序贯滤波底跟踪算法

3.1 状态空间模型与卡尔曼滤波

3.2 基于无迹卡尔曼滤波器的序贯滤波算法

3.3 后验Cramer-Rao下限

3.4 基于无迹卡尔曼滤波器的海底地形跟踪算法实现

3.5 本章小结

第4章 基于AR的高阶地形演化建模

4.2 高阶地形演化模型

4.3 基于高阶地形演化模型底跟踪的仿真

4.4 本章小结

第5章 基于SVM的海底模型选择研究

5.2 基于SVM的模型选择研究

5.3 仿真数据处理

5.4 本章小结

第6章 基于FPGA的信号预处理实现

6.2 基于FPGA的信号预处理模块

6.3 基于FPGA的信号预处理算法实现

6.4 本章小结

第7章 总结与展望

7.2 工作展望

参考文献

作者简历