CN105841777B - 一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法及系统，方法包括：获取要进行测深的测区及测深点；将测区按照预设的网格面积均匀划分为第一格网；计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点的第一均方差，计算测深点的深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，根据第二均方差调节格网的权重值，根据权重值对第一格网进行二次分割；重复上述步骤，直到格网无法划分，获取最终的自适应选择节点；根据自适应选择节点生成最终节点水深估计结果并输出。本发明可使节点周围的测深点更符合深度期望一致的假设条件，从而生成更加精确的CUBE面，有助于剔除多波束测量过程中的异常值，提高了测深估计的精度。

Description

一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法及系统

技术领域

本发明涉及测量技术领域，尤其涉及一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法及系统。

背景技术

联合不确定度测深估计(Combined Uncertainty Bathymetry Estimation,CUBE)方法是目前多波束测深数据处理中很流行的一种方法。它由英国学者Calder Brain于2003年首次提出，现在已经被广泛采纳在大多数多波束处理软件当中。该方法将测区规则化为一个格网，基于每个格网节点周围的水深测量值，使用卡尔曼滤波对节点的深度进行估计并计算估计值对应的不确定度。由这些已知深度和不确定度的节点组成的面成为CUBE面。CUBE面可以被用于辅助剔除异常点，或者也可以直接当做测深产品进行输出。

CUBE算法为当前多波束处理提供了很好的处理手段。但是值得注意的是，CUBE最开始设计是面向实时数据处理需求，这也限制了算法的一些通用性和灵活性，比如CUBE算法基于了很多假设，包括格网节点附近测深点数据深度期望一致、符合高斯概率分布。但由于现有的CUBE算法中格网被要求设置为均匀大小，会导致部分格网中的测深点数据严重偏离假设条件，最终测得的深度误差大，精度低，不满足现有的工作需要。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

发明内容

鉴于现有技术的不足，本发明目的在于提供一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法及系统，旨在解决现有技术中现有的CUBE算法中格网被要求设置为均匀大小，会导致部分格网中的测深点数据严重偏离假设条件，最终测得的深度误差大，精度低，不满足现有的工作需要的缺陷。

本发明的技术方案如下：

一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法，其中，方法包括；

A、获取要进行测深估计的测区及测区内的测深点，获取多波束系统在测区测试过程中的各项误差源，根据误差传播模型，计算每个测深点的水平测量方差和垂直测量方差；

B、将测区按照预先设置的网格面积均匀划分为第一格网，各个第一格网的顶点记为第一格网节点；

C、计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点的第一均方差，计算测深点的深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，根据第二均方差调节节点附近格网的权重值，根据权重值对第一格网进行二次分割；

D、重复上述步骤C，直到格网无法划分，获取测区内所有格网顶点为最终的自适应选择节点；

E、获取在自适应选择节点周围指定距离和误差范围内的测深点，并根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计，对估计结果进行滤波处理生成最终节点水深估计结果并输出。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计方法，其中，所述步骤B还包括：

B1、将第一格网的初始权重值设置为0。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计方法，其中，所述步骤C具体包括：

C1、计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点深度的第一均方差；

C2、将测深点的深度值按照值的大小进行排序，获取排序后序列中的中值，选择深度值在中值三倍均方差内的测深点；

C3、重新计算深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，若第二均方差大于一指定均方差且节点所在的格网内测深点数大于一指定值N，将该格网附近格网的权重值加1，N为自然数；

C4、获取权重值大于一预定阀值的第一格网均匀分割为四个小格网。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计方法，其中，所述步骤C4中的预定阀值为S_k/2，S_k为格网k上的节点数目。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计方法，其中，所述步骤E具体包括：

E1、获取在自适应节点周围指定距离和误差范围内的测深点，根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计模型为：

式中，d_ij，分别表示测深点i对节点j的预报水深和预报方差，δ_ij为测深点i与节点j之间的距离，ζ_i为测深点i水深，S_H为水平精度尺度因子，α为指定的阶数，Δ_min为最小节点间距；

E2、根据中值滤波对测深点序列进行排序；

E3、根据卡尔曼滤波对排序后的测深点数据序列进行迭代处理，生成最终节点水深估计结果并输出。

一种基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其中，系统包括：

测区及测深点获取模块，用于获取要进行测深估计的测区及测区内的测深点，获取多波束系统在测区测试过程中的各项误差源，根据误差传播模型，计算每个测深点的水平测量方差和垂直测量方差；

第一格网划分模块，用于将测区按照预先设置的网格面积均匀划分为第一格网，各个第一格网的顶点记为第一格网节点；

第二格网划分模块，用于计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点的第一均方差，计算测深点的深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，根据第二均方差调节节点附近格网的权重值，根据权重值对第一格网进行二次分割；

自适应选择节点确定模块，用于检测到格网无法划分时，获取测区内所有格网顶点为最终的自适应选择节点；

水深估计模块，用于获取在自适应选择节点周围指定距离和误差范围内的测深点，并根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计，对估计结果进行滤波处理生成最终节点水深估计结果并输出。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其中，所述第一格网划分模块还包括：

初始权重设置单元，用于将第一格网的初始权重值设置为0。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其中，所述第二格网划分模块具体包括：

计算单元，用于计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点深度的第一均方差；

排序单元，用于将测深点的深度值按照值的大小进行排序，获取排序后序列中的中值，选择深度值在中值三倍均方差内的测深点；

权重调整单元，用于重新计算深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，若第二均方差大于一指定均方差且节点所在的格网内测深点数大于一指定值N，将该格网附近格网的权重值加1，N为自然数；

格网分割单元，用于获取权重值大于一预定阀值的第一格网均匀分割为四个小格网。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其中，所述格网分割单元中的预定阀值为S_k/2，S_k为格网k上的节点数目。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其中，所述水深估计模块具体包括：

模型建立单元，用于获取在自适应节点周围指定距离和误差范围内的测深点，根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计模型为：

式中，d_ij，分别表示测深点i对节点j的预报水深和预报方差，δ_ij为测深点i与节点j之间的距离，ζ_i为测深点i水深，S_H为水平精度尺度因子，α为指定的阶数，Δ_min为最小节点间距，为每个测深点的水平测量方差，和垂直测量方差为每个测深点的垂直测量方差；

中值滤波单元，用于根据中值滤波对测深点序列进行排序；

水深估计结果输出单元，用于根据卡尔曼滤波对排序后的测深点数据序列进行迭代处理，生成最终节点水深估计结果并输出。

本发明提供了一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法及系统，本发明可使节点周围的测深点更符合深度期望一致的假设条件，从而生成更加精确的CUBE面，有助于剔除多波束测量过程中的异常值，提高了测深估计的精度。

附图说明

图1为本发明中一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法的较佳实施例的流程图。

图2为现有技术中均匀节点选择方法的节点和测深点示意图。

图3为本发明中一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法的具体应用实施例的自适应节点选择方法的节点和测深点示意图。

图4为本发明的一种基于自适应选择节点的多波束测深估计系统的较佳实施例的功能原理框图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明还提供了一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法的较佳实施例的流程图，如图1所示，其中，方法包括：

步骤S100、获取要进行测深估计的测区及测区内的测深点，获取多波束系统在测区测试过程中的各项误差源，根据误差传播模型，计算每个测深点的水平测量方差和垂直测量方差；

步骤S200、将测区按照预先设置的网格面积均匀划分为第一格网，各个第一格网的顶点记为第一格网节点；

步骤S300、计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点的第一均方差，计算测深点的深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，根据第二均方差调节节点附近格网的权重值，根据权重值对第一格网进行二次分割；

步骤S400、重复上述步骤S300，直到格网无法划分，获取测区内所有格网顶点为最终的自适应选择节点；

步骤S500、获取在自适应选择节点周围指定距离和误差范围内的测深点，并根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计，对估计结果进行滤波处理生成最终节点水深估计结果并输出。

具体实施时，所述步骤S100具体为要进行测深估计的测区及测区内的测深点，获取分析多波束系统测深过程中的各项误差源，根据误差传播模型，计算每个测深点的水平测量方差和垂直测量方差

进一步地实施例中时，所述步骤S200还包括：

步骤S201、将第一格网的初始权重值设置为0。

具体实施时，所述步骤S200具体为将测区均匀划分为粗糙大格网，简称第一格网，一般设置为50m*50m的网格，根据测区面积大小可适当调整。每个格网初始权重值0。第一格网范指第一次划分后的格网。

进一步的实施例，所述步骤S300具体包括：

步骤S301、计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点深度的第一均方差；

步骤S302、将测深点的深度值按照值的大小进行排序，获取排序后序列中的中值，选择深度值在中值三倍均方差内的测深点；

步骤S303、重新计算深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，若第二均方差大于一指定均方差且节点所在的格网内测深点数大于一指定值N，将该格网附近格网的权重值加1，N为自然数；

步骤S304、获取权重值大于一预定阀值的第一格网均匀分割为四个小格网。

具体实施时，步骤S304中的预定阀值为S_k/2，S_k为格网k上的节点数目。计算距离第一格网节点周围指定距离和误差范围内(一般设定距离≤5％水深；水深误差小于国际水道测量组织IHO规定最大允许误差)内所有测深点深度的第一均方差j为格网节点编号。

其中ζ_i为测深点i水深，M为所选择的测深点数目，μ为所选择的测深点的均值。将测深点的深度值进行排序，以序列中值作为该格网参考值，选择深度值在中值三倍第一均方差内的测深点。重新计算被选择的测深点深度的第二均方差如果大于指定值并且该节点测深点数大于指定值N，将该节点附近格网的权重值加1。

其中，可选择为所有测深点垂直不确定度的中值，N值设置为10或者以上。根据实际测量数据质量情况及成果需要，和N也可进行调整。数据质量高，可以设置适当低一点。成果输出分辨率低，N值可以设置适当高一些。对权重值大于S_k/2的格网进行分割(S_k为格网k上的节点数目)，化分为四个小格网。如图2所示为均匀节点选择方法的节点和测深点示意图，如图3所示为本发明中一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法的具体应用实施例的自适应节点选择方法的节点和测深点示意图。其中1为节点，2为测深点。节点为划分的格网的顶点，节点为预先待定的测深点。

所述步骤S400具体为将所有格网的权重值重设为0，重复步骤S300，直到格网无法继续划分，此时各个格网对应的顶点为最终确定的自适应选择节点。

进一步地实施例中，所述步骤S500具体包括：

步骤S501、获取在自适应节点周围指定距离和误差范围内的测深点，根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计模型为：

式中，D_ij，分别表示测深点i对节点j的预报水深和预报方差，δ_ij为测深点i与节点j之间的距离，ζ_i为测深点i水深，S_H为水平精度尺度因子，α为指定的阶数，Δ_min为最小节点间距；

步骤S502、根据中值滤波对测深点序列进行排序；

步骤S503、根据卡尔曼滤波对排序后的测深点数据序列进行迭代处理，生成最终节点水深估计结果并输出。

具体实施时，选择在节点周围指定距离和误差范围内(一般设定距离≤5％水深；水深误差小于IHO规定最大允许误差)的水深点对节点水深进行估计。测深点i对节点j的预报信息模型为：

式中，d_ij，分别表示测深点i对节点j的预报水深和预报方差。δ_ij为测深点i与节点j之间的距离。ζ_i为测深点i水深。S_H为水平精度尺度因子，一般取1.96。α为指定的阶数，一般取2。Δ_min为最小节点间距。

利用中值滤波对测深点序列进行排序，靠近中位数的值前移，远离中位数的值后移。利用卡尔曼滤波对排序后的测深点数据序列进行迭代处理，生成最终节点水深估计结果并输出。

本发明还提供了一种基于自适应选择节点的多波束测深估计系统的较佳实施例的功能原理框图，如图4所示，其中，系统包括：

测区及测深点获取模块100，用于获取要进行测深估计的测区及测区内的测深点，获取多波束系统在测区测试过程中的各项误差源，根据误差传播模型，计算每个测深点的水平测量方差和垂直测量方差；具体如上方法实施例所述。

第一格网划分模块200，用于将测区按照预先设置的网格面积均匀划分为第一格网，各个第一格网的顶点记为第一格网节点；具体如上方法实施例所述。

第二格网划分模块300，用于计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点的第一均方差，计算测深点的深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，根据第二均方差调节节点附近格网的权重值，根据权重值对第一格网进行二次分割；具体如上方法实施例所述。

自适应选择节点确定模块400，用于检测到格网无法划分时，获取测区内所有格网顶点为最终的自适应选择节点；具体如上方法实施例所述。

水深估计模块500，用于获取在自适应选择节点周围指定距离和误差范围内的测深点，并根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计，对估计结果进行滤波处理生成最终节点水深估计结果并输出；具体如上方法实施例所述。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其中，所述第一格网划分模块还包括：

初始权重设置单元，用于将第一格网的初始权重值设置为0；具体如上方法实施例所述。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其中，所述第二格网划分模块具体包括：

计算单元，用于计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点深度的第一均方差；具体如上方法实施例所述。

排序单元，用于将测深点的深度值按照值的大小进行排序，获取排序后序列中的中值，选择深度值在中值三倍均方差内的测深点；具体如上方法实施例所述。

权重调整单元，用于重新计算深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，若第二均方差大于一指定均方差且节点所在的格网内测深点数大于一指定值N，将该格网附近格网的权重值加1，N为自然数；具体如上方法实施例所述。

格网分割单元，用于获取权重值大于一预定阀值的第一格网均匀分割为四个小格网；具体如上方法实施例所述。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其中，所述格网分割单元中的预定阀值为S_k/2，S_k为格网k上的节点数目；具体如上方法实施例所述。

所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其中，所述水深估计模块具体包括：

模型建立单元，用于获取在自适应节点周围指定距离和误差范围内的测深点，根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计模型为：

式中，d_ij，分别表示测深点i对节点j的预报水深和预报方差，δ_ij为测深点i与节点j之间的距离，ζ_i为测深点i水深，S_H为水平精度尺度因子，α为指定的阶数，Δ_min为最小节点间距，为每个测深点的水平测量方差，和垂直测量方差为每个测深点的垂直测量方差；具体如上方法实施例所述。

中值滤波单元，用于根据中值滤波对测深点序列进行排序；具体如上方法实施例所述。

水深估计结果输出单元，用于根据卡尔曼滤波对排序后的测深点数据序列进行迭代处理，生成最终节点水深估计结果并输出；具体如上方法实施例所述。

综上所述，本发明提供了一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法及系统，方法包括：获取要进行测深的测区及测深点；将测区按照预设的网格面积均匀划分为第一格网；计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点的第一均方差，计算测深点的深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，根据第二均方差调节格网的权重值，根据权重值对第一格网进行二次分割；重复上述步骤，直到格网无法划分，获取最终的自适应选择节点；根据自适应选择节点生成最终节点水深估计结果并输出。本发明可使节点周围的测深点更符合深度期望一致的假设条件，从而生成更加精确的CUBE面，有助于剔除多波束测量过程中的异常值，提高了测深估计的精度。

应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于自适应选择节点的多波束测深估计方法，其特征在于，方法包括；

A、获取要进行测深估计的测区及测区内的测深点，获取多波束系统在测区测试过程中的各项误差源，根据误差传播模型，计算每个测深点的水平测量方差和垂直测量方差；

B、将测区按照预先设置的网格面积均匀划分为第一格网，各个第一格网的顶点记为第一格网节点；

C、计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点深度值的第一均方差，计算测深点的深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，根据第二均方差调节节点附近格网的权重值，根据权重值对第一格网进行二次分割；

D、重复上述步骤C，直到格网无法划分，获取测区内所有格网顶点为最终的自适应选择节点；

E、获取在自适应选择节点周围指定距离和误差范围内的测深点，并根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计，对估计结果进行滤波处理生成最终节点水深估计结果并输出。

2.根据权利要求1所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计方法，其特征在于，所述步骤B还包括：

B1、将第一格网的初始权重值设置为0。

3.根据权利要求2所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计方法，其特征在于，所述步骤C具体包括：

C1、计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点深度的第一均方差；

C2、将测深点的深度值按照值的大小进行排序，获取排序后序列中的中值，选择深度值在中值三倍均方差内的测深点；

C3、重新计算深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，若第二均方差大于一指定均方差且节点附近格网内测深点数大于一指定值N，将该格网附近格网的权重值加1，N为自然数；

C4、获取权重值大于一预定阀值的第一格网均匀分割为四个小格网。

4.根据权利要求3所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计方法，其特征在于，所述步骤C4中的预定阀值为S_k/2，S_k为格网k上的节点数目。

5.根据权利要求4所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计方法，其特征在于，所述步骤E具体包括：

E1、获取在自适应节点周围指定距离和误差范围内的测深点，根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计模型为：

式中，d_ij，分别表示测深点i对节点j的预报水深和预报方差，δ_ij为测深点i与节点j之间的距离，ζ_i为测深点i水深，S_H为水平精度尺度因子，α为指定的阶数，Δ_min为最小节点间距，为每个测深点的水平测量方差，为每个测深点的垂直测量方差；

E2、根据中值滤波对测深点序列进行排序；

E3、根据卡尔曼滤波对排序后的测深点数据序列进行迭代处理，生成最终节点水深估计结果并输出。

6.一种基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其特征在于，系统包括：

测区及测深点获取模块，用于获取要进行测深估计的测区及测区内的测深点，获取多波束系统在测区测试过程中的各项误差源，根据误差传播模型，计算每个测深点的水平测量方差和垂直测量方差；

第一格网划分模块，用于将测区按照预先设置的网格面积均匀划分为第一格网，各个第一格网的顶点记为第一格网节点；

第二格网划分模块，用于计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点深度值的第一均方差，计算测深点的深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，根据第二均方差调节节点附近格网的权重值，根据权重值对第一格网进行二次分割；

自适应选择节点确定模块，用于检测到格网无法划分时，获取测区内所有格网顶点为最终的自适应选择节点；

水深估计模块，用于获取在自适应选择节点周围指定距离和误差范围内的测深点，并根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计，对估计结果进行滤波处理生成最终节点水深估计结果并输出。

7.根据权利要求6所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其特征在于，所述第一格网划分模块还包括：

初始权重设置单元，用于将第一格网的初始权重值设置为0。

8.根据权利要求7所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其特征在于，所述第二格网划分模块具体包括：

计算单元，用于计算距离第一格网节点周围指定距离且在一定误差范围内所有测深点深度的第一均方差；

排序单元，用于将测深点的深度值按照值的大小进行排序，获取排序后序列中的中值，选择深度值在中值三倍均方差内的测深点；

权重调整单元，用于重新计算深度值在中值三倍均方差内的测深点的第二均方差，若第二均方差大于一指定均方差且节点所在的格网内测深点数大于一指定值N，将该格网附近格网的权重值加1，N为自然数；

格网分割单元，用于获取权重值大于一预定阀值的第一格网均匀分割为四个小格网。

9.根据权利要求8所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其特征在于，所述格网分割单元中的预定阀值为S_k/2，S_k为格网k上的节点数目。

10.根据权利要求9所述的基于自适应选择节点的多波束测深估计系统，其特征在于，所述水深估计模块具体包括：

模型建立单元，用于获取在自适应节点周围指定距离和误差范围内的测深点，根据测深点的水平测量方差及垂直测量方差对节点水深进行估计模型为：

式中，d_ij，分别表示测深点i对节点j的预报水深和预报方差，δ_ij为测深点i与节点j之间的距离，ζ_i为测深点i水深，S_H为水平精度尺度因子，α为指定的阶数，Δ_min为最小节点间距，为每个测深点的水平测量方差，为每个测深点的垂直测量方差；

中值滤波单元，用于根据中值滤波对测深点序列进行排序；

水深估计结果输出单元，用于根据卡尔曼滤波对排序后的测深点数据序列进行迭代处理，生成最终节点水深估计结果并输出。