CN110568417A - 基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法，为解决现有技术不能精确的找到海面以及海底回波信号的位置问题，是将Darcy渗流方程与非线性扩散方程耦合，用回波信号的物理性质代替回波信号的几何性质，利用局部物理特性构造点扩散函数，接收到的回波信号作为多孔介质的渗透率。在数学模型上表现为满足初边值条件下多个方程的耦合，信号处理的结果是演化方程组在空间上的整体弱解。具有能精确地确定海面以及海底回波信号位置，从而实现测深的优点。
Description
技术领域
本发明涉及一种激光测深回波信号处理方法，特别是涉及一种基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法。
背景技术
机载激光测深系统(Airborne LIDAR Bathymetry，ALB)因其灵活性好、速度快和测量精度高等特点被广泛应用于海洋测绘领域，而近岸浅海的水深、地形测量是海洋测绘最基本的任务之一。ALB主要由机上蓝绿激光发射/接收系统，以及地面数据后处理系统构成。通过激光器发射器发射大功率、窄脉冲激光来探测海底深度和水下目标。通过发射对水体穿透能力较强的蓝绿光(波长532nm)获取海底反射信号，发射对海面强反射的红外光(波长1064nm)获取高程；结合GPS、区域无线定位系统和姿态传感器所提供的空间位置和姿态信息，最终获取海底激光脚点的三维坐标。
机载激光水深测量的硬件设备已经相当成熟，我国诸多机构利用机载激光测深系统开展了一系列的研究工作，并且在很多领域都得到具体的应用。机载激光测深的最终目的是通过对接收的回波信号进行处理从而获得测量海域的水深信息。因此，机载激光测深的关键问题是准确的找到海面以及海底回波信号的位置，这就对回波信号数据处理提出了很高的要求。目前，机载激光测深系统常用的数据处理方法有回波探测、波形分解以及去卷积方法等。面对结构复杂的现实情况，各种信号滤波算法的判断条件也无法一一适应各种地貌特征且各种数据处理算法也有各自的不足之处。因此，采用较为完善的数据处理方法对机载激光测深回波信号进行处理是激光测深系统实现高精度测量的关键所在。
在机载激光测深的过程中，激光信号需经过大气、海水、海底往返等八种传输过程，因此在接收的回波信号中会引入大量的噪声，导致难以准确的确定海底、海面回波信号的位置，这也是当今海洋测绘领域的热点和难点。
发明内容
本发明目的在于克服现有技术的上述缺陷，提供一种能精确地确定海面以及海底回波信号位置的基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法。也就是针对机载激光测深回波信号，提出了一种基于多物理场的处理方法，实现对机载激光回波信号的处理，从而精确的找到海面以及海底回波信号的位置，以达到实现信号处理的目的。
为实现上述目的，本发明基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法将Darcy渗流方程与非线性扩散方程耦合，用回波信号的物理性质代替回波信号的几何性质，利用局部物理特性构造点扩散函数，接收到的回波信号作为多孔介质的渗透率。具有能精确地确定海面以及海底回波信号位置的优点。
作为优化，在数学模型上表现为满足初边值条件下多个方程的耦合，信号处理的结果是演化方程组在空间上的整体弱解。
作为优化，包括以下步骤：步骤一、利用探测器接收机载激光回波信号u0；步骤二、利用公式(1)中多物理场耦合模型进行处理：
u为机载激光测深回波信号，t为附加的迭代时间，为渗流场流体速度，P为渗流场流体压力，ρ为流体密度，μ为粘度流体系数，α、β、a、b为边界函数，K(u)为可选择的渗透函数，g为点扩散函数。
将上述(1)式中的(c)式代入(b)加上(d)式的边界条件，初次迭代K(u)初值取K(u0)，得到：求出渗流场中流体的压力P0。
将P0代入到(c)式：
求出渗流场流体的速度场
将求出的压力P0和速度场代入(a)式：
得到第一次滤波后的信号u1。
步骤三、循环操作步骤二，依次得到u2，u3，…。
本发明提出的一种基于多物理场的机载激光测深的处理方法，具有明确的物理背景，利用回波信号的局部物理特性构造点扩散函数，用回波信号的物理性质代替回波信号的几何性质，实现回波信号的处理。可以精确地确定海面以及海底回波信号的位置，从而实现测深目的。
采用上述技术方案后，本发明基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法具有能精确地确定海面以及海底回波信号位置，从而实现测深的优点。
附图说明
图1是本发明基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法的数据处理流程框图；图2和3分别为本发明基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法实施例一的接收信号u0图和接收信号u0处理后的效果图；图4和5分别为本发明基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法实施例二的接收信号u′0图和接收信号u′0处理后的效果图。图6-8分别是本发明基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法实施例二的接收信号u′0利用现有移动均值滤波处理方法、中值滤波处理方法、加权的线性最小二乘滤波(均值滤波)处理方法的处理效果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明技术方案作进一步详细描述，所描述的具体实施例仅对本发明进行解释说明，并不用以限制本发明。
本发明提出的一种基于多物理场的机载激光测深的处理方法，其设计思路是：将Darcy渗流方程与非线性扩散方程耦合，用回波信号的物理性质代替回波信号的几何性质，利用局部物理特性构造点扩散函数，接收到的回波信号作为多孔介质的渗透率，提出一种基于多物理场的信号处理方法，具有明确的物理背景。在数学模型上表现为满足初边值条件下多个方程的耦合，信号处理的结果是演化方程组在空间上的整体弱解。本发明可以很好地进行处理，精确地确定海面以及海底回波信号的位置，从而实现测深目的。
实施例一，如图1-3所示，本发明基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法是将Darcy渗流方程与非线性扩散方程耦合，用回波信号的物理性质代替回波信号的几何性质，利用局部物理特性构造点扩散函数，接收到的回波信号作为多孔介质的渗透率。在数学模型上表现为满足初边值条件下多个方程的耦合，信号处理的结果是演化方程组在空间上的整体弱解。
本实施例接收信号u0图像如图2所示，数据处理效果图如图3所示，根据处理结果中海面、海底回波时刻位置就可以实现测深目的。具体实现的过程如图1所示，具体步骤如下。
步骤一、利用探测器接收机载激光回波信号u0；步骤二、利用公式(1)中多物理场耦合模型进行处理：
u为机载激光测深回波信号，t为附加的迭代时间，为渗流场流体速度，P为渗流场流体压力，ρ为流体密度，μ为粘度流体系数，α、β、a、b为边界函数，K(u)为可选择的渗透函数，g为点扩散函数。
将上述(1)式中的(c)式代入(b)加上(d)式的边界条件，初次迭代K(u)初值取K(u0)，得到：
求出渗流场中流体的压力P0。
将P0代入到(c)式：
求出渗流场流体的速度场
将求出的压力P0和速度场代入(a)式：
得到第一次滤波后的信号u1。
步骤三、循环操作步骤二，依次得到u2，u3，...。
通过比较图2与图3发现，处理后的回波信号可以精确找到海面、海底回波信号的位置，从而计算出海水深度m：
本发明可以很好地进行处理，精确地确定海面以及海底回波信号的位置，从而实现测深目的。
实施例二，如图1和3-4，本发明基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法是是将Darcy渗流方程与非线性扩散方程耦合，用回波信号的物理性质代替回波信号的几何性质，利用局部物理特性构造点扩散函数，接收到的回波信号作为多孔介质的渗透率。在数学模型上表现为满足初边值条件下多个方程的耦合，信号处理的结果是演化方程组在空间上的整体弱解。
本实施例接收信号u′0图像如图4所示，数据处理效果图如图5所示，根据处理结果中海面、海底回波时刻位置就可以实现测深目的。具体实现的过程如图1所示，具体步骤如下。
步骤一、利用探测器接收机载激光回波信号u′0；步骤二、利用公式(1)中多物理场耦合模型进行处理：
u为机载激光测深回波信号，t为附加的迭代时间，为渗流场流体速度，P为渗流场流体压力，ρ为流体密度，μ为粘度流体系数，α、β、a、b为边界函数，K(u)为可选择的渗透函数，g为点扩散函数。
将上述(1)式中的(c)式代入(b)加上(d)式的边界条件，初次迭代K(u)初值取K(u′0)，得到：
求出渗流场中流体的压力P0。
将P0代入到(c)式：
求出渗流场流体的速度场
将求出的压力P0和速度场代入(a)式：
得到第一次滤波后的信号u′1。
步骤三、循环操作步骤二，依次得到u′2，u′3，...。
通过比较图4与图5发现，处理后的回波信号可以精确找到海面、海底回波信号的位置，从而计算出海水深度m′：
本发明可以很好地进行处理，精确地确定海面以及海底回波信号的位置，从而实现测深目的。
如图6-8所示，是基于实施例二的基于多物理场处理结果与现有的几种处理算法比较，基于多物理场的机载激光测深接收信号u′0图像如图4所示，数据处理效果图如图5所示，根据处理结果中海面、海底回波时刻位置就可以精确实现测深目的。移动均值滤波、中值滤波、加权的线性最小二乘滤波(均值滤波)处理效果如图6、图7、图8所示，具体结果见附图。
针对五组数据分别对多物理场处理方法与移动均值滤波、中值滤波、加权的线性最小二乘滤波(均值滤波)比较方差σ、标准差s以及滤波后峰值位置的确定得到如下结果。
表1五组数据分别对应的方差、标准差
表2五组数据分别对应海面、海底回波信号位置
通过观察表格数据可以得到一下结论：1)中值滤波虽然比多物理场处理方法得到的方差、标准差小，但该方法并不能准确的找到海面以及海底回波信号的位置。2)移动均值滤波、加权的线性最小二乘滤波(均值滤波)可以较好的的确定海面、海底回波信号的位置，但由上表可以观察到多物理场处理方法的方差、标准差更小。
综上分析，数值实验结果表明多物理场处理方法精度较高。与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明测量精度较高，本发明提出的基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法，经过处理回波信号可以精确的找到海面、海底回波信号的位置，从而达到测量水深的目的。
Claims (3)
1.一种基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法，其特征在于将Darcy渗流方程与非线性扩散方程耦合，用回波信号的物理性质代替回波信号的几何性质，利用局部物理特性构造点扩散函数，接收到的回波信号作为多孔介质的渗透率。
2.根据权利要求1所述基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法，其特征在于在数学模型上表现为满足初边值条件下多个方程的耦合，信号处理的结果是演化方程组在空间上的整体弱解。
3.根据权利要求1-2任一所述基于多物理场的机载激光测深回波信号的处理方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一、利用探测器接收机载激光回波信号u0；
步骤二、利用公式(1)中多物理场耦合模型进行处理：
u为机载激光测深回波信号，t为附加的迭代时间，为渗流场流体速度，P为渗流场流体压力，ρ为流体密度，μ为粘度流体系数，α、β、a、b为边界函数，K(u)为可选择的渗透函数，g为点扩散函数；
将上述(1)式中的(c)式代入(b)加上(d)式的边界条件，初次迭代K(u)初值取K(u0)，得到：
求出渗流场中流体的压力P0；
将P0代入到(c)式：
求出渗流场流体的速度场
将求出的压力P0和速度场代入(a)式：
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|---|---|---|---|---|
| CN105954732A (zh) * | 2016-06-14 | 2016-09-21 | 深圳大学 | 一种激光雷达测深数据的海底底质反射率提取方法及系统 |
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2019
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