一、多波束系统中船姿的GPS测定（论文文献综述）
栗献锋,万新,刘念[1]（2021）在《库区内取水口多波束水下地形扫描技术》文中研究说明依托山西中部引黄工程水源工程,采用多波束水下扫描技术对库区内水位以下取水口预留岩坎地形进行扫描分析,为取水口预留岩坎施工提供技术支持。
吴冬强[2]（2020）在《顾及发射周期内姿态变化的多波束精密归位模型研究》文中研究说明波束归位是多波束测深数据后处理的重要步骤,直接影响最终的地形数据的准确性。在波束归位过程中,姿态改正是控制多波束测深数据质量的关键环节之一,正确地分析多波束换能器姿态的影响对提高多波束测深数据精度尤为重要。由于多波束换能器分为独立的发射阵和接收阵且声波在往返海底与换能器期间存在时间差,因此,除波束发射或接收时刻的姿态外,必定存在着波束传播过程中换能器的姿态变化。而现有研究成果大多将多波束收发换能器看做整体,认为波束发射与接收时刻换能器具有相同的姿态,并未顾及该过程中存在的姿态变化所产生的影响。对此,本文围绕换能器姿态展开研究,首先分析了波束收发时刻换能器姿态变化对测深结果产生的影响,然后在此基础上提出一种顾及发射周期内姿态变化的基于双曲线相交的波束归位模型。主要研究工作如下:（1）总结分析了波束归位过程涉及的参数以及两种常见的波束归位模型。通过深入研究多波束波束归位的相关流程,对过程中涉及的参数进行了详细的归纳整理,并进一步分析了目前较为常见的常规波束归位模型和虚拟同心阵（Virtual concentric array,VCCA）模型中测深点坐标的计算过程。（2）基于多波束测深原理、常规波束归位模型和VCCA模型,研究了多波束发射周期内换能器姿态变化对测深结果的影响。首先基于多波束测深原理分别分析了在波束发射和接收时刻换能器的各姿态角度对测深结果所产生的影响;然后使用常规波束归位模型以及VCCA模型计算波束脚印坐标,通过对比两种算法结果研究分析了单一横摇（纵摇、艏摇）变化以及综合姿态变化对测深结果的影响,并进一步对常规波束归位模型的适用性进行了分析。（3）提出一种基于双曲线相交的多波束测深波束归位算法。该算法基于VCCA模型,将发射和接收波束能量抽象为两个顶点相同的规则圆锥面,波束脚印则作为发射圆锥面和接收圆锥面与交点平面投影形成的两双曲线交点,并推导了双曲线参数定义与解算方法,通过求解相交双曲线方程来计算波束脚印坐标。实验分析选取实测浅水和中深水数据,利用常规波束归位算法、本文算法以及VCCA算法对数据进行处理,并对数据结果进行分析比对,从而验证算法有效性。
韩冰[3]（2020）在《多波束反向散射强度角度的影响及改正》文中进行了进一步梳理多波束系统具有高效、稳定等突出优点,不仅可以采集水深信息,还可以同时采集水体及海底的反向散射强度信息,在我国海洋调查及海洋开发利用中发挥着重要作用。随着海底成像、海底底质分类、海洋栖息地调查等诸多方面的需求日益增多,多波束海底反向散射数据的高效处理及应用成为关键。由于海洋环境及多波束声呐系统的复杂性,反向散射数据中存在着各类误差。海底反向散射数据受波束海底入射角的影响尤为明显,现有角度响应改正模型在固有散射强度差别较大的不同底质边界处适应性较差,为此本文提出了基于海底点预分类的角度响应改正方法。主要内容如下:1)介绍了多波束反向散射数据的提取方法,分析了海底地形起伏对海底入射角及海底声照区面积的影响。首先利用水深数据生成的海底地形格网计算海底沿航迹方向倾角和垂直航迹方向倾角,然后通过计算海底波束入射向量及海底法向量之间的夹角求得海底实际入射角。最后分别分析了沿航迹方向倾角及垂直航迹方向倾角对海底入射角及海底声照区面积的影响。分析表明垂直航迹方向海底倾角及对海底入射角及海底声照区面积影响较大,计算时不可忽略;沿航迹方向倾角同样对海底入射角影响较大,而对声照区面积影响相对较小。2)提出了基于海底点预聚类的角度响应（Angular response,AR）改正模型。从多波束海底声散射的原理出发,分析了入射角效应的特征及现有AR改正模型的不足。为克服复杂底质环境下AR去除效果不佳的问题,首先通过Mini-Batch K-means聚类算法进行海底点进行聚类,将固有散射强度差别较大的海底点预分为软底质和硬底质;然后通过建立自适应AR改正模型,针对软底质和硬底质海底点分别进行AR改正,去除了入射角对海底反向散射强度的影响,并利用实测数据进行了验证分析,有效解决了复杂底质环境下声呐图像局部条纹和整体明暗不一的问题。
张华臣[4]（2020）在《高精度多波束水深测量方法研究》文中研究指明多波束测深系统（The Multibeam Bathymetric System）又可以被称作是做条带测深系统,它是一种非常复杂的大型的由多波束组合而成的高新设备,它的作用是用来测量水下的地形地貌,它的工作方式复杂,通过同时发射和接收多个波束的方式进行水下地形测量,进行条带式的覆盖全部区域的测量。测量过程中,有多种误差以及干扰产生,这些误差以及干扰因素,导致测量得到的相关深度数据产生偏差,因此,研究分析测量过程中人为或者非人为操作而产生的不同种类的误差,选用合理的方法,进行各类误差的消除,从而获取准确的结果,使最终成果图的质量得到提高,是必须要开展的工作。本文在多波束测深系统的理论基础研究方面进行了初步研究,将传统多波束的类型进行分类比较,对多波束测深系统的测深原理进行了分析,对比分析了多种型号的多波束测深设备的相关参数及性能,对多波束在测深过程中产生的误差来源进行了详细的分析,对误差的特点、来源进行了归纳,对多波束系统误差估计和测深精度评估方法进行了研究。本文对多波束测深精度的保障方法进行了研究。具体内容包括:1、数据预处理的相关步骤和关键点进行研究分析。2、根据多波束测深所得数据的相关特点,提出了有助于粗差的检测和粗差剔除的几种合理的使用方法,它们分别是:基于统计特征滤波方法和趋势面滤波方法以及更加高效的抗差M估计的移动加权迭代滤波方法。3、研究了系统误差的探测和修正,主要内容包括对部分数据进行误差剔除和横摇、纵摇、航向、升沉补偿,对声速进行改正等工作,对定位数据在工作过程中产生的相关误差做出一定的判定和拟合等相关复杂处理,针对姿态数据出现的问题进行相关处理,在时间延迟方面产生的相关偏差,针对相对问题做出针对性的修正等。在结合理论研究的基础上,以上海海洋大学自主建造的国内第一艘远洋渔业调查船“淞航号”上装备的挪威的Kongs Berg公司的EM302深水多波束测量系统为例,完成了一系列水深测量方法研究实践。
李欢[5]（2020）在《组合导航船姿矫正在多波束测深中的应用研究》文中研究指明利用多波束测深系统进行水下地形测量时,测量船不可避免地受到风、浪等因素的作用,导致换能器产生横摇、纵摇和垂直方向的升沉运动,从而使得多波束测深值产生误差。通过研究船体姿态测量误差对多波束脚印归算精度的影响,对于在外业测量中提高多波束测深精度具有指导意义。全球定位系统（Global Positioning System,GPS）和捷联式惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System,SINS）两者的组合系统能够取长补短,组成的SINS/GPS组合导航系统能够输出高频率、高精度的船体位置姿态信息。本文以船体姿态对多波束脚印归算的影响为切入点,围绕SINS/GPS组合系统定位、测姿和升沉解算的方法展开研究。论文的主要内容如下:（1）介绍了多波束测深的工作原理,以波束脚印归算方程为基础,详细分析了船体的横摇角、纵摇角、航向角和换能器升沉及其测量误差对波束脚印归算的影响。（2）以SINS的导航原理为基础,研究了基于SINS的船体定位测姿问题,通过实测数据进行了纯惯导解算,结果验证了SINS具有短期精度高,但误差随导航时间积累的特性。（3）针对测量船的定位测姿问题,研究了基于SINS/GPS的松组合和紧组合两种解算模型,分析了两种组合模型原理和特点。并在松组合模式卡尔曼滤波模型的基础上,将GPS双天线航向角解算值加入量测方程,组成了SINS/GPS不全组合航向角解算模型。通过设计程序对实测数据进行了GPS双天线航向角、松组合、紧组合和不全组合解算,并对解算结果进行了比较与分析。（4）针对换能器的升沉运动问题,采用SINS高通滤波和GPS RTK辅助SINS两种升沉解算方案对其进行了研究。SINS高通滤波解算方法以换能器的垂直运动特性为基础,通过设计合适的IIR高通滤波器对升沉信号进行处理。GPS RTK辅助SINS的换能器升沉解算是根据SINS信号短周期可靠RTK高程信号长周期可信的特性,实现两个信号的融合。结合实测数据对以上两种算法进行了分析和验证。
王发省[6]（2019）在《多波束测深中多天线GNSS/INS松组合船姿测量算法及软件开发》文中认为多波束测深系统在国家海洋经济发展、海底地形调查中发挥着至关重要的作用,而高精度姿态是多波束进行精密水深测量的前提和保障。在实际测量中,船舶转弯、船速变化等因素均会对惯性导航系统（INS）获得的姿态造成影响,特别在岛礁等复杂环境下,测船必然面临非直线、加速等现象,为提高惯性导航系统姿态测量精度,常采用GNSS测姿作为参考,因此,研究GNSS/INS组合测姿方法及其在多波束测深中的应用具有现实意义。本文围绕多波束测深中多天线GNSS/INS松组合船姿测量算法进行了研究,内容主要包括GNSS姿态测量方法、GNSS姿态测量误差分析、GNSS/INS松组合测姿滤波算法和GNSS/INS测姿软件开发。本文主要研究内容和成果如下:（1）基于GNSS姿态测量的几何模型,仿真分析了基线长度、基线夹角对GNSS测姿误差的影响;设计海上四天线姿态测量实验,分别采用直接姿态解算方法、姿态解算的LS方法和TLS方法对船舶姿态进行计算,并与高精度的HYDRINS惯导姿态测量结果进行了对比分析。（2）构建了GNSS定位、测姿和多波束测深间的误差模型,利用牛顿迭代法实现了模型中非线性方程的数值解算,根据《GB12327-1998海道测量规范》等相关规范对多波束测深的精度要求,仿真分析了 GNSS定位、测姿和多波束测深间的误差关系。（3）针对船舶加速时惯导测量的姿态信息存在系统误差的情况,实验分析了常规卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、基于M估计的抗差卡尔曼滤波剔除误差的能力,并验证了三种算法运用于GNSS/INS松组合测姿的有效性。（4）基于VS2012平台MFC框架开发了GNSS/INS组合测姿软件,该软件可采用不同的定位解算模式进行GNSS数据处理,基于实测数据与NovAtel-IE商业软件进行了对比,实验结果表明研发的测姿软件在PPK模式下姿态解算结果可靠。
杜凯[7]（2019）在《深海拖曳系统定位方法的研究》文中进行了进一步梳理党的十八大和十九大都明确指出了要加快建设海洋强国,全面的认识和了解海洋是建设海洋强国的首要任务。深海领域的探测与研究是一个国家科技水平和综合国力的体现。随着深海海洋科学研究的需要,深海调查平台如深海拖曳系统（Deep tow）、水下机器人（Remote Operated Vehicle,ROV）、自主水下航行器（Autonomous Underwater Vehicle,AUV）等,已经成为深海科学考察的常规设备。深海拖曳系统因其搭载设备丰富,性价比高等原因,成为深海探测和研究的重要平台之一。深海拖曳系统通过搭载声学、光学仪器进行近海底探测,获得各种深海海底环境资料。拖体是诸要素的位置基准,如何确定水下拖体的位置信息是目前的关键问题。传统的定位方法在水中难以实现,多普勒导航和惯性导航系统定位误差积累,声学定位系统在深海中定位的精度不高。组合定位技术是将两个以上的定位系统组合在一起发挥各自的优点,提高了水下定位的精度和可靠性,是目前水下定位技术的发展趋势。论文首先研究了深拖系统的定位技术,介绍了每种定位技术的原理,并进行了误差特性分析,建立误差方程;总结了单一定位系统难以满足深海拖体定位的问题,将两个以上的系统进行组合取长补短可以提高拖体定位的精度。其次,提出了严密的USBL定位模型,通过计算目标的精确坐标、利用迭代法进行声线跟踪和进行坐标改正优化了 USBL的模型提高了 USBL的定位精度。惯性导航系统可以输出姿态、速度和位置信息,DVL可以提供更加准确的速度信息。基于以上三个定位系统,利用卡尔曼滤波设计了 SINS+USBL和SINS+DVL两个子系统,并采用联邦卡尔曼滤波技术建立组合定位数据模型。最后,为了验证组合定位方法的有效性进行了海上定位实验,通过USBL定位结果与组合定位结果比对分析得出,USBL+DVL声学惯性组合定位系统有效的提高了水下拖体的定位精度;在进行多波束数据处理中使用组合定位的数据取得了较好的结果,表明USBL+DVL声学惯性组合定位系统可以为深拖系统提供稳健可靠定位。
卢凯乐[8]（2016）在《多波束测深数据预处理及系统误差削弱方法研究与实现》文中指出多波束测量是水下探测的最新形式之一,多波束测量技术已经成为海底、湖泊、航道等水下地形地貌勘测的一项重要应用技术。多波束测深系统是一种由多传感器组成的复杂系统,是计算机技术、导航定位技术和数字化传感器技术等多种技术的高度集成,是一种全新的高精度全覆盖式测深系统。论文在分析国内外研究现状的基础上,针对多波束测深系统和相关数据处理技术,开展以下几个方面的研究:1)多波束测深系统是由多个子系统融合组成的测量系统,通过分析多波束测深系统工作原理,包括声学原理、定位与导航原理、姿态修正原理、空间坐标转换原理,对多波束测深数据进行了误差量级估算并详细分析了其影响机制。介绍了市面上主要的多波束勘测仪器及相关参数,简要阐述了多波束测深外业测量方法。2)多波束XTF、HSX格式原始数据解码算法研究及实现,XTF是一种可扩展文件格式,也是目前广泛使用的多波束数据通用格式之一。本文详细论述了XTF格式文件解码算法;HSX是HYPACK多波束数据处理软件的一种通用格式,本文完成HSX格式解码的目的是将其与XTF解码数据对比参照,确保解码结果准确。3)多波束测深数据预处理,本文阐述了多波束测深数据从原始数据解码,经过声线改正、姿态改正、地理归位、粗差处理、水深改正,最终得到水下测点空间信息。介绍了一种较适用的声线跟踪方法（层内常梯度的声线跟踪）;详细阐述姿态改正及归为解算算法;粗差批处理技术部分主要研究了较为实用的基于趋势面滤波的多波束测深数据粗差探测和剔除,其他粗差处理方法也做了简要介绍;介绍了多波束测深中的水深改正方法。基于上述研究,研制了多波束测深数据处理系统软件。4)基于多波束测深数据处理方法,先分析了多波束系统误差组成及影响原理。系统误差包含换能器安装偏差、电罗经安装偏差、Heave异常、时间延迟、声速改正不完善等,本文设计并进行了实验,对系统误差进行探测,依据多波束测量原理和探测方法,研究了相应的算法消除系统误差。5)对多波束测深数据进行上述处理之后,仍然存在残余系统误差,本文叙述了残余系统误差成因和影响特点,研究了基于海床地行一致性变化原则的残余误差削弱方法和基于地形频谱与实测微地形信息相结合的残余系统误差削弱方法,并实验验证了误差削弱方法的有效性。
何林帮[9]（2015）在《基于多波束和浅剖的海底浅表层沉积物分类关键问题研究》文中研究指明开发和利用海洋资源,油气资源尤其是我国“海洋强国”战略的一个非常重要组成部分,而基于声学的沉积物结构探测则在该工作中扮演着不可或缺的基础保障作用。多波束和浅地层剖面仪（浅剖）均具备快速、大面积探测海底沉积物的能力,前者可探测海底床表沉积物,后者可探测浅表层数百米深度的沉积物。相对传统的钻孔取样方法,基于多波束和浅剖的声学沉积物探测方法提高了探测效率,显着降低了作业成本,但不可否认的是目前仍存在诸多问题。为此,本文在系统分析了现有海底沉积物声学探测研究现状的基础上,重点开展了基于多波束和浅剖回波强度数据的海底浅表层沉积物分类关键问题研究,完善了现有声学探测理论和方法,实现了海底浅表层沉积物的准确探测。本文的主要工作和贡献如下：（1）论述了多波束和浅剖系统的声学原理、系统组成和工作原理,并给出了基于多波束和浅剖回波强度进行海底沉积物分类的原理。（2）给出了多波束回波强度图像数据处理的流程；分析了现有声线跟踪方法的不足以及海底投射点位置计算误差对声强的影响,提出了顾及姿态角的三维声线跟踪方法,取得了5‰的平均跟踪精度,提高了波束海底投射点位置和声强的计算精度。（3）为削弱多次波对浅剖有效一次反射波的影响,首先分析了预测反褶积和反馈循环法压制多次波的优缺点；在此基础上,提出了一种基于二者组合的多次波综合压制方法,将浅剖数据的峰值信噪比提高了15%,压制前后的浅剖图像保真度达到0.87,显着地提高了浅剖回波强度数据的质量。（4）为克服单一峰谷法层界划分的不足,提出了一种回波损失曲线峰谷与沉积物品质因子Q结合的浅地层沉积物层界综合划分方法。以钻孔资料为参考,综合划分方法取得了优于2%的相对层界划分精度,明显优于传统峰谷法。（5）为削弱声波在浅地层传播过程中声能衰减给回波强度和分类的影响,借助基于波动理论的反Q滤波声能补偿方法,计算了声能补偿的振幅算子和相位算子,对传播过程中的声能衰减进行了补偿。实验表明,声能补偿后振幅平均提高了约18%,重构后的回波图像对层界的反映更加清晰。（6）根据浅地层声能变化与沉积物的相关性,提出并定义了与沉积物相关度较高的两个参量,即沉积物层衰减量BL*i及其残余补偿量αr*i；给出了样本特征参量的筛选原则,获得了适合浅地层沉积物分类的显着性参量（BL*i、αr*i、均值、三阶矩、不变矩等）；结合试验,研究并给出了样本的宽度确定和优选方法。实验表明,采用优选样本和显着性统计参量,将沉积物分类的正确率提高了6%。（7）分析了支持向量机、BP神经网络和小波BP神经网络的优缺点,比较了三者沉积物分类的精度,认为小波BP神经网络作为沉积物分类器最优；针对小波BP神经网络存在的收敛速度慢、易陷入局部极小和误差陡峭处抖动较大问题,通过增加自适应学习率和动量因子,并对初始连接权值和各层阈值进行优化,解决了上述问题,实现了小波BP神经网络的改进。实验结果表明,改进的小波BP神经网络将网络训练收敛速度提高了40%左右,拟合误差控制在4%之内,显着地提高了沉积物分类的可靠性。（8）通过样本优选、特征参量提取以及改进的小波BP神经网络训练,分类器实现了基于多波束回波强度数据的海底床表沉积物监督分类以及基于浅剖回波强度数据的浅地层沉积物监督分类。实验表明,在海底床表沉积物分类中,样本的识别准确率和分类精度分别达到了94%和98.8%；在浅地层沉积物分类中,样本的识别准确率达到了96.26%,沉积物分类的内符合和外符合精度分别达到了97.98%、84.76%。（9）分析了基于多波束回波强度数据实施海底床表沉积物分类与基于浅剖回波强度数据实施浅地层沉积物分类的优缺点,认为二者分类结果具有较强的互补性,为此提出了基于二者分类结果叠加的浅表层沉积物结构获取方法及其三维建模方法,实现了浅表层沉积物结构的三维立体呈现。
黄贤源[10]（2011）在《多波束测深数据质量控制方法研究》文中进行了进一步梳理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。
二、多波束系统中船姿的GPS测定（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、多波束系统中船姿的GPS测定（论文提纲范文）
（1）库区内取水口多波束水下地形扫描技术（论文提纲范文）
| 一、概述 |
| 二、多波束系统简介 |
| 三、多波束系统组成及工作原理 |
| 四、数据处理与误差来源 |
| 五、水下测量技术 |
| 1．取水口预留岩坎水下地形测量 |
| 2．设备安装调试 |
| 3．水下地形获取 |
| 六、总结 |
（2）顾及发射周期内姿态变化的多波束精密归位模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文工作内容及组织结构 |
| 2 背景知识 |
| 2.1 多波束系统组成及测深原理 |
| 2.2 多波束位置归位参数 |
| 2.3 多波束位置归位模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 发射周期内姿态变化对测深的影响分析 |
| 3.1 波束发射时刻 |
| 3.2 波束接收时刻 |
| 3.3 换能器姿态变化的影响分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于同心双曲线相交的多波束测深归位算法 |
| 4.1 CHI算法介绍 |
| 4.2 CHI算法流程 |
| 4.3 CHI算法实验验证分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（3）多波束反向散射强度角度的影响及改正（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及组织结构 |
| 2 多波束系统基础理论 |
| 2.1 多波束系统组成及工作原理 |
| 2.2 多波束声呐成像原理 |
| 2.3 多波束声呐方程 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 海底反向做射数据处理 |
| 3.1 多波束声呐数据解析 |
| 3.2 海底反向散射强度计算 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 海底起伏影响及分析 |
| 4.1 海底倾角计算 |
| 4.2 海底入射角计算 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 反向散射角度响应及改正 |
| 5.1 散射强度角度响应关系 |
| 5.2 基于预分类的多波束AR改正 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（4）高精度多波束水深测量方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内外多波束研究现状 |
| 1.3.2 国外多波束测量数据处理软件发展 |
| 1.3.3 国内多波束测量数据处理软件发展 |
| 1.4 论文的研究路线 |
| 第二章 多波束测深的基础理论 |
| 2.1 多波束系统类型 |
| 2.1.1 电子多波束 |
| 2.1.2 干涉多波束 |
| 2.1.3 不同类型仪器的比较 |
| 2.2 多波束系统测深原理 |
| 2.2.1 水声学基础 |
| 2.2.2 多波束系统 |
| 第三章 多波束测深误差源分析 |
| 3.1 多波束测深误差的特点 |
| 3.1.1 系统误差 |
| 3.1.2 随机误差 |
| 3.1.3 粗差 |
| 3.2 多波束测深误差来源分析 |
| 3.2.1 多波束测深系统的复杂性 |
| 3.2.2 环境的特殊性 |
| 3.2.3 人员的主观性 |
| 3.3 多波束系统误差估计 |
| 3.4 多波束系统测深精度评估方法 |
| 3.4.1 水深测量极限误差 |
| 3.4.2 主测线与检查线交叉点不符值统计 |
| 第四章 多波束测深精度保障方法 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.1.1 多波束测深数据预处理 |
| 4.1.2 水深数据成图处理 |
| 4.1.3 图像处理 |
| 4.2 粗差处理 |
| 4.2.1 交互式以及单ping粗差剔除 |
| 4.2.2 基于统计特征滤波 |
| 4.2.3 趋势面滤波 |
| 4.2.4 抗差M估计滤波 |
| 4.3 误差探测及修正 |
| 4.3.1 误差组成及传递 |
| 4.3.2 换能器安装偏差探测与修正 |
| 4.3.3 罗经安装偏差探测与修正 |
| 4.3.4 Heave异常探测与修正 |
| 4.3.5 时间延迟偏差探测与修正 |
| 4.3.6 声速改正探测与修正 |
| 4.3.7 水深改正 |
| 第五章 高精度多波束水深测量方法实践 |
| 5.1 深水多波束系统介绍 |
| 5.1.1 深水多波束测量原理 |
| 5.1.2 国内外发展现状 |
| 5.1.3 深水多波束系统典型功能与发展趋势 |
| 5.2 EM302深水多波束测深精度评估 |
| 5.3 安置偏移量检校 |
| 5.4 测深精度评估 |
| 5.4.1 深水多波束精度评估方法 |
| 5.4.2 试验计划 |
| 5.4.3 数据对比分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）组合导航船姿矫正在多波束测深中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外发展概况 |
| 1.2.1 多波束测深系统技术及发展现状 |
| 1.2.2 INS/GPS组合导航定位测姿技术和发展概况 |
| 1.2.3 船体升沉测量技术及其发展概况 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 多波束测深系统组成及波束脚印归算 |
| 2.1 多波束测深系统简介 |
| 2.1.1 多波束测深系统组成 |
| 2.1.2 多波束测深系统工作原理 |
| 2.2 多波束测深系统的波束脚印归算 |
| 2.2.1 波束脚印归算方程 |
| 2.2.2 船姿对多波束测量的影响分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 SINS导航原理 |
| 3.1 导航坐标系 |
| 3.1.1 常用坐标系的定义 |
| 3.1.2 坐标系之间的转换 |
| 3.2 当地水平坐标系下的惯导解算 |
| 3.2.1 四元数代数 |
| 3.2.2 SINS导航算法 |
| 3.2.3 SINS误差方程 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 SINS/GPS组合导航系统的实现 |
| 4.1 SINS/GPS组合导航系统概述 |
| 4.2 卡尔曼滤波 |
| 4.3 GPS双天线航向角测量 |
| 4.4 SINS/GPS松组合导航系统 |
| 4.4.1 SINS/GPS松组合状态方程 |
| 4.4.2 SINS/GPS松组合量测方程 |
| 4.5 GPS/SINS紧组合模式 |
| 4.5.1 SINS/GPS紧组合系统的状态方程 |
| 4.5.2 SINS/GPS紧组合导航系统的量测方程 |
| 4.6 SINS/GPS不完全组合模式 |
| 4.6.1 组合原理 |
| 4.6.2 状态方程 |
| 4.6.3 量测方程扩充 |
| 4.7 实验验证 |
| 4.7.1 数据预处理 |
| 4.7.2 算例分析 |
| 4.8 姿态测量精度对波束脚印归算的影响分析 |
| 4.8.1 姿态测量精度在垂直方向的影响 |
| 4.8.2 姿态测量误差对平面位置的影响 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 基于SINS/GPS的换能器升沉改正研究 |
| 5.1 水深测量中的垂直基准 |
| 5.1.1 平均海平面 |
| 5.1.2 深度基准面 |
| 5.1.3 参考椭球面 |
| 5.1.4 水深测量中不同基准面之间的转换关系 |
| 5.2 基于SINS的换能器升沉改正 |
| 5.2.1 换能器升沉改正 |
| 5.2.2 基于SINS的换能器升沉测量原理 |
| 5.2.3 数字高通滤波器 |
| 5.2.4 升沉滤波器的实例解算分析 |
| 5.3 基于GPS RTK辅助SINS的换能器升沉改正 |
| 5.3.1 RTK辅助SINS的升沉改正原理 |
| 5.3.2 GPS RTK高程数据处理 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）多波束测深中多天线GNSS/INS松组合船姿测量算法及软件开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及组织结构 |
| 2 GNSS姿态测量方法 |
| 2.1 GNSS姿态测量原理 |
| 2.2 GNSS姿态测量误差分析 |
| 2.3 LS和TLS姿态估计方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 多天线GNSS/INS松组合测姿方法 |
| 3.1 松组合测姿模型 |
| 3.2 松组合测姿滤波算法 |
| 3.3 实验与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 多波束测深的GNSS/INS松组合测姿软件开发 |
| 4.1 GNSS/INS松组合测姿软件设计 |
| 4.2 GNSS数据后处理模块 |
| 4.3 GNSS姿态解算和组合滤波模块 |
| 4.4 应用实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间主要成果与经历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（7）深海拖曳系统定位方法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 深海拖曳系统国内外的发展现状 |
| 1.3 深拖系统定位技术的发展现状 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 深拖系统及其定位技术 |
| 2.1 深海拖曳系统 |
| 2.2 Layback定位 |
| 2.3 SINS系统 |
| 2.4 多普勒系统 |
| 2.5 USBL系统 |
| 3 USBL+DVL声学惯性组合定位系统 |
| 3.1 声线跟踪 |
| 3.2 严密USBL定位模型构建 |
| 3.3 Kalman滤波 |
| 3.4 USBL+DVL声学惯性组合定位系统算法设计 |
| 4 定位实验及数据分析 |
| 4.1 海上定位实验 |
| 4.2 实验分析 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（8）多波束测深数据预处理及系统误差削弱方法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 测深技术发展综述 |
| 1.1.1 原始测深阶段 |
| 1.1.2 单波束测深阶段 |
| 1.1.3 多波束测深阶段 |
| 1.2 选题背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要工作及内容安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 多波束测深系统简介及误差分析 |
| 2.1 多波束系统组成及原理 |
| 2.1.1 多波束系统组成 |
| 2.1.2 多波束系统原理 |
| 2.2 多波束测深系统测量方法 |
| 2.3 主要的多波束勘测仪器 |
| 2.4 多波束测深数据误差量级估算及影响分析 |
| 2.4.1 表层声速误差dC影响量级估算 |
| 2.4.2 姿态角dr影响量级估算 |
| 2.4.3 姿态角dp影响量级估算 |
| 2.4.4 姿态角dA/换能器安装偏角dyaw影响估算 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 测深数据处理及系统误差探测与修正 |
| 3.1 多波束测深数据预处理综述 |
| 3.2 XTF、HSX格式多波束测深数据解码 |
| 3.2.1 XTF格式数据解码 |
| 3.2.2 HSX格式数据解码 |
| 3.3 声线改正 |
| 3.4 姿态改正和归位解算 |
| 3.4.1 船姿分析 |
| 3.4.2 姿态改正和归位计算 |
| 3.5 粗差批处理技术 |
| 3.5.1 交互式和单ping粗差剔除 |
| 3.5.2 基于统计特征滤波 |
| 3.5.3 抗差M估计滤波 |
| 3.5.4 趋势面滤波 |
| 3.6 水深改正 |
| 3.6.1 涌浪补偿 |
| 3.6.2 吃水改正 |
| 3.6.3 潮位改正 |
| 3.7 系统误差探测及修正 |
| 3.7.1 误差组成部分及影响 |
| 3.7.2 换能器安装偏差探测与修正 |
| 3.7.3 罗经安装偏差探测与修正 |
| 3.7.4 Heave异常探测与修正 |
| 3.7.5 时间延迟偏差探测与修正 |
| 3.7.6 声速改正完善性探测与修正 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 残余系统误差探测及削弱 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 残余系统误差探测 |
| 4.2.1 残余系统误差对测深影响特点 |
| 4.2.2 残余系统误差探测 |
| 4.3 基于海床地形一致性变化原则削弱方法 |
| 4.4 基于地形频谱与微地形信息相结合的残余系统误差削弱方法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（9）基于多波束和浅剖的海底浅表层沉积物分类关键问题研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 数据来源现状 |
| 1.2.2 数据处理现状 |
| 1.2.3 分类器现状 |
| 1.2.4 多波束沉积物分类现状 |
| 1.2.5 浅剖沉积物分类现状 |
| 1.3 论文研究的目的和主要内容 |
| 第2章 基于多波束和浅剖回波强度的海底沉积物分类原理 |
| 2.1 水声学基础 |
| 2.1.1 水体中声波传播特性 |
| 2.1.2 束控机理 |
| 2.1.3 声能方程 |
| 2.2 多波束和浅剖的系统组成及工作原理 |
| 2.2.1 多波束系统 |
| 2.2.2 浅剖系统 |
| 2.3 基于多波束和浅剖回波强度的海底沉积物分类原理 |
| 2.3.1 多波束回波强度分类原理 |
| 2.3.2 浅剖回波强度分类原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 顾及姿态因素影响的三维声线跟踪 |
| 3.1 多波束回波强度图像的构建 |
| 3.1.1 采样点回波强度提取 |
| 3.1.2 采样点回波强度位置定位 |
| 3.1.3 回波强度消噪 |
| 3.1.4 声能补偿 |
| 3.1.5 图像重采样 |
| 3.1.6 图像构建 |
| 3.2 波束投射点位置误差对声强的影响 |
| 3.3 顾及姿态角的三维声线精确跟踪 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 双曲Radon预测反褶积和反馈循环的多次波压制综合方法 |
| 4.1 多次波及其识别 |
| 4.1.1 多次波 |
| 4.1.2 多次波识别 |
| 4.2 传统多次波压制方法 |
| 4.2.1 基于可分离性的多次波压制方法 |
| 4.2.2 基于波动方程理论的多次波压制方法 |
| 4.2.3 基于重复周期的统计特征的多次波压制方法 |
| 4.3 预测反褶积和反馈循环法相结合的多次波综合压制方法 |
| 4.3.1 预测反褶积方法 |
| 4.3.2 反馈循环方法 |
| 4.3.3 两种方法结合的优势 |
| 4.3.4 多次波综合压制方法 |
| 4.4 多次波压制效果评价 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 浅地层层界划分及声能补偿 |
| 5.1 浅地层沉积物品质因子Q |
| 5.1.1 品质因子Q |
| 5.1.2 Q计算方法 |
| 5.1.3 影响浅地层声能衰减的主要因素 |
| 5.2 浅地层回波损失能级计算 |
| 5.2.1 丢失Ping的修复 |
| 5.2.2 回波信号瞬时振幅提取 |
| 5.2.3 浅地层声能衰减模型 |
| 5.2.4 噪声影响下的回波损失级计算 |
| 5.3 结合沉积物品质因子和回波峰谷法的层界划分 |
| 5.3.1 海底线跟踪 |
| 5.3.2 回波损失曲线的峰谷提取 |
| 5.3.3 综合法提取层界 |
| 5.3.4 实验与分析 |
| 5.4 基于波动理论反Q滤波法的声能补偿 |
| 5.4.1 基于波动理论的反Q滤波法 |
| 5.4.2 实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 样本选优及小波BP神经网络分类器改进 |
| 6.1 样本对沉积物分类的影响分析 |
| 6.2 样本的提取 |
| 6.2.1 钻孔采样区域概况 |
| 6.2.2 第一菲涅尔区 |
| 6.2.3 样本核心区 |
| 6.3 样本的数量和质量控制 |
| 6.3.1 床表样本宽度确定及样本优选 |
| 6.3.2 浅地层样本宽度确定及样本优选 |
| 6.4 海底沉积物分类方法及其性能分析 |
| 6.4.1 支持向量机 |
| 6.4.2 标准BP神经网络 |
| 6.4.3 标准小波BP神经网络 |
| 6.4.4 几种分类器的沉积物分类精度分析 |
| 6.5 小波BP神经网络的改进 |
| 6.5.1 基本原理 |
| 6.5.2 改进算法 |
| 6.5.3 性能分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 海底浅表层沉积物分类及其三维沉积物模型构建 |
| 7.1 海底床表沉积物分类 |
| 7.1.1 分类流程 |
| 7.1.2 数据组织 |
| 7.1.3 分类器训练 |
| 7.1.4 沉积物分类 |
| 7.2 海底浅地层沉积物分类 |
| 7.2.1 分类流程 |
| 7.2.2 数据组织 |
| 7.2.3 分类器训练 |
| 7.2.4 沉积物分类 |
| 7.3 浅表层三维沉积物模型构建 |
| 7.3.1 三维沉积物模型构建流程 |
| 7.3.2 三维沉积物模型构建方法 |
| 7.4 实验与分析 |
| 7.4.1 床表沉积物分类实验 |
| 7.4.2 浅地层分类实验 |
| 7.4.3 浅表层三维沉积物模型构建实验 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 建议与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻博期间的主要工作与成果 |
| 致谢 |
（10）多波束测深数据质量控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 海底地形测量技术的发展综述 |
| 1.1.1 原始水下测量阶段 |
| 1.1.2 常规水下测量阶段 |
| 1.1.3 多波束测深系统探测阶段 |
| 1.2 多波束测深数据处理技术的研究现状及问题分析 |
| 1.2.1 声速改正技术的研究 |
| 1.2.2 测深异常检测算法研究 |
| 1.2.3 测深系统误差消除算法研究 |
| 1.3 本文主要工作及内容安排 |
| 第二章 多波束测深系统简介及误差源分析 |
| 2.1 多波束测深系统简介 |
| 2.1.1 多波束测深系统组成及其工作原理 |
| 2.1.2 多波束测深系统的基本特性 |
| 2.2 主要的多波束勘测仪器 |
| 2.2.1 SeaBeam多波束测深系统 |
| 2.2.1.1 技术指标 |
| 2.2.1.2 声纳电子子系统 |
| 2.2.1.3 数据处理子系统 |
| 2.2.2 Simrad多波束测深系统 |
| 2.2.2.1 技术指标 |
| 2.2.2.2 声纳电子子系统 |
| 2.2.2.3 数据处理子系统 |
| 2.2.3 ATLAS Fansweep多波束测深系统 |
| 2.2.3.1 技术指标 |
| 2.2.3.2 声学子系统及其信号控制 |
| 2.2.3.3 数据处理子系统 |
| 2.2.4 SeaBat多波束测深系统 |
| 2.2.4.1 技术指标 |
| 2.2.4.2 多波束测深声学系统 |
| 2.2.4.3 多波束实时采集系统及数据处理系统 |
| 2.3 多波束测深系统的误差源分析 |
| 2.3.1 底部检测方法的影响 |
| 2.3.2 船体姿态测量误差 |
| 2.3.3 声速剖面测量误差 |
| 2.3.4 声速剖面代表性误差 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 多波束测深系统的声速改正技术 |
| 3.1 声线跟踪法 |
| 3.1.1 基于层内常声速假设的声线跟踪算法 |
| 3.1.2 基于层内常梯度假设的声线跟踪算法 |
| 3.2 声速剖面对多波束测深的影响 |
| 3.2.1 声速剖面测量误差对声线改正的影响 |
| 3.2.2 表层声速误差对多波束测深的影响 |
| 3.2.3 声速剖面测量误差对条带拼接的影响 |
| 3.3 声速剖面的测量与处理 |
| 3.3.1 声速剖面的直接测量法 |
| 3.3.2 声速剖面的间接计算法 |
| 3.3.3 声速剖面的资料处理 |
| 3.4 声速改正的后处理方法 |
| 3.4.1 经验正交函数分析方法的概念 |
| 3.4.2 声速剖面的EOF表示 |
| 3.4.3 基于经验模分解的声速剖面重构 |
| 3.4.4 实例计算与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 多波束测深异常值探测方法的分析与拓展 |
| 4.1 多波束测深异常值产生的原因 |
| 4.2 常见的多波束测深异常值探测方法 |
| 4.2.1 交互式滤波 |
| 4.2.2 基于测深数据统计特征的滤波法 |
| 4.2.3 趋势面滤波 |
| 4.2.4 抗差M估计滤波法 |
| 4.2.5 CUBE算法 |
| 4.3 基于遗传算法的测深异常值探测 |
| 4.3.1 遗传算法探测异常值的原理 |
| 4.3.2 多波束测深数据预处理 |
| 4.3.3 多波束测深异常值探测步骤 |
| 4.3.4 实例计算与分析 |
| 4.4 基于Bayes估计理论的测深异常值探测 |
| 4.4.1 选权迭代加权平均滤波法 |
| 4.4.2 贝叶斯(Bayes)估计探测异常值的原理 |
| 4.4.3 识别变量后验概率的计算 |
| 4.4.4 实例计算与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于LS-SVM算法的测深异常值探测技术 |
| 5.1 最小二乘支持向量机(LS-SVM)简介 |
| 5.1.1 最小二乘支持向量分类机(LS-SVC) |
| 5.1.2 最小二乘支持向量回归机(LS-SVR) |
| 5.1.3 训练样本及核函数的选取 |
| 5.1.4 核参数的计算 |
| 5.2 海底趋势面构造 |
| 5.2.1 LS-SVM算法构建海底趋势面的基本条件 |
| 5.2.1.1 测深训练样本的合理选取 |
| 5.2.1.2 核函数的选取 |
| 5.2.2 LS-SVM算法与趋势面滤波方法关系的建立 |
| 5.2.2.1 基于LS-SVM算法的海底趋势面构造 |
| 5.2.2.2 两种算法关系的建立 |
| 5.2.3 计算与分析 |
| 5.3 局部样本中心距优化训练样本算法 |
| 5.3.1 异常训练样本对构造函数的影响 |
| 5.3.2 训练样本的优化及测深异常值的探测 |
| 5.3.3 实例计算与分析 |
| 5.4 不确定度优化训练样本算法 |
| 5.4.1 不确定度的基本概念 |
| 5.4.2 垂直不确定度的求解 |
| 5.4.3 训练样本的优化及测深异常值的探测 |
| 5.4.4 实例计算与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 多波束测深系统误差消除算法研究 |
| 6.1 多波束测深系统的参数校正 |
| 6.1.1 船体姿态测量参数校正 |
| 6.1.2 声速剖面测量误差产生的原因 |
| 6.2 半参数滤波法 |
| 6.2.1 半参数滤波法的基本思想 |
| 6.2.2 正则化矩阵及正则化参数的确定 |
| 6.3 改进的两步滤波法 |
| 6.3.1 两步滤波法 |
| 6.3.2 基于不确定度的测深系统误差消除 |
| 6.3.3 实例计算与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 下一步研究工作 |
| 参考文献 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
| 致谢 |
四、多波束系统中船姿的GPS测定（论文参考文献）
- [1]库区内取水口多波束水下地形扫描技术[J]. 栗献锋,万新,刘念. 中国水运(下半月), 2021(04)
- [2]顾及发射周期内姿态变化的多波束精密归位模型研究[D]. 吴冬强. 山东科技大学, 2020(06)
- [3]多波束反向散射强度角度的影响及改正[D]. 韩冰. 山东科技大学, 2020(06)
- [4]高精度多波束水深测量方法研究[D]. 张华臣. 上海海洋大学, 2020(03)
- [5]组合导航船姿矫正在多波束测深中的应用研究[D]. 李欢. 长安大学, 2020(06)
- [6]多波束测深中多天线GNSS/INS松组合船姿测量算法及软件开发[D]. 王发省. 山东科技大学, 2019(05)
- [7]深海拖曳系统定位方法的研究[D]. 杜凯. 山东科技大学, 2019(05)
- [8]多波束测深数据预处理及系统误差削弱方法研究与实现[D]. 卢凯乐. 东华理工大学, 2016(11)
- [9]基于多波束和浅剖的海底浅表层沉积物分类关键问题研究[D]. 何林帮. 武汉大学, 2015(07)
- [10]多波束测深数据质量控制方法研究[D]. 黄贤源. 解放军信息工程大学, 2011(07)