隨著多波束系統(tǒng)的發(fā)展和壯大,多波束聲吶數(shù)據(jù)也變得越來(lái)越多,在利用多波束聲吶數(shù)據(jù)的過(guò)程中,多波束測(cè)深數(shù)據(jù)包和多波束聲吶偽側(cè)掃圖像數(shù)據(jù)包都得到了有效的利用。目前關(guān)于利用多波束聲吶圖像進(jìn)行海底底質(zhì)分類研究的工作已經(jīng)較多,但是多波束聲吶的接收波形目前還沒(méi)有有效的利用。本文通過(guò)分析多波束海底回波波形,提取合適的波形特征向量,對(duì)海底底質(zhì)分類做出了研究。首先,本文簡(jiǎn)單介紹了海底底質(zhì)分類研究的研究背景與意義,梳理了國(guó)內(nèi)外多波束系統(tǒng)的研究與發(fā)展現(xiàn)狀,分析了利用多波束系統(tǒng)進(jìn)行海底底質(zhì)分類以及利用的研究現(xiàn)狀,以及國(guó)內(nèi)外利用波形特征進(jìn)行海底分類的研究現(xiàn)狀。其次,本文對(duì)海底底質(zhì)數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)預(yù)處理進(jìn)行了分析。分析了聲波在海水中的傳播過(guò)程,論證了海底散射強(qiáng)度與海底底質(zhì)之間的相關(guān)關(guān)系;本文詳細(xì)介紹了多波束數(shù)據(jù)的保存格式.XTF,對(duì)于解析后的多波束海底底質(zhì)數(shù)據(jù),通過(guò)分析多波束數(shù)據(jù)的誤差來(lái)源以及海底的反向散射強(qiáng)度的傳播過(guò)程,本文又在入射角、傳播損失和聲線傳播做出了分析和校正。再次,本文對(duì)多波束聲吶海底波形數(shù)據(jù)進(jìn)行了特征提取,主要是時(shí)域與頻域的特征提取方法。本文通過(guò)分析不同底質(zhì)的聲吶時(shí)域波形形狀,提出了一個(gè)七維特征向量,... 

【文章來(lái)源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１技術(shù)路線??

聲能傳播示意圖

圖３．３常聲速聲線跟蹤法示意圖??ｐｃ?Ａｚ??＝＝?ｉ——＇■￣￣－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于粒子群優(yōu)化算法的PSO-BP海底聲學(xué)底質(zhì)分類方法[J]. 陳佳兵,吳自銀,趙荻能,周潔瓊,李守軍,尚繼宏.  海洋學(xué)報(bào). 2017(09)
[2]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海底地形復(fù)雜度自動(dòng)分類方法研究[J]. 紀(jì)雪,周興華,陳義蘭,唐秋華,趙洪臣.  海岸工程. 2016(04)
[3]多波束海底地形畸變校正與聲速剖面反演[J]. 孫文川,暴景陽(yáng),金紹華,肖付民,崔楊.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2016(03)
[4]基于回波強(qiáng)度的海底底質(zhì)分類系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)[J]. 何林幫,馮杰.  大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué). 2015(01)
[5]海底沉積物聲學(xué)特征定量分析及其智能分類研究[J]. 羅忠輝,曾新紅,杜燦誼,劉楊華.  海洋技術(shù)學(xué)報(bào). 2015(01)
[6]利用多波束反向散射強(qiáng)度角度響應(yīng)曲線的底質(zhì)特征參數(shù)提取算法[J]. 金紹華,肖付民,邊剛,王沫,孫文川.  武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版). 2014(12)
[7]海底底質(zhì)的聲學(xué)特征研究[J]. 肖波.  科技創(chuàng)新與應(yīng)用. 2014(24)
[8]基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海底聲學(xué)底質(zhì)識(shí)別分類[J]. 熊明寬,吳自銀,李守軍,尚繼宏.  海洋學(xué)報(bào)(中文版). 2014(05)
[9]基于SVM的海底聲納圖像底質(zhì)識(shí)別[J]. 熊明寬,吳自銀,李守軍,羅孝文,唐秋華.  海洋通報(bào). 2012(04)
[10]用于海底底質(zhì)分類的多波束聲強(qiáng)數(shù)據(jù)選取研究[J]. 孫文川,金紹華,肖付民,夏偉,朱小辰,田勛.  海洋測(cè)繪. 2012(03)

碩士論文
[1]基于側(cè)掃聲吶圖像的底質(zhì)特征提取及分類技術(shù)研究[D]. 楊蕊.哈爾濱工程大學(xué) 2018
[2]基于模極大值特征提取的超聲波海底沉積物分類識(shí)別研究[D]. 聶雙雙.中南大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3094172