針對傳統(tǒng)多波束測深系統(tǒng)從誤差源進行平差的后處理方式受聲速誤差等因素影響較大的應用局限,提出了以相鄰條帶中央波束構建的每ping海底地形趨勢線作為先驗信息,利用卡爾曼濾波（Kalman filter, KF）對聲速整體誤差影響下的測深數(shù)據(jù)系統(tǒng)性誤差進行改正的方法。首先,提取測深數(shù)據(jù)準確性相對較高的相鄰條帶的中央波束數(shù)據(jù),對多波束每ping測深點所在的區(qū)域海底地形構建大致走向的趨勢線;其次,利用檢測線中央波束與主測線交叉重疊部分的數(shù)據(jù),得到觀測值的偏差和所構建海底地形趨勢線的偏差;最后,結(jié)合得到的偏差,以構建的趨勢線作為先驗信息對測深數(shù)據(jù)利用卡爾曼濾波進行改正,并對改正后的數(shù)據(jù)進行精度分析與評估。實驗表明,對于聲速整體誤差引起的海底地形畸變,利用卡爾曼濾波能夠?qū)吘壊ㄊ南到y(tǒng)性誤差進行有效的改正。 

【文章來源】：武漢大學學報(信息科學版). 2020,45(09)北大核心

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【部分圖文】：

卡爾曼濾波在條帶拼接的應用原理圖

圖3(a）為傾斜海底的兩條多波束條帶測深系統(tǒng)仿真的深度值。對兩個區(qū)域選取部分中央波束深度值（為減小不確定性帶來的精度影響，分別在兩個條帶區(qū)域的中間部分取5×5的深度值取平均），建立表示該區(qū)域地形的趨勢線，式（1）的參數(shù)作為先驗信息。將條帶的測深數(shù)據(jù)y代入式（11）的量測更新方程中，利用式（13）、式（14）可分別得到觀測噪聲方差R和過程噪聲方差Q，結(jié)合先驗信息代入到時間更新方程和量測方程中，利用卡爾曼濾波對多波束測深仿真模型進行系統(tǒng)性誤差改正。某一條帶的誤差曲線如圖4所示，縱坐標為5 ping誤差的平均值，橫坐標為以垂直波束為基準的左右beam序號，藍色曲線為卡爾曼濾波改正前原始仿真數(shù)據(jù)的誤差曲線，紅色為改正后的誤差曲線，條帶進行卡爾曼濾波改正后誤差均值從0.069降為0.031，均方差從0.087降為0.038。

某一條帶的誤差曲線如圖4所示，縱坐標為5 ping誤差的平均值，橫坐標為以垂直波束為基準的左右beam序號，藍色曲線為卡爾曼濾波改正前原始仿真數(shù)據(jù)的誤差曲線，紅色為改正后的誤差曲線，條帶進行卡爾曼濾波改正后誤差均值從0.069降為0.031，均方差從0.087降為0.038。圖4 改正前后誤差曲線

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3040633