基于摆动式单波束微地形探测的高程异常值剔除算法研究

1、更多电子资料请登录赛微电子网基于摆动式单波束微地形探测的高程异常值剔除算法研究* 罗柏文1 夏毅敏2 卜英勇2 周知进1 (1. 湖南科技大学机电工程学院, 湘潭 411201; 2. 中南大学机电工程学院, 长沙 410083)摘 要: 针对摆动式单波束探测水下微地形出现的高程异常值, 提出一种剔除异常值的新算法。首先根据摆动式单波束的探测原理以及与多波束探测的等价性采用数据加窗法, 其中Z方向窗口尺寸通过3s 准则确定, X、Y方向窗口尺寸依据地形变化坡度小于45o的经验准则。然后利用反射回波与散射回波在能量上的差异确定起始加窗点; 加窗点采用实测点, 并要求起始加窗点尽可能靠近一条测线上

2、实测点的高程均值。在摆动式单波束探测装置探测随机微地形中, 其结果表明该算法能成功剔除高程异常值。关键词: 单波束；微地形；高程异常值；加窗；能量中图分类号: TB559文献标识码: A国家标准学科分类代码: 420.5050Study on algorithm of eliminating exceptional elevation value based on micro-terrain detection with pendulum single beamLuo Bowen1 Xia Yimin2 Bu Yingyong2 Zhou Zhijin1(1. College of Mecha

3、nical and Electrical Engineering, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411201, China; 2. College of Mechanical and Electrical Engineering, Central South University, Changsha 410083, China)Abstract: Aiming at the pendulum single beam bathymeter used to explore underwater micro-terrain

4、 appears exceptional elevation value, a new algorithm is proposed. First of all, the data windowing method is used under single-beam pendulum detection principle and multi-beam detection of equivalence, in which the window size of Z direction is determined through the 3s criteria, the window size of

5、 X and Y direction is given based on the experience criteria of terrain slope less than 45. Then, using the difference between reflection echo and scattering echo in the energy the starting windowed point is determined. Actual detection data are used as the windowed point, and near mean value of act

6、ual detected points as far as possible is used as the starting windowed point. The detection results of random micro-terrain in the pendulum single beam bathymeter show that the algorithm can successfully remove the exceptional elevation value. Keywords: single beam; micro-terrain; exceptional eleva

7、tion value; windowed; energy1 引 言在研究深海钴结壳微地形探测方法中, 采用摆动式单波束探测和振幅相关检测法进行信号处理, 能够达到钴结壳微地形探测实时性要求。但是超声信号因掠射角、底质特性、外界噪声等干扰因素的影响, 其反射回波会远离水声换能器的接收位置, 只能接收到探测点的散射回波。当探测点的散射回波隐藏在干扰因素造成的回波中时, 利用振幅相关法检测到的最大相关值有可能不是探测点真实回波产生的, 这样不可避免地导致高程异常值的出现1-4。高程异常值是造成严重“伪”地形的首要因素, 因此有必要对其剔除。吴英姿博士处理H/HCS-017型条带测深仪获得的水深数据,

8、 依据地形变化的坡度小于45的经验准则5。摆动式单波束探测与多波束探测的工作原理不同, 但它通过水声换能器的摆动使之达到横向大扇区、全覆盖的窄带探测, 并且水声换能器本身的高指向性等价于多波束的预成波束, 因此该经验准则也适合于摆动式单波束探测2。本文依据该准则, 根据摆动式单波束探测原理和振幅相关检测法工作特点, 提出了一种新的高程异常值剔除算法。由实验证明, 该算法能成功剔除高程异常值。2 摆动式单波束探测简述图1是摆动式单波束探测装置的XOZ截面示意图。由收发一体水声换能器发射出频率为500 kHz、波束角b =1.5的超声波照射到水底面, 当碰到底面时产生反射或散射回波信号。信号接收系

9、统在超声波发射的同时进入工作状态, 接收发射信号和回波信号。当接收完一个探测点的回波信号后, 由步进电机驱动水声换能器以1的等间隔绕摆动中心转动角度, 进行下一次探测。并在水声换能器工作的同时, 探测装置一直沿着导轨前进。最后由发射信号与回波信号进行振幅相关性分析获得探测点高程数据。图1 摆动式单波束探测装置示意图Fig.1 Sketch map of pendulum single beam bathymeter振幅相关检测算法如下6-8: 假设发射信号时序函数为, 回波信号时序函数为, D为采样间隔, h为发射信号采样点数, x 为回波信号采样点数。根据广义平稳随机序列的互相关函数可得(1

10、)式中: s为时延数, 当s=DT时, p(t)与q(t)具有最大相关性。那么p(t)与q(t)的互相关函数无偏估计表达式为(2)式中: 。设采样容量N=h, 时延数, , 则式(2)离散序列表达式为(3)式中: , 由式(3)获取互相关函数最大值所对应的信号延时来确定DT。再由DT计算出水声换能器到探测点的距离: (4)式中: V为水中声速。最后在XOZ截面内, 以摆动中心为坐标原点, 第k个探测点对应的X坐标和Z坐标分别为 (5)式中: , H为水声换能器板面到摆动中心的距离, q 为水声换能器绕摆动中心摆动的角度。假设微地形高程参考值为, 则第k个探测点的高程值为(6)另外, 在不增加任

11、何硬件情况下, 利用振幅相关检测法计算高程值的同时, 可获得相应探测点的回波能量7-8: (7)式中: g就是p(t)与q(t)具有最大相关性时s的时延数。3 高程异常值剔除算法3.1 高程参考值确定1) 将X方向测点的探测距离代入式(5), 计算出第j 条测线上测点的X、Z坐标值。设摆动中心为坐标原点, 则zi,j都为负值。i表示X方向的测点序列, j表示Y方向的测点序列。2) Z坐标值的均值mz与均方差sz: (8)(9)理论上应采用Min(zi,j)作为,但Min(zi,j)有可能是异常值。根据3s 准则, 的概率为95.45%。当, 则取Min(zi,j); 否则, 取。3.2 X方向

12、数据窗尺寸确定设同一测线上两相邻测点在Z方向的坐标值为zi,j、zi+1,j, 其对应的摆角为qi、qi+1, 依据地形变化的坡度小于45的经验准则, zi,j、zi+1,j应满足: (10)式中: m为冗余量系数, 则Max(m)m(11)令 XCH=m, 则设定X方向数据窗宽为XCH, 窗高为2XCH。3.3 Y方向数据窗尺寸确定Y方向代表摆动式单波束探测装置的行进方向。假设行进速度为v, 水声换能器摆动周期为T, 沿Y方向的相邻探测点的坐标值zi,j+1、zi,j应满足: (12)式中: m为冗余量系数。令YCH=, 则设定Y方向数据窗宽为YCH。3.4 回波能量阈值确定由于导致高程异常

13、值产生以掠射角、底质特性、外界噪声为主, 一条测线所对应的被测地形, 因其范围极小, 其底质特性可认为是均质; 而掠射角受微地形随机起伏影响, 无规律可循, 即使水声换能器摆角为0 时探测的高程值也会出现异常, 由此在数据加窗判别高程异常值中恒定选取正常的高程值作为起始加窗点是一个难题。一般来说, 如果水声换能器接收到探测点的回波是反射回波, 则认为其高程值是正常的; 而散射回波容易受外界因素干扰, 需要借助其他方法判断其高程值的正确性。故利用回波能量这一特点参与到数据加窗中实现起始加窗点的选取工作。但是反射回波与散射回波没有明确的界限。为提高数据加窗判别的准确性, 计算每条测线上的回波能量的

14、平均值mW: (13)式中: n为测线上的测点数, W为测点的回波能量值; 将mW设为阈值, 认为回波能量低于该阈值时, 其对应测点的高程值可能会出现异常。3.5 异常值判别步骤1) 将坐标值zi,j排序, 以接近均值mz为原则, 由此将最接近均值mz的坐标值作为起始加窗点; 2) 引入回波能量, 若起始加窗点的回波能量不低于平均值mW, 则以该点为中心向其测线两边的坐标值依次加窗判别; 反之, 则将仅次于它接近均值mz的坐标值作为起始加窗点, 重新引入回波能量进行判别, 依次类推; 3) 以加窗点zi,j为窗口中心, 当zi-1,j与zi+1,j都不在窗口内, 则认为zi,j为异常值, 并剔

15、除; 当zi-1,j或zi+1,j在窗口内, 则借助Y方向数据窗口进行判断, 若不满足式(12)则认为zi,j为异常值, 并剔除。其他情况可认为zi,j是正常值; 4) 加窗处理后的坐标值zi,j由式(6)转化为高 程值。4 应 用 利用摆动式单波束探测装置对随机微地形进行探测, 表1和表2分别为6条测线上的探测距离和回表1 随机微地形探测距离/mmTable 1 Detecting distance of random micro-Terrain/mm序号12345611 585.31 223.91 522.81 520.71 570.71 565.621 585.31 522.31 522

16、.71 573.01 569.31 564.131 577.41 515.21 515.41 509.51 572.31 568.641 574.51 516.61 513.61 512.61 564.11 562.151 564.71 507.51 509.11 555.61 566.71 530.161 564.91 507.51 514.11 552.41 553.31 539.671 555.31 501.01 501.01 548.41 552.01 548.281 563.21 499.41 497.91 547.31 547.51 500.491 565.71 499.21 49

17、9.31 550.61 552.81 498.8101 565.71 559.91 556.11 551.91 549.41 484.0111 565.21 556.91 504.21 550.31 547.91 484.0121 563.21 506.11 506.11 504.81 544.81 486.4131 561.51 558.91 507.91 506.91 544.61 485.1141 568.51 559.41 506.51 544.31 544.81 482.9151 565.61 558.31 555.41 551.11 554.41 487.1161 567.31 5

18、59.81 555.61 350.81 528.91 544.0171 570.71 565.41 519.71 513.81 496.11 541.1181 574.41 568.91 567.41 510.61 496.51 523.2191 576.11 573.51 573.51 571.01 562.81 558.9201 613.81 612.31 574.91 572.51 608.31 580.2波能量数据。表3是由上述算法(m=1.2, v=50 mm/s, T=2s)处理的各测线参数值, 处理结果生成图形, 由图2图7所示。从图中可看出, 高程异常值被成功剔除。表2 随机微

19、地形回波能量/V2msTable 2 Echo energy of random micro-terrain/V2ms序号12345616.494.5684.3514.9386.6621.1828.755.0883.5717.3075.2915.65333.9542.2543.656.9930.7118.40487.1559.03171.2240.26104.4516.84544.5652.0954.2022.5965.4713.93624.8811.1128.399.2743.4618.10727.93366.0517.998.1789.5017.87832.29342.19137.8142

20、.8859.3452.85997.3920.8471.5547.8418.4730.111084.3530.8268.66436.27180.3711.5911604.7054.5078.31237.28122.7130.0412666.4948.09564.6545.3022.3345.7113102.5621.35538.1833.1857.74124.0614265.9815.0530.7517.01120.4815.2715189.42128.58112.5330.5224.2936.2416103.2524.4620.174.5020.578.051724.4549.3018.861

21、9.5018.0036.461823.9171.4220.5728.8964.4511.361981.2540.8543.0812.9213.6028.452023.4051.7524.63123.5712.0213.89表3 各测线处理后的具体参数Table 3 Parameter of each disposed detected line测 线123456mW /V2ms126.6671.97110.6659.9661.5028.30/mm1712.31723.31691.01689.21719.41691.7XCH /mm36.937.136.436.437.036.4YCH /mm6

22、0.060.060.060.060.060.0图2 第1条测线处理前后对比Fig. 2 Fore-and-aft contrast of the first detected line图3 第2条测线处理前后对比Fig. 3 Fore-and-aft contrast of the second detected line图4 第3条测线处理前后对比Fig. 4 Fore-and-aft contrast of the third detected line图5 第4条测线处理前后对比Fig. 5 Fore-and-aft contrast of the fourth detected lin

23、e图6 第5条测线处理前后对比Fig. 6 Fore-and-aft contrast of the fifth detected line图7 第6条测线处理前后对比Fig. 7 Fore-and-aft contrast of the sixth detected line5 结 论本文针对摆动式单波束探测出现的高程异常值导致严重“伪”地形进行异常值剔除算法研究。首先从摆动式单波束探测方法和振幅相关检测法的特点分析高程异常值产生的原因, 并根据摆动式单波束探测与多波束探测的等价性提出采用数据加窗法。加窗法中Z方向窗口尺寸通过3s 准则确定, X、Y方向窗口尺寸依据地形变化坡度小于45的经验

24、准则。然后为了进一步提高异常值剔除的准确性, 利用反射回波与散射回波在能量上的差异确定起始加窗点; 加窗点采用实测点, 并要求起始加窗点尽可能靠近一条测线上实测点的高程均值。最后由随机微地形探测实验证明, 该算法能成功剔除高程异常值。参考文献: 1 赵海鸣,卜英勇,等.摆动式单波束超声波水下微地形探测J. 中南大学学报:自然科学版, 2007, 38(5): 932-936.ZHAO H M, BU Ying-yong, et al. Detection of seabed cobalt-rich crusts micro-topography based on single-beam ult

25、rasonic waveJ. Journal of Central South University: Natural Sciece Edition, 2007, 38(5): 932- 936. 2 刘军.基于分形理论的单探头单波束微地形探测系统研究D长沙: 中南大学, 2006: 11-28.LIU J. Study of tiny-terrain detection system of single-beam based on fractal theoryD. Changsha: Central South University, 2006: 11-28.3 YAMAZAKI T, SH

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27、h high precisionJ. Journal of Hunan University of Science & Technology: Natural Science Edition, 2006, 21(3): 35-38.5 吴英姿.多波束测深系统地形跟踪与数据处理技术研究D. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2001: 96-101.WU Y Z. Study on technology of multi-beam bathymetric system terrain following and data disposalD. Harbin: Harbin Engineering Un

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29、, 1: 21-24.LUO B W, BU Y Y. Exploration method for tiny terrain of seabed cobalt crust based on energy relativity searchJ. Mining and Metallurgical Engineering, 2007, 1: 21-24.8 张晓东, 高波. 互相关函数法在声学测温技术中的应用研究J. 中国电机工程学报, 2003, 23(4) : 185-188.ZHANG X D, GAO B. The research of acoustic measuring of gas

30、 temperature employing cross-correlation algorithmJ. Proceedings of the Csee. 2003, 23 (4): 185-188.作者简介: 罗柏文: 男, 1975年出生, 湖南茶陵县人, 2003年于中南大学获得硕士学位, 2008年于中南大学获得博士学位, 现为湖南科技大学讲师, 主要研究方向为深海采矿装备技术及理论。EmailLuo Bowen: male, born in 1975. He received MS and PhD both from Central South University in 2003 and 2008, respectively. Now he is a lecturer at Hunan Uni