声速测量数据处理_数据处理_逐差法测量声速的好处(2)

(４)水下匹配导航定位技术

开展了基于地形、地貌、地磁的匹配导航研究，形成了原型导航系统[13-14]，改进和完善了ICCP、TERCOM 等线－ 面匹配算法和面－ 面匹配算法[15-16]，深入研究了贫特征地区和富特征地区对匹配的响应机制，提出了基于共生矩阵、BP神经网络的适配区划分方法，结合INS，提出了连续导航中误匹配的识别、诊断和修复方法，将现有匹配导航的精度从几百米提高到百米以内，为水下潜航器高精度、稳健导航定位提供了可靠的辅助手段。

2.2高精度海底地形测量

2.1.1一体化高精度测深系统和作业模式

为解决传统潮位减水深的单波束(多波束)作业模式中面临的工作量大、动吃水实时测定精度偏低、风浪和船体操纵等引起的船姿问题少有顾及、潮位模型误差实际影响难以准确估计等问题。以及综上导致的测深成果精度偏低问题，提出了集GNSSRTK/ PPK/PPP、测深、测姿和海洋无缝垂直基准转换等技术于一体的高精度测深技术，以及多信息融合技术的数据处理技术[17] ，一体化解决了测深和潮位信息的获取问题，无需顾及动吃水和潮位模型误差，最大限度地削弱了船姿的影响，在航即获得所需坐标系和垂直基准下的测点平面和垂直解，这种一体化高精度测深系统和作业模式，显著提高了测深效率和成果精度，并得到了海事、航道、水文等生产单位的广泛测试和应用，已被写入«水运工程测量规范»。

2.1.2高精度测深数据处理理论方法体系的构建

(１)辅助单元偏差参数自动探测

现代测深系统，尤其是以多波束为代表的全覆盖条带测深系统，除主测深单元外，辅助单元(GPS、MRU、罗经、SVP)在测深数据处理中起着十分重要的作用，辅助单元的安装偏差、测量误差以及由此产生的影响在实际生产中虽有顾及，但探测方法传统、自动化程度和探测精度不高，顾及这些误差特点，先后提出了基于频谱特征的MRU纵、横摇安装偏角动态探测方法、基于位置序列相关性的系统时延实时探测修正方法[18] 、基于RTK的罗经安装偏差探测方法、基于相邻条带地形一致性的声速代表性误差探测修复方法以及基于Heav高频特征的Heav异常探测修复方法[19]，相对传统方法ꎬ提高了辅助单元偏差探测的效率和精度ꎬ为高精度测深奠定了基础。声速测量数据处理

(２)全频段无遗漏换能器瞬时高程的合成

多波束换能器瞬时高程在测深中起着提供瞬时起算基准的重要作用，借助潮位、吃水和Heave(涌浪)联合提供。实际测量中，这三者也成为制约换能器瞬时高程精度的主要影响因素，潮位模型误差、船速突变引起的Heave异常、联合提供的瞬时高程丢失了15s ~ 15min的频段信号。综合在垂直方向最大可造成约±80cm 的误差，严重影响成果精度，在分析了GPS 高程信号和Heave信号频段特征基础上，利用数字信号处理技术，提取出了GPS高程和Heave中的有效频段信号，合成了全新信号，全频段、无遗漏地反映了多波束换能器的实际垂直运动，克服了传统多波束测量和数据处理方法的不足，将多波束测深成果精度提高了近3倍[20]。见图1。

(３)声速场构建理论和精密声线跟踪方法

针对无实测声速剖面(SVP)无法实施声线跟踪以及“一点代面”带来显著声速代表性误差消除困难的难题，提出了基于经验正交函数(EOF)，结合参考深度和历史SVP约束的SVP反演方法，获得了与实测SVP近似一致的精度，为无SVP 水域深度精确计算提供了新途径，研究了SVP空间变化特性，提出了基于自组织神经网络的SVP分类方法、基于有限SVP和EOF系数的声速空间场建模理论和方法[21]，将传统内插建模法精度提高了3倍以上，显著削弱了声速代表性误差的影响，提高了深度计算的精度。