一种改进EMD削弱多波束残余误差的方法技术

本发明专利技术公开了一种改进EMD削弱多波束残余误差的方法，属于海洋资源探测技术领域，包括如下步骤：利用最小距离法寻找相邻条带的同一Ping断面；利用三次贝塞尔插值方法，对极值点进行重新插值；利用三次贝塞尔插值法，对多波束水深数据进行经验模态分解，得到海底变化趋势项与残留项；构建新的边缘波束趋势项；构建总体海底趋势项；构建海底水深条带数据。本发明专利技术方法具有普适特性，既考虑了EMD具有优越的自适应性，又结合了三次贝塞尔插值法的筛选极值点的准确性，能较好的筛出包络线的极值，是一种减弱多波束残余误差的有效方法。

【技术实现步骤摘要】
一种改进EMD削弱多波束残余误差的方法
本专利技术属于海洋资源探测
，具体涉及一种改进EMD削弱多波束残余误差的方法。
技术介绍
多波束测深系统是一个全覆盖式声纳测深系统，除去自身测量误差外，还受到外部因素的影响，即声速变化、定位、船姿态和换能器安装偏差等。目前国内对上述误差的影响有学者已经提出了相应的改进方法，丁继胜等人论述了声速剖面对多波束测深数据的影响；张红梅等人提出了联合Heave短时修正、潮位联合吃水和Heabe长时间修正的综合改正方法修正定位误差；赵建虎等人分析了船姿对多波束数据的影响；阳凡林等人论述关于多波束瞬时姿态位置改正对水深测量的影响并对其给出相应改正措施；张志伟等人提出了平面拟合法改正换能器安装偏移的二次改正，孙文川等人提出了最小二乘法改正换能器横纵摇偏移的二次改正；张志伟等人分析了关于换能器安装偏差对海底地形反映的影响。对于多波束数据处理过程中，针对各项误差都有相对的改正措施，但处理后多波束数据仍有残余系统偏差，使得相邻条带之间重叠部分出现畸变。针对此项问题国内许多学者进行了相对应的研究：吴自银等人利用GIS面向对象方法对边缘波束误差进行分析；董庆亮等人运用相互垂直的条带分析边缘波束偏差进行改正；赵建虎等人提出了长波项与短波项的结合削弱残余误差；周平等人提出了利用地形长波项和短波项，分别利用多项式拟合与小波变换方法对多波束的残余误差进行削弱，赵祥鸿等提出了基于经验模态分解削弱多波束残余误差的方法，该方法利用经验模态分解方法对多波束测深数据作一维分解，将非线性、非平稳的多波束测深数据分解成准线性子波，然后构建水深数据趋势项与残余项，通过实测多波束测深数据验证方法的有效性。以上方法虽然能过够对多波束的残余系统误差进行削弱但是也存在着一些问题，即对残余误差削弱的效果不理想，方法计算较为复杂且以上所有方法都是利用多项式拟合方法对边缘波束数据进行改正。针对此项问题，本专利技术提出了一种改进EMD消除多波束残余误差的方法，即考虑到基于三次样条插值的EMD分解过程中的端点效应，本专利技术利用三次贝塞尔插值法代替了三次样条插值，取得了良好效果。
技术实现思路
针对现有技术中存在的上述技术问题，本专利技术提出了一种改进EMD(EmpiricalModeDecomposition，经验模态分解)削弱多波束残余误差的方法，设计合理，克服了现有技术的不足，具有良好的效果。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种改进EMD削弱多波束残余误差的方法，包括以下步骤：步骤1：利用最小距离法寻找相邻条带的同一Ping断面；将其中一个条带的采集波束的中心点为基点，寻找相邻条带中的采集波束的中心点，使其与基点之间的连线最短，使相邻条带的Ping断面一一对应；步骤2：利用三次贝塞尔插值方法，对极值点进行重新插值，具体包括如下步骤：步骤2.1：筛选极值点；将原深度数据中的极大值与极小值筛选出来，并对极值点进行镜像延拓，极大值和极小值分别在两个端点即条带数据的最左侧端点和最右侧端点处延拓两个极值，将延拓后的极值数据作为插值的样本点进行三次贝塞尔插值；步骤2.2：选择控制点；在每两个极大值或每两个极小值数据中间选择两个控制点，选用的公式为：Ai(xi+a(xi+1-xi-1)，yi+a(yi+1-yi-1))Bi(xi+1-b(xi+2-xi)，yi+1-b(yi+2-yi))其中，Ai为第i个点与i+1个点之间的第一个控制点，Bi为第i个点与i+1个点之间的第二个控制点，xi、yi表示第i个控制点的坐标，a和b为参数，确定控制点的质量；步骤2.3：根据如下所示的贝塞尔插值公式，对选取出的样本点和控制点进行三次贝塞尔插值；x＝x+w*ver(1,j+1)y＝y+w*ver(2,j+1)其中，NumPoint为样本点和控制点的个数，j取值为1～NumPoint，t为三次贝塞尔曲线的平滑程度的控制系数，w为三次贝塞尔曲线的相对于控制点走向的控制系数；步骤3：利用三次贝塞尔插值法，对多波束水深数据H(t)进行经验模态分解，得到海底变化趋势项R与残留项h(t)，如公式(1)所示：H(t)＝h(t)+R(1)；其中，H(t)为多波束水深数据，R为多波束水深数据的海底变化趋势项，h(t)为残留项；残留项h(t)分解成有限个本征模态函数(IMFi)，如公式(2)所示：h(t)＝IMF1+IMF2+…+IMFi(2)；则多波束水深数据表示有限个本模态函数与海底变化趋势项之和，如公式(3)所示：其中，n为模态分解的次数；同一Ping断面内，两条相邻条带的多波束水深数据分别为H1(t)、H2(t)，海底变化趋势项分别为R1、R2，残留项分别为h1(t)、h2(t)；步骤4：构建新的边缘波束趋势项L′；在同一Ping断面内，对两条带水深趋势项即多波束水深数据的海底变化趋势项进行中央波束的截取，利用二次曲线拟合方法对中央水深数据的变化趋势项R1、R2进行拟合，计算中央波束拟合曲线与边缘波束趋势项之间的差值，构成新的边缘波束趋势项L′；步骤5：构建总体海底趋势项R′；R′＝C1+C2+L′；其中，C1、C2分别为两相邻条带中央波束的趋势项，L′为构建的新的边缘波束趋势项；步骤6：构建海底水深条带数据H′(t)；H′(t)＝R′+h1(t)+h2(t)。本专利技术所带来的有益技术效果：本专利技术一种改进EMD削弱多波束残余误差的方法，具有普适特性，应用该方法可以在一定程度上减弱多波束残余误差的影响，既考虑了EMD具有优越的自适应性，又结合了三次贝塞尔插值法的筛选极值点的准确性，能较好的筛出包络线的极值，是一种减弱多波束残余误差的有效方法。附图说明图1为单Ping水深和经验模态分解示意图。其中，图1(a)为单Ping断面水深示意图，图1(b)到1(h)为经验模态分解后的本征模态分量示意图，图1(i)为分解后的趋势项示意图。图2为两条带水深残余的误差削弱示意图。图3为本专利技术方法的流程图。具体实施方式下面结合附图以及具体实施方式对本专利技术作进一步详细说明：一种改进EMD削弱多波束残余误差的方法，其流程如图3所示，包括以下步骤：步骤1：利用最小距离法寻找相邻条带的同一Ping断面；将其中一个条带的采集波束的中心点为基点，寻找相邻条带中的采集波束的中心点，使其与基点之间的连线最短，使相邻条带的Ping断面一一对应；步骤2：利用三次贝塞尔插值方法，对极值点进行重新插值，具体包括如下步骤：步骤2.1：筛选极值点；将原深度数据中的极大值与极小值筛选出来，并对极值点进行镜像延拓，极大值和极小值分别在两个端点即条带数据的最左侧端点和最右侧端点处延拓两个极值，将延拓后的极值数据作为插值的样本点进行三次贝塞尔插值；步骤2.2：选择控制点；在每两个极大值或每两个极小值数据中间选择两个控制点，选用的公式为：Ai(xi+a(xi+1-xi-1)，yi+a(yi+1-yi-1))Bi(xi+1-b(xi+2-xi)，yi+1-b(yi+2-yi))其中，Ai为第i个点与i+1个点之间的第一个控制点，Bi为第i个点与i+1个点之间的第二个控制点，xi、yi表示第i个控制点的坐标，a和b为参数，确定控制点的质量；步骤2.3：根据如下所示的贝塞尔插值公式，对选取出的样本点和控制点进行三次贝塞本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种改进EMD削弱多波束残余误差的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：利用最小距离法寻找相邻条带的同一Ping断面；将其中一个条带的采集波束的中心点为基点，寻找相邻条带中的采集波束的中心点，使其与基点之间的连线最短，使相邻条带的Ping断面一一对应；步骤2：利用三次贝塞尔插值方法，对极值点进行重新插值，具体包括如下步骤：步骤2.1：筛选极值点；将原深度数据中的极大值与极小值筛选出来，并对极值点进行镜像延拓，极大值和极小值分别在两个端点即条带数据的最左侧端点和最右侧端点处延拓两个极值，将延拓后的极值数据作为插值的样本点进行三次贝塞尔插值；步骤2.2：选择控制点；在每两个极大值或每两个极小值数据中间选择两个控制点，选用的公式为：Ai(xi+a(xi+1‑xi‑1)，yi+a(yi+1‑yi‑1))Bi(xi+1‑b(xi+2‑xi)，yi+1‑b(yi+2‑yi))其中，Ai为第i个点与i+1个点之间的第一个控制点，Bi为第i个点与i+1个点之间的第二个控制点，xi、yi表示第i个控制点的坐标，a和b为参数，确定控制点的质量；步骤2.3：根据如下所示的贝塞尔插值公式，对选取出的样本点和控制点进行三次贝塞尔插值；...

【技术特征摘要】
1.一种改进EMD削弱多波束残余误差的方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：利用最小距离法寻找相邻条带的同一Ping断面；将其中一个条带的采集波束的中心点为基点，寻找相邻条带中的采集波束的中心点，使其与基点之间的连线最短，使相邻条带的Ping断面一一对应；步骤2：利用三次贝塞尔插值方法，对极值点进行重新插值，具体包括如下步骤：步骤2.1：筛选极值点；将原深度数据中的极大值与极小值筛选出来，并对极值点进行镜像延拓，极大值和极小值分别在两个端点即条带数据的最左侧端点和最右侧端点处延拓两个极值，将延拓后的极值数据作为插值的样本点进行三次贝塞尔插值；步骤2.2：选择控制点；在每两个极大值或每两个极小值数据中间选择两个控制点，选用的公式为：Ai(xi+a(xi+1-xi-1)，yi+a(yi+1-yi-1))Bi(xi+1-b(xi+2-xi)，yi+1-b(yi+2-yi))其中，Ai为第i个点与i+1个点之间的第一个控制点，Bi为第i个点与i+1个点之间的第二个控制点，xi、yi表示第i个控制点的坐标，a和b为参数，确定控制点的质量；步骤2.3：根据如下所示的贝塞尔插值公式，对选取出的样本点和控制点进行三次贝塞尔插值；x＝x+w*ver(1,j+1)y＝y+w*ver(2,j+1)其中，NumPoint为样本点和控制点的个数，j取值为1～NumPoint，t为三次贝...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙佳龙，秦思远，龙冰心，郭淑艳，张正阳，秦江涛，颜永豪，王立泽，
申请(专利权)人：淮海工学院，
类型：发明
国别省市：江苏,32