基于小批量K均值预分类的多波束反向散射强度角度影响改正
发布时间：2021-07-06 07:17
角度响应变化是影响多波束声呐回波图像质量的主要因素,为了后续利用多波束反向散射图像进行海底底质分类,需去除角度响应的影响。国内外已开展角度响应模型及改进模型研究,但现有方法很难适应复杂海底底质环境。针对此问题,通过小批量K均值聚类将测区海底点预分为高阻抗平滑底质和低阻抗粗糙底质,然后构建自适应改正模型逐测线去除角度响应的影响。实验选用浙江海域实测4条相邻测线数据,采用Lambert模型法、二次微分法和本文方法分别进行了反向散射强度角度影响去除。本方法处理后角度响应去除效果最佳（MIC=0.123）;在多波束条带重叠区,反向散射强度标准差为1.46dB,有效改善了复杂底质环境下的多波束声呐图像质量。
【文章来源】：山东科技大学学报(自然科学版). 2020,39(03)北大核心
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
海底声散射示意图
为保证测区条带间聚类标准一致，应对所有测线海底点进行整体聚类。就浅水多波束系统而言，单条测线的海底点云数量可达100多万，整个测区点云数量则更为庞大，对于计算效率和计算机性能也是极大的考验。K-means算法计算复杂度低、聚类效果好，非常适于大型数据集的探索性聚类分析，但直接采用K-means算法对原始点云进行聚类时计算效率并不高。Sculley等[17-18]提出的mini batch K-means算法通过每次选取小批量数据进行K-means聚类，利用学习稀疏簇中心的方法，减小了计算耗时和存储开销。为避免角度因素对强度聚类的影响，聚类应在同角度间隔下进行，本mini batch K-means海底点聚类算法如下：1）初始化：海底点强度样本按等角度间隔α划分为子样本Iu(u=1,2,3…），聚类簇数g=2，最大迭代次数M，记每个类别的样本数量为：N1,N2，…，Nk，样本总数为N,mini batch个数b=1 000，中心计数v=0。
Daubechies小波[19]为离散正交小波（简写为dbN,N是小波的阶数），具有时域、频域局部处理能力，常用于信号去噪分析。dbN没有明确的表达式，但转换函数h的平方模是明确的。选取db4小波基对平均角度响应曲线进行n层分解得到信号低频系数和高频系数，然后通过逐层去除分解后的高频系数进行平滑处理。如果分解层数过多，则曲线过于平滑，不利于边界角的提取，如果分解层数较少，则会干扰边界的提取。图3为不同分解层数下的平均AR曲线小波去噪效果，通过对比分析发现，当n=3时曲线已经足够平滑，n>3时会过平滑，则n=3即为最优分解层数。最后通过分解系数波形重构，可得到准确的AR曲线。2.2.2 AR曲线边界提取
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于分层异构模型的机载激光测深波形拟合算法[J]. 亓超,宿殿鹏,王贤昆,王明伟,石波,阳凡林. 红外与激光工程. 2019(02)
[2]两种多波束反向散射强度数据归一化方法的建立与分析[J]. 杨彬,何林帮. 海洋学报. 2018(07)
[3]多波束声呐后向散射数据角度响应模型的改进算法[J]. 严俊,张红梅,赵建虎,孟俊霞. 测绘学报. 2016(11)
[4]多波束测深波束归位近似转换模型研究[J]. 卜宪海,王明伟,阳凡林,孙月文. 山东科技大学学报(自然科学版). 2016(05)
[5]海底入射角对多波束反向散射强度的影响及其改正[J]. 金绍华,翟京生,刘雁春,崔高嵩. 武汉大学学报(信息科学版). 2011(09)
硕士论文
[1]海底散射模型与多波束混响信号统计特性研究[D]. 徐超.哈尔滨工程大学 2009
本文编号：3267793
【文章来源】：山东科技大学学报(自然科学版). 2020,39(03)北大核心
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
海底声散射示意图
为保证测区条带间聚类标准一致，应对所有测线海底点进行整体聚类。就浅水多波束系统而言，单条测线的海底点云数量可达100多万，整个测区点云数量则更为庞大，对于计算效率和计算机性能也是极大的考验。K-means算法计算复杂度低、聚类效果好，非常适于大型数据集的探索性聚类分析，但直接采用K-means算法对原始点云进行聚类时计算效率并不高。Sculley等[17-18]提出的mini batch K-means算法通过每次选取小批量数据进行K-means聚类，利用学习稀疏簇中心的方法，减小了计算耗时和存储开销。为避免角度因素对强度聚类的影响，聚类应在同角度间隔下进行，本mini batch K-means海底点聚类算法如下：1）初始化：海底点强度样本按等角度间隔α划分为子样本Iu(u=1,2,3…），聚类簇数g=2，最大迭代次数M，记每个类别的样本数量为：N1,N2，…，Nk，样本总数为N,mini batch个数b=1 000，中心计数v=0。
Daubechies小波[19]为离散正交小波（简写为dbN,N是小波的阶数），具有时域、频域局部处理能力，常用于信号去噪分析。dbN没有明确的表达式，但转换函数h的平方模是明确的。选取db4小波基对平均角度响应曲线进行n层分解得到信号低频系数和高频系数，然后通过逐层去除分解后的高频系数进行平滑处理。如果分解层数过多，则曲线过于平滑，不利于边界角的提取，如果分解层数较少，则会干扰边界的提取。图3为不同分解层数下的平均AR曲线小波去噪效果，通过对比分析发现，当n=3时曲线已经足够平滑，n>3时会过平滑，则n=3即为最优分解层数。最后通过分解系数波形重构，可得到准确的AR曲线。2.2.2 AR曲线边界提取
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于分层异构模型的机载激光测深波形拟合算法[J]. 亓超,宿殿鹏,王贤昆,王明伟,石波,阳凡林. 红外与激光工程. 2019(02)
[2]两种多波束反向散射强度数据归一化方法的建立与分析[J]. 杨彬,何林帮. 海洋学报. 2018(07)
[3]多波束声呐后向散射数据角度响应模型的改进算法[J]. 严俊,张红梅,赵建虎,孟俊霞. 测绘学报. 2016(11)
[4]多波束测深波束归位近似转换模型研究[J]. 卜宪海,王明伟,阳凡林,孙月文. 山东科技大学学报(自然科学版). 2016(05)
[5]海底入射角对多波束反向散射强度的影响及其改正[J]. 金绍华,翟京生,刘雁春,崔高嵩. 武汉大学学报(信息科学版). 2011(09)
硕士论文
[1]海底散射模型与多波束混响信号统计特性研究[D]. 徐超.哈尔滨工程大学 2009
本文编号：3267793
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dizhicehuilunwen/3267793.html
