粒子滤波在多波束测深底跟踪中的应用研究

发布时间：2021-09-04 16:36

　　多波束测深技术现已广泛应用于各种海洋开发和科学研究领域，对其测深精度和可靠性要求也越来越高了。多波束测深底跟踪技术是多波束测深技术的一项必不可少的研究内容，底跟踪技术的改进也就意味着多波束测深精度的提高。多波束测深底跟踪技术主要包括三方面内容：波束形成、信号检测算法和滤波算法。本论文首先对多波束测深底跟踪技术的波束形成技术和信号检测算法进行了探讨。简要概述了典型的多波束测深系统构成，介绍了波束形成的一般原理和多波束测深较常用的聚焦波束形成原理；信号检测算法主要探讨了能量中心算法和WMT算法。本论文重点研究了滤波算法，首次将粒子滤波（PF）算法引入到多波束测深底跟踪中，对粒子滤波算法基础理论进行了探讨研究；探讨研究了卡尔曼滤波（KF）算法和中值滤波算法；建立了多波束测深底跟踪状态空间模型，分别用卡尔曼滤波算法和粒子滤波算法对其进行求解，仿真分析，以验证模型的可行性，然后对大量的实验数据进行了卡尔曼滤波、中值滤波和粒子滤波算法处理。对比分析处理结果得出本文所建立的多波束测深底跟踪状态空间模型是完全正确可行的，粒子滤波算法完全可以应用到多波束测深底跟踪技术中，并且对于噪声概率分布构成较复杂（... 

【文章来源】：哈尔滨工程大学黑龙江省 211工程院校

【文章页数】：71 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

典型多波束测深硬件系统框图

聚焦波束形感

起始终止门

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于高斯混合模型的粒子滤波时频分析算法[J]. 郑华,裴承鸣,秦淋.  测控技术. 2011(03)
[2]基于改进高斯混合模型的实时运动目标检测与跟踪[J]. 何信华,赵龙.  计算机应用研究. 2010(12)
[3]粒子滤波重采样算法研究[J]. 于金霞,刘文静,汤永利.  微计算机信息. 2010(16)
[4]基于Bayesian Gibbs Sampler的状态空间模型估计方法研究及其在中国潜在产出估计上的应用[J]. 赵昕东,耿鹏.  统计研究. 2009(09)
[5]粒子滤波器重采样算法的分析与比较[J]. 冯驰,王萌,汲清波.  系统仿真学报. 2009(04)
[6]一种基于高斯混合模型粒子滤波的故障预测算法[J]. 张磊,李行善,于劲松,代京.  航空学报. 2009(02)
[7]聚焦波束形成声图法误差分析[J]. 翟春平,刘雨东.  声学技术. 2008(01)
[8]状态空间模型在海洋波能转换系统中的应用 Ⅰ.数值模拟方法改进[J]. 郑永红,邓幼俊,游亚戈,沈永明.  海洋学报(中文版). 2003(06)

博士论文
[1]水声声图测量技术研究[D]. 梅继丹.哈尔滨工程大学 2010
[2]粒子滤波算法研究及其电路设计[D]. 李甫.西安电子科技大学 2010

硕士论文
[1]多波束相干测深技术研究及其算法DSP实现[D]. 张毅乐.哈尔滨工程大学 2010
[2]多波束测深算法性能仿真研究[D]. 王卫波.哈尔滨工程大学 2009
[3]中值滤波技术在图像处理中的应用研究[D]. 朱志恩.东北大学 2008
[4]粒子滤波算法及其在目标跟踪中的应用[D]. 马勇.哈尔滨工程大学 2008
[5]聚焦波束形成声图测量技术研究[D]. 胡丹.哈尔滨工程大学 2008
[6]时延、相移波束形成技术研究[D]. 杨蕾.哈尔滨工程大学 2004



本文编号：3383621