针对多波束测深数据的抗差稳健估计滤波算法研究 ①

闻 亚, 梁 丁

(1.安徽省教育厅无人机开发及数据应用重点实验室；2.皖江工学院，安徽 马鞍山 243031)

0 引 言

多波束测深数据是测绘水底地形的必要数据，它是通过布置在测量船上的多波束测深系统获取的。其原理是利用声波在水中的传播时间和速度来计算水深，进而得到此处水底的高程[1]。由于测量船在水面上会不停摆动且发射的声波遇到水下障碍物时也会反射信号，这就会导致获取的测深数据出现异常或者虚假信号[2]。为了提高多波束测深数据的可靠性，要求在数据处理的时对测深数据异常值进行探测和剔除。目前测深数据异常值的探测方法主要分为人机交互和自动滤波两种方式，人机交互方式需要使用CARIS、Geocap、Triton、MbSystem这类的测深数据处理软件，但是此方式效率较低，并且由于不同人对粗差判读准则的不同也会导致剔除粗差的标准不一样，因此设计一种自动滤波算法来对测深异常值进行探测和剔除成为了国内外学者的主要研究方向[3]。

目前的自动滤波算法主要包括趋势面拟合[4]、Bayes估计[5]、中值滤波[6]以及局部反差和小波分析结合[7]等方法。朱振华[8]提出一种半(非)参数模型来对多波束测深数据中的高程歪曲现象进行修正，然后使用抗差稳健估计方法对其余测深数据异常值进行探测，但是此方法构建的模型比较适合应用于地形变化较小的水底测深数据，不具有普遍的适用性；王为成[9]等提出一种变邻域的抗差估计滤波方法……