專利名稱：基于多波束聲納技術(shù)的海底混合底質(zhì)類型分類方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及應(yīng)用多波束聲納技術(shù)對海底混合底質(zhì)類型進(jìn)行分類識別的方法。
背景技術(shù)：
海底底質(zhì)類型是一種重要的海洋環(huán)境參數(shù)，底質(zhì)類型的分布對海洋科學(xué)研究、海 洋工程以及國防建設(shè)等具有重要的科學(xué)與實(shí)際意義。傳統(tǒng)的地質(zhì)取樣方式在分析底質(zhì)特 征、確定底質(zhì)類型，存在設(shè)備笨重，工作費(fèi)時(shí)、費(fèi)力等不足；而且，傳統(tǒng)取樣通常按一定網(wǎng)格 離散地取樣，通過資料內(nèi)插與外延來了解區(qū)域內(nèi)海底底質(zhì)特性，并進(jìn)行分類，因此其代表性 有局限性，可靠性也常不夠。多波束聲納技術(shù)是二十世紀(jì)六十年代以來發(fā)展起來的新一代海底地形測量技術(shù)。 多波束聲納系統(tǒng)不但可以獲取高精度的水深地形數(shù)據(jù)，而且可以同時(shí)獲取高精度的海底反 向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)。利用其反向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)，結(jié)合一定的傳統(tǒng)地質(zhì)取樣進(jìn)行底質(zhì)分類，為海 底底質(zhì)分布提供了一種快速而有效的探測方法。目前國內(nèi)外研究人員在多波束底質(zhì)分類方 面做了大量有益的工作，但是，存在分類精度不高、分類級別不多(主要針對單一底質(zhì)類型 分類)等問題。針對這些問題，本發(fā)明提出基于多波束聲納系統(tǒng)獲取的反向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)，通過 分析海底地形特征、中央波束區(qū)反射信號等因素對反向散射強(qiáng)度產(chǎn)生的影響，改進(jìn)現(xiàn)存的 多波束反向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)改正模型；依次基礎(chǔ)，結(jié)合海底地質(zhì)取樣獲取的真實(shí)海底沉積物 樣品數(shù)據(jù)，詳細(xì)系統(tǒng)地尋求海底反向散射強(qiáng)度與底質(zhì)類型特征之間的關(guān)系；并以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類方法，實(shí)現(xiàn)對海底混合底質(zhì)類型的快速、準(zhǔn)確自動識別。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是借助多波束聲納技術(shù)，發(fā)展出一種實(shí)用性強(qiáng)、通用性高，能夠通 過處理和分析高精度多波束聲納數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對海底混合底質(zhì)類型分類的方法。本發(fā)明首先基于多波束聲納系統(tǒng)獲取的反向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)，通過分析海底地形特 征、中央波束區(qū)反射信號等因素對反向散射強(qiáng)度產(chǎn)生的影響，改進(jìn)現(xiàn)存的多波束反向散射 強(qiáng)度數(shù)據(jù)改正模型；依次基礎(chǔ)，結(jié)合海底地質(zhì)取樣獲取的真實(shí)海底沉積物樣品數(shù)據(jù)，詳細(xì)系 統(tǒng)地尋求海底反向散射強(qiáng)度與底質(zhì)類型特征之間的關(guān)系；并以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法，實(shí)現(xiàn)對 海底礫砂、砂質(zhì)粉砂、泥質(zhì)粉砂等混合底質(zhì)類型的快速、準(zhǔn)確自動識別。


本發(fā)明的具體實(shí)施流程圖
具體實(shí)施例方式1.改進(jìn)多波束反向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)改正模型原始的多波束反向散射強(qiáng)度不能直接反應(yīng)真實(shí)的海底底質(zhì)特征，必須對其進(jìn)行改正處理。著重分析地形起伏、反射信號影響這兩種因素對反向散射強(qiáng)度的影響，改進(jìn)目前的 多波束反向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)改正模型，獲取能真實(shí)反映海底底質(zhì)特征的反向散射強(qiáng)度值。針 對前人在數(shù)據(jù)改正處理方面所做的研究，主要進(jìn)行以下兩項(xiàng)改進(jìn)a.垂直航跡和沿航跡三維方向地形起伏改正實(shí)際海底地形起伏的改正不但受 到垂直航跡方向的傾斜影響，還受到沿航跡方向的傾斜影響，計(jì)算模型比較復(fù)雜。為得到精 確的地形起伏改正模型，擬用高精度的多波束水深數(shù)據(jù)建立精確的海底數(shù)字地面模型，再 對每一個反向散射強(qiáng)度值進(jìn)行地形起伏改正計(jì)算。b.中央波束區(qū)反射信號影響及改正船底垂直正下方的中央波束區(qū)附近，由于受 到鏡面反射的影響，多波束換能器接收到的多為反射信號，主要是由法向入射和海底直接 反射形成的。一般在中央波束正負(fù)幾度范圍內(nèi)，強(qiáng)度較大，表現(xiàn)在海底聲像圖上為沿航跡線 上的明亮條帶。在這一區(qū)域，換能器接收到的反射信號不能被當(dāng)作一般的反向散射強(qiáng)度數(shù) 據(jù)直接用于底質(zhì)分類研究，而應(yīng)用現(xiàn)有的多波束后處理算法無法消除這一影響因素。中央 波束區(qū)反射信號對散射強(qiáng)度的影響，應(yīng)用高斯加權(quán)平均算法，將中央波束區(qū)附近的反射強(qiáng) 度值加于改正計(jì)算，使得每個波束所代表的強(qiáng)度信息能正確反映海底底質(zhì)類型特征，削弱 反射信號對底質(zhì)分類的影響。2.構(gòu)建反向散射強(qiáng)度與底質(zhì)類型特征之間關(guān)系模型基于不同區(qū)域的同一種沉積物由于其含水量、密度和力學(xué)強(qiáng)度等物理特性以及海 底沉積環(huán)境的不盡相同，會產(chǎn)生不同的反向散射強(qiáng)度，所以并不能簡單通過數(shù)學(xué)公式確定 反向散射強(qiáng)度與底質(zhì)特征之間的關(guān)系。必須通過現(xiàn)場獲取的多波束反向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)以及 相應(yīng)的地質(zhì)取樣數(shù)據(jù)，應(yīng)用多元統(tǒng)計(jì)相關(guān)分析方法詳細(xì)分析沉積物的粒度大小、孔隙度等 物理特性同反向散射強(qiáng)度值之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，進(jìn)而構(gòu)建適合具體應(yīng)用需要的反向散射強(qiáng)度 與底質(zhì)類型特征之間數(shù)學(xué)關(guān)系模型，通過模型計(jì)算，獲取反向散射強(qiáng)度與底質(zhì)類型之間的 改正系數(shù)，并將這一改正結(jié)果應(yīng)用到底質(zhì)分類中，從而有效地提高了分類精度和分類級別。3.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對海底混合底質(zhì)進(jìn)行分類識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)驅(qū)動、非線性、非參數(shù)模型，分類是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最活躍的一個研 究和應(yīng)用領(lǐng)域。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)現(xiàn)對海底礫砂、砂質(zhì)粉砂、泥質(zhì)粉砂等混合底質(zhì)類型的 快速、準(zhǔn)確自動識別。(1)網(wǎng)絡(luò)建立建立一個監(jiān)督型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，選取輸入向量P，同輸入向量P相對應(yīng)的輸出目標(biāo)類 別為現(xiàn)場取樣的海底底質(zhì)類型數(shù)據(jù)，用向量T表示。選定網(wǎng)絡(luò)競爭層的神經(jīng)元數(shù)目，將 輸入樣本向量數(shù)據(jù)ρ進(jìn)行歸一化處理，數(shù)據(jù)值歸算到
之間，獲取網(wǎng)絡(luò)初始化權(quán)值 ω i j (0 ^ ω i j 彡 1)。(2)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練設(shè)定學(xué)習(xí)速率為Ir = 0. 01，最大訓(xùn)練步數(shù)，期望誤差小于0. 1，其它參數(shù)使用網(wǎng)絡(luò) 默認(rèn)值。經(jīng)過多次循環(huán)訓(xùn)練后，隱含層的神經(jīng)元的權(quán)重向量分布發(fā)生了變化，這種分布適合 對輸入數(shù)據(jù)向量進(jìn)行分類。(3)網(wǎng)絡(luò)測試及使用網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好以后，其權(quán)值就固定下來了。以后對于每一個輸入值，網(wǎng)絡(luò)就會輸出相 應(yīng)的分類值，可以利用這一點(diǎn)來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的測試。
最后，將全部樣本數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練、測試好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入的全部數(shù)據(jù)都有和 它們相對應(yīng)的底質(zhì)類型，數(shù)據(jù)被分為各種底質(zhì)類型，獲得了高精度的海底底質(zhì)分類結(jié)果。通過上述設(shè)計(jì)，本發(fā)明能夠快速、準(zhǔn)確地識別海底混合底質(zhì)類型，使得通過處理和 分析高精度多波束聲納數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對海底混合底質(zhì)類型的分類與識別，本發(fā)明既具有實(shí)用 性，又具有一定的通用性。
權(quán)利要求
1.原始的多波束反向散射強(qiáng)度不能直接反應(yīng)真實(shí)的海底底質(zhì)特征，必須對其進(jìn)行改正 處理；著重分析地形起伏、反射信號影響這兩種因素對反向散射強(qiáng)度的影響，改進(jìn)目前的多 波束反向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)改正模型，獲取能真實(shí)反映海底底質(zhì)特征的反向散射強(qiáng)度值。
2.必須通過現(xiàn)場獲取的多波束反向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)以及相應(yīng)的地質(zhì)取樣數(shù)據(jù)，應(yīng)用多元 統(tǒng)計(jì)相關(guān)分析方法詳細(xì)分析沉積物的粒度大小、孔隙度等物理特性同反向散射強(qiáng)度值之間 的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，進(jìn)而構(gòu)建適合具體應(yīng)用需要的反向散射強(qiáng)度與底質(zhì)類型特征之間數(shù)學(xué)關(guān)系模 型，通過模型計(jì)算，獲取反向散射強(qiáng)度與底質(zhì)類型之間的改正系數(shù)。
3.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對海底混合底質(zhì)進(jìn)行分類識別(1)網(wǎng)絡(luò)建立建立一個監(jiān)督型神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)，選取輸入向量P，同輸入向量P相對應(yīng)的輸出目標(biāo)類別為現(xiàn)場取樣的海底底質(zhì)類型數(shù) 據(jù)，用向量T表示；( 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練設(shè)定學(xué)習(xí)速率為Ir = 0.01，最大訓(xùn)練步數(shù)，期望誤差小 于0. 1，其它參數(shù)使用網(wǎng)絡(luò)默認(rèn)值；經(jīng)過多次循環(huán)訓(xùn)練后，隱含層的神經(jīng)元的權(quán)重向量分布 發(fā)生了變化，這種分布適合對輸入數(shù)據(jù)向量進(jìn)行分類；C3)網(wǎng)絡(luò)測試及使用網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好以 后，其權(quán)值就固定下來了 ；以后對于每一個輸入值，網(wǎng)絡(luò)就會輸出相應(yīng)的分類值，可以利用 這一點(diǎn)來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的測試；最后，將全部樣本數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練、測試好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入 的全部數(shù)據(jù)都有和它們相對應(yīng)的底質(zhì)類型，數(shù)據(jù)被分為各種底質(zhì)類型，獲得了高精度的海 底底質(zhì)分類結(jié)果。
全文摘要
基于多波束聲納技術(shù)的海底混合底質(zhì)類型分類方法。本發(fā)明屬于海洋聲學(xué)遙感探測和識別領(lǐng)域，提出了基于多波束聲納系統(tǒng)獲取的反向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)，通過分析海底地形特征、中央波束區(qū)反射信號等因素對反向散射強(qiáng)度產(chǎn)生的影響，改進(jìn)現(xiàn)有的多波束反向散射強(qiáng)度數(shù)據(jù)改正模型；依次基礎(chǔ)，結(jié)合海底地質(zhì)取樣獲取的真實(shí)海底沉積物樣品數(shù)據(jù)，詳細(xì)系統(tǒng)地尋求海底反向散射強(qiáng)度與底質(zhì)類型特征之間的關(guān)系；并以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法，實(shí)現(xiàn)對海底混合底質(zhì)類型的快速、準(zhǔn)確自動識別。本發(fā)明實(shí)用性強(qiáng)、通用性高，主要用于對海底混合底質(zhì)類型的分類和識別。
文檔編號G06N3/08GK102109495SQ20091026541
公開日2011年6月29日 申請日期2009年12月28日 優(yōu)先權(quán)日2009年12月28日
發(fā)明者丁繼勝, 吳永亭, 周興華, 唐秋華, 陳義蘭 申請人:唐秋華