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基于密度的多波束水深数据异常检测方法仿真 被引量:2

Simulation of Multi-Beam Water Depth Data Anomaly Detection Method Based on Density
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摘要 针对传统的多波束水深数据异常检测方法无法满足大区域、高密度测水深的要求,提出了基于密度的多波束水深数据异常检测方法。分析多波束系统的原始数据格式,对原始多波束水深数据进行提取。在分析系统主要误差来源的基础上,对条带辅助参数进行预处理。利用中值滤波、局部方差以及小波分析相结合的方法来定位异常数据,实现多波束水深数据异常检测。为验证上述研究方法的有效性,进行一次实验。实验结果表明,与传统方法相比,所提方法能够高精度检测出水深探测中的异常数据,且在实际应用中具有更小的残差值。根据实验结果可以得出结论:上述研究所设计的多波束水深数据异常检测方法符合该领域应用要求。 In this article,a method to detect the multi-beam bathymetric abnormal data based on density was presented.The original data format of multi-beam system was analyzed and the original multi-beam water depth data were extracted.On the basis of analyzing the main error sources,the auxiliary parameters of strip were pretreated.Then,the median filtering,the local variance and the wavelet analysis were used to locate the abnormal data and thus to achieve the detection of multi-beam water depth data.Simulation results show that,compared with the traditional methods,the proposed method can detect the abnormal data from depth detection with high accuracy.In practical ap-plication,the proposed method has a smaller residual value.
作者 祝渊 ZHU Yuan(School of Software Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)
出处 《计算机仿真》 北大核心 2020年第1期478-482,共5页 Computer Simulation
关键词 密度 多波束水深数据 异常检测 条带辅助参数 中值滤波 Density Multi-beam water depth data Abnormal detection Band auxiliary parameters Median fil-tering
作者简介 祝渊(1995-),男(汉族),山西祁县人,硕士,研究方向:软件工程。
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