多波束聲速剖面的動態選取方法

高建盡，趙 犇

(1.海軍蚌埠士官學校，安徽 蚌埠 233012；2.92899部隊，浙江 寧波 315200)

多波束聲速剖面的動態選取方法

高建盡1，趙 犇2

(1.海軍蚌埠士官學校，安徽 蚌埠 233012；2.92899部隊，浙江 寧波 315200)

在顧及水體聲速變化規律與空間位置及時間相關性的前提下，以時間最近法與距離最近法為基礎，利用平均聲速模型獲得深度誤差比，再利用深度誤差比分析時間最近法與距離最近法的優劣，從而動態選取聲速剖面，同時針對動態選取方法的不足進行擴展。實驗結果表明，在削弱聲速誤差影響方面，當參照的水體聲速變化規律與實際情況相符時，擴展后的動態選取方法要優于常用方法。

多波束測深；聲速剖面；動態選取法

多波束系統聲速誤差影響對后續數據處理非常重要，尤其是對顧及海底地形測深模式的系統誤差處理研究具有實際意義。聲速剖面儀的測量精度及多波束選取聲速剖面的方式是聲速誤差的主要來源[1-3]，鑒于目前常采用的以有限數量采樣點來控制整個測區的聲速獲取方式，聲速誤差普遍存在。

本文在分析聲速剖面常用選取方法的基礎上提出聲速剖面的動態選取方法，即針對某一測點，分析目前常用的幾種聲速剖面選取方法的優劣，動態選取較優的方法。

1 常用聲速剖面選取方法

在多波束數據后處理中，常用的聲速剖面選取方法有如下4種[4]：時間最近法、時間靠前法、距離最近法、一定時間內距離最近法。

事實上，如何選取聲速剖面應以測區聲速隨時間和空間的變化特性為依據，前述4種方法也顧及到這點，但較為粗略，為具體選取聲速剖面帶來不確定性。為此，有必要進一步研究測區聲速變化特點，根據聲速剖面對測深值的影響，動態選取最優方法。

2 聲速剖面的動態選取方法

時間最近法與距離最近法的理論依據是測區聲速特性與時間和空間位置存在一定的相關性，所以在探討動態選取法時，以時間最近法與距離最近法為基礎。動態選取法的基本原理是針對某一測區，分析4種常用方法的優劣，動態選取較優的方法。為了方便敘述，首先給出深度誤差比和測點平均聲速的定義。

2.1 深度誤差比

根據William Capell的理論[5]，當表層聲速已知時[6-7]，對某測點R，有

(1)

(2)

(3)

式中：Δht反映的是僅顧及聲速隨時間變化而導致的深度差；Δhs反映的是僅顧及聲速隨空間的變化而導致的深度差。結合式(2)、式(3)，定義深度誤差比為

(4)

2.2 測點平均聲速

僅顧及聲速隨時間變化時，令測點R的平均聲速為

(5)

僅顧及聲速隨空間變化時，可采用整個測區聲速剖面插值獲取基于空間位置的平均聲速

(6)

事實上，測區聲速的變化是隨時間和空間變化的綜合影響結果，為此，本文定義

(7)

由于測點R的任意性，所以式(7)構建整個測區基于時間和空間的平均聲速模型。

2.3 動態選取法

當ρ>1時，即采用時間最近法獲得的深度誤差大于距離最近法，此時應選取距離最近法所選的聲速剖面；當ρ<1時，即采用時間最近法獲得的深度誤差小于距離最近法，此時應選取時間最近法所選的聲速剖面；當ρ=1時，即采用兩種方法獲得的深度誤差相等，此時選擇兩種方法的聲速剖面均可行，根據國內的測量實際選取時間最近法[8]。

2.4 實例分析

為了驗證動態選取方法的有效性，選取東海某區域連續8 d實測的16個聲速剖面進行分析，并按時間先后順序進行編號。

各聲速剖面中，3、5號聲速剖面位置重合，1、11、15、16號聲速剖面位于邊界上，不符合實驗要求，具體空間分布見圖1。

圖1 聲速剖面空間分布示意圖

分別選取部分聲速剖面點作為檢驗點，其他點用于構建平均聲速模型，得到測區基于時間和空間的平均聲速模型各12個。以位于測區中央的8號聲速剖面為檢驗點時，構建測區基于時間的平均聲速模型見圖2，構建基于空間的平均聲速模型見圖3。

圖2 平均聲速隨時間的變化

圖3 平均聲速隨空間位置的變化圖(m/s)

圖2反映了測區平均聲速隨時間的變化。根據8號聲速剖面(星形標記處)的時間參數，可得到該點的平均聲速為1 536.70 m/s。圖3反映了不同位置平均聲速的變化，星形標記處的平均聲速為1 536.72 m/s。

對于8號聲速剖面，采用時間最近法得到的平均聲速為1 537.63 m/s；采用距離最近法得到的平均聲速為1 535.42 m/s。結合從平均聲速模型獲取的聲速數據，可計算出該位置的深度誤差比ρ8=0.71。比值小于1，可知在8號點應采用時間最近法。同理，通過對選定實測的12個有效聲速剖面進行計算分析，計算結果見表1。

表1 聲速剖面動態選取方法的結果

由于海水聲速變化十分復雜，通常情況下構建的平均聲速模型與實際聲速特性之間存在一定差異，使得ρ值與采用最近法獲取的深度差的比值并不相等。在少數檢驗點(如7、9和12號點)上，這種差異還會造成動態選取法選取結果的偏差。但從總體上看，平均聲速模型能在一定程度上反映測區聲速特性的變化規律，動態選取法在大多數檢驗點上選取得到較小深度不符值的聲速剖面。

動態選取方法實現了在時間最近法與距離最近法之間的動態選取，按照各項指標的比較標準，動態選取方法要明顯好于兩種直接選取方法。但是，動態選取法未顧及時間靠前法和一定時間內距離最近法的選取依據，在減小聲速誤差方面存在局限性。因此，在具體分析4種常用方法的選取質量后，應在其質量最好的兩種方法中動態選取最優方法。

使用常梯度聲線跟蹤方法計算各檢驗位置分別采用參考聲速剖面和實際聲速剖面時的深度不符值，并利用深度差值的均方根(RMS)等指標來衡量選取方法的質量，對選取方法的質量評定見表2。

招聘辦公室設在二樓，主考官把應試者集中在一間會議室里，告訴大家，應聘裝修工的等下去做現場考試，應聘管理人員的到經理辦公室分別面試。應聘裝修工的被帶走了，就剩下三名管理人員應試者坐在那，一個一個被叫到經理室面試，竹韻是最后一個被叫進去的。

本文認為質量評定方法應當首先比較RMS值，然后再比較超限點數。這是因為RMS值衡量的是深度誤差的平均水平，一般情況下RMS值越大，超限點數越多，若出現RMS較大但超限點很少的特殊情況，說明RMS的增大是由于少數測點深度異常引起的，此時選取方法較同等RMS條件下超限點較多的選取方法具有優勢；若超限點數和RMS值均相等，則需要再比較最大誤差和次大誤差的量級[9]。基于這一評價標準，4種常用方法的優劣順序為：一定時間內距離最近法、時間靠前法、時間最近法、距離最近法。

表2 聲速剖面選取方法的質量評定

3 動態選取法的擴展

通過實例的分析可知，基于時間與距離最近法的動態選取多項指標劣于一定時間內距離最近法，并非最優選取。為解決這一問題，通過對選定實測的12個聲速剖面進行分析，對動態選取方法進行擴展。

在距離最近法與時間最近法之間的動態選取，稱為動態選取法Ⅰ；在時間靠前法與一定時間內距離最近法之間，稱為動態選取法Ⅱ；在距離最近法與時間靠前法之間，稱為動態選取法Ⅲ；在距離最近法與一定時間內距離最近法之間，稱為動態選取法Ⅳ；在時間最近法與時間靠前法之間，稱為動態選取法Ⅴ；在時間最近法與一定時間內距離最近法之間，稱為動態選取法Ⅵ。

經擴展后的動態選取方法評定如表3所示。對表3的數據進行分析，可得如下結論：

1)方法Ⅰ、方法Ⅲ和方法Ⅳ的質量評價指標十分接近，較其他動態選取方法的質量偏低，這是因為兩方法在3、5號檢驗點處選取失誤造成。3、5號檢驗點采用距離最近法造成的深度誤差較大，一旦選取失誤，將對選取方法的評定結果產生重大影響。造成選取失誤的原因在于本例中1～5號點處測區的平均聲速變化十分劇烈。

2)方法Ⅴ和Ⅵ的質量接近，因為方法Ⅵ的候選方法包括最優常用選取方法，但選取失誤差數較多；而方法Ⅴ的候選方法雖包括超限點較多的時間最近法，但選取的失誤差數較少，兩方法的質量很大程度由時間靠前法決定。從評價指標上看，兩方法較方法Ⅰ、Ⅲ、Ⅳ有一定的提高，這主要是因為兩方法的候選方法均不包括可能大幅增加RMS值的距離最近法。

3)由于方法Ⅱ的候選方法為時間靠前法和一定時間內距離最近法，兩方法在常用選取方法中質量靠前，因而相對其他5種動態選取方法，方法Ⅱ的RMS值和超限點數均為所有方法中最小值，是較為理想的動態選取方法。

表3 動態選取方法的質量評定

4 結束語

常用選取方法在整個測區均使用同一原則選取，當依據的聲速特性與實際不符時，會帶入較大的聲速誤差，降低測深成果質量。目前，海測部隊在多波束測量時常用一定時間內距離最近法，本文提出的擴展的動態選取方法Ⅱ顧及了測區的聲學特性，使用深度誤差比作為選取依據，較常用方法顯得更為合理，同時是包括4種常用方法和6種動態方法在內的最優方法，對于提高測深成果質量十分有益。

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[3]趙建虎, 周豐年, 張紅梅,等. 局域空間聲速模型的建立方法研究[J]. 武漢大學學報:信息科學版, 2008, 33(2): 199-202.

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[9]陽凡林. 多波束水深和圖像數據精細處理方法及其應用[D]. 青島：山東科技大學，2007:15-16 .

[責任編輯：張德福]

Dynamic selection method about sound speed profile based onmulti-beam sounding

GAO Jian-jin1,ZHAO Ben2

(1.Bengbu Naval Petty Officer Academ,Bengbu 233012,China; 2.Troops 92899,Ningbo 315200,China)

For the relativity between the sound speed characteristic of water and sounding time or spatial position, it acquires the depth error ratio by mean sound speed model based on the nearest neighbor classification method and the most approaching time method. Then, sound speed profile is chosen dynamically by comparing with them. At the same time, the dynamic selection method is developed. The experiment results indicate: if refered sound speed characteristic accords with real situation, developed dynamic selection method is better than the current method.

multi-beam sounding; sound velocity profile; dynamic selection method

2014-02-20

高建盡(1979-),男，講師.

P733.2

：A

：1006-7949(2014)11-0034-04