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题名基于动态聚类的单声脉冲多波束测深数据滤波
被引量：3
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作者
陈小龙
庞永杰
李晔
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机构
中国舰船研究设计中心
哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室
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出处
《热带海洋学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期73-78,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(50909025
51179035)
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文摘
针对相干型多波束测深数据的特点,提出了一种基于动态聚类的单声脉冲多波束测深数据实时滤波算法。利用地形的连续性特性,将测深数据的异常值检测问题转化为真实地形的聚类问题,通过不断地聚类提取真实的地形数据,对异常值进行剔除。在聚类过程中,由于数据量很大,对聚类集合进行划分后采用动态聚类的方式,同时引入地形趋势变化调节因子,选定地形特征域,对聚类的方向进行判断,最后利用改进后的k均值法进行聚类目标输出。对GeoSwath多波束测深系统的真实海上试验数据的处理结果表明,该算法对地形特征具有较强的适应能力,且实现简单,可用于多波束的在线滤波以及测深数据的后处理。
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关键词
多波束
动态聚类
特征域
k均值法
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Keywords
multi-beam echo sounder
dynamic clustering
feature domain
k-means method
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分类号
P733.246
[天文地球—物理海洋学]
TP24
[天文地球—海洋科学]
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