结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法

作     者：王俊森 金绍华 边刚 崔杨 龙振宇 WANG Junsen;JIN Shaohua;BIAN Gang;CUI Yang;LONG Zhenyu

作者机构：海军大连舰艇学院军事海洋与测绘系辽宁大连116018 91937部队浙江舟山316002 

出 版 物：《测绘学报》 (Acta Geodaetica et Cartographica Sinica)

年 卷 期：2023年第52卷第10期

页      面：1669-1678页

核心收录：

学科分类：0710[理学-生物学] 0707[理学-海洋科学] 08[工学] 081601[工学-大地测量学与测量工程] 0816[工学-测绘科学与技术] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0701[理学-数学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(41876103) 

主　　题：多波束测深 异常值自动滤波 CUBE算法 DBSCAN算法 卡尔曼滤波 

摘      要：本文在复现CUBE滤波算法的基础上,借鉴其网格节点可吸收水深点选取模型,提出了一种结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法。本文使用DBSCAN密度聚类算法对水深值加以聚类,使用卡尔曼滤波推估节点水深值,选取具有最小不确定的水深假设作为节点水深值,实现对多波束测深数据异常值的有效清理。实测数据和仿真试验结果表明:CUBE滤波算法不能将连续异常值完全剔除,而本文算法能够较好地去除连续异常值。本文算法流程明晰、参数简单、性能可靠,对数据质量较差的情况下较多异常值也能够进行清理,具有实际的工程应用价值。