基于动态聚类的单声脉冲多波束测深数据滤波

？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。