数据探测

数据探测（精选十篇）

数据探测篇1

随着电子信息技术和互联网技术的飞速发展, 各行各业对数据存储、数据安全和数据访问的要求日益增高, 数据中心的建设正迎来一个高峰期。

数据中心是对数据进行采集、加工、存储、传输、检索等处理的场所, 在当今社会各行各业都占有越来越重要的地位, 甚至已经关乎行业的发展, 成为不可或缺的一部分。一旦数据中心出现问题将会造成严重的后果, 因此, 数据中心的安全性问题也越来越受到人们的重视。除去人为破坏、大范围设备故障等小概率事件, 数据中心的安全性问题主要出现在供电的中断和发生火灾两个方面。但UPS以及后备发电机的广泛采用, 使得供电的稳定性已经得到很好的保证, 因此, 防火安全也就成为了数据中心安全性的重中之重。前一段时间笔者负责某外资公司项目时, 由于该公司邮件服务器所在的日本数据中心发生火灾, 造成一周的时间无法正常收发邮件, 给日常工作造成了极大的不便。防火在数据中心建设中的重要性可见一斑。

2 数据机房防火措施

防火措施可以分为人防和技防两种措施, 在这里我们主要讨论技防措施, 而技防措施主要是火灾自动报警系统。

《电子信息系统机房设计规范》GB50174-2008第13.1.2条中要求“A级电子信息系统机房的主机房应设置洁净气体灭火系统;B级电子信息系统机房的主机房以及A级和B级机房中的变配电、不间断电源系统和电池室宜设置洁净气体灭火系统, 也可设置高压细水雾灭火系统”;第13.2.1条中要求“采用管网式洁净气体灭火系统或高压细水雾灭火系统的主机房, 应同时设置两种火灾探测器, 且火灾报警系统应与灭火系统联动”。

根据规范的要求, 我们在对数据中心机房进行火灾自动报警系统设计时, 一般采用感烟探测器加感温探测器或两种不同灵敏度感烟探测器的探测方式。

3 点式火灾探测器的局限性

在早期的机房火灾报警系统中主要采用点式探测器对火情进行探测。点式探测器一般可分为点式感烟探测器、差定温式感温探测器、定温式感温探测器等。点式感烟探测器的工作原理是当烟雾扩散到探测腔内并达到一定浓度时, 对光线或离子造成阻挡或散射, 从而触发电路元件报警;差定温式感温探测器是在一定的时间内温度变化达到探测器的设定值从而产生报警;定温式感温探测器是当温度达到探测器设定的温度时产生报警。当这些探测器使用在一般的环境时问题不大, 基本能够达到对火灾探测的作用。但是数据机房是一个比较特殊的场所, 里面存在着大量的电子设备和电缆, 火灾发生的初期, 往往只是发生阴燃, 在这个阶段, 起火点释放出的烟雾和热辐射非常低, 普通点式探测器根本无法探测到, 而阴燃阶段一般可以持续几个小时, 当满足点式探测器报警的烟雾和热量时, 火情往往已经难以控制, 从而造成无法挽回的损失;另外, 由于机房内的电子设备运行时发热量很高, 而且对温湿度有着严格的要求, 因此, 机房内设置大量的精密空调以保证设备的运行环境, 在精密空调对空气循环处理的过程中, 导致机房内的气流按照一定方向运动, 烟雾颗粒也随着气流一起运动, 常常远离装在天花板上的点式感烟探测器, 并且随着空气的运动、过滤造成燃烧产生的烟雾被迅速稀释, 这些都使点式感烟探测器无法及时探测到较高浓度的烟雾, 使报警时间大大延后;空调的降温作用在火灾初期机房内的温度没有明显变化, 严重影响感温探测器的性能。在这些因素的共同作用下, 点式探测器在数据机房中的使用存在着很大的局限性。

4 极早期空气采样探测器

我们该如何解决点式探测器的局限性, 提高数据中心的防火安全?极早期空气采样探测器给我们提供了一个较好的解决方法。

极早期空气采样探测器由探测主机和采样管网两部分组成。探测主机由吸气泵、过滤器、探测腔、控制电路、显示模块和编程模块等组成。工作时, 吸气泵通过PVC管或钢管组成的管网从保护区域内连续采集空气样本送入探测器, 空气样本经过过滤器组件滤去灰尘等颗粒后进入探测腔, 经过探测器件的分析后, 将信号送到探测器的控制电路, 信号经过处理后转换为烟雾浓度值。

目前, 主流的极早期空气采样探测器的探测腔有激光式和云雾式。激光式是在探测腔内利用激光照射空气样本, 其中烟雾粒子造成的散射光被接收器接收, 接收器将光信号转换为电信号, 从而得到烟雾浓度;云雾式是吸入的空气样本被送入一个增湿器, 在增湿到大约100%相对湿度时, 样本被导入云雾式, 由于迅速的真空膨胀导致冷却, 水凝结到样本中的粒子上, 引起许多小水滴形成云雾, 然后通过测量系统计数, 由于云雾密度与粒子密度成正比, 从而得到粒子密度, 以实现对火情的探测。

5 极早期空气采样探测器的优点

(1) 探测器灵敏度很高, 由于其探测原理与点式探测器不同, 灵敏度可以达到传统点式探测器的1000倍, 使其即使在火灾的初期 (过热、阴燃、低热辐射和气溶胶生成阶段) 也可以被探测到。

(2) 探测器的适用范围广, 对多数物质燃烧所产生的烟雾都同样灵敏。

(3) 探测器通过采样孔主动采集被保护区域内不同位置的空气样本, 样本通过多个采样孔采集并传送至单个探测器, 增加了探测烟雾的可能性, 在很大程度上克服了烟雾稀释的负面作用, 提供了稳定的探测性能。

(4) 由于内置过滤器, 可以把空气样本中的灰尘过滤出去, 排除干扰因素, 增加探测的准确性, 降低探测器的误报率。

(5) 极早期空气采样探测器的安装比较灵活, 既可以把探测器安装在保护区域内, 也可以将探测器安装在保护区域外面易于操作维护的地方。

(6) 探测器的后期维护相对简单, 因为探测器一般安装在易于操作维护的地方, 可以使维修、换配件和过滤器等操作更加便捷, 对于采样管也只需要进行简单的吹扫即可。

6 极早期空气采样探测器在数据中心机房的几种常用设置方式

(1) 机柜内部采样方式

在数据机房中, 所有与生产相关的电子设备均安装在机柜内, 整个机柜的设备功率基本都在几千瓦以上, 有些如高密度刀片服务器机柜的功率甚至达到或超过10k W, 这么高的功率密度使其成为数据机房中发生火灾的高风险设备。使用极早期空气采样探测器对机柜内进行保护时, 通常将主干采样管安装于机柜上面, 然后将毛细管置于机柜内。采用直接保护机柜有着明显的好处, 由于机柜是一个相对封闭的环境, 当内部设备线路发生短路或过热等情况而产生烟雾, 烟雾扩散到环境中并被探测器探测到需要经过一定时间。而机柜内采样由于距离起火点非常近, 所以探测器的反应时间较快, 通常在发现烟雾迹象之前就可以报警;另外由于机柜内的气压变化和外部污染等影响大大降低, 探测器误报的可能性也相应降低。机柜内部采样无疑是最直接也是最早发现由电子设备引起火灾的方式, 这种方式为值班人员进行灭火工作提供了相对充分的时间。机柜内采样的缺点主要是造价比较高, 由于机房内的密度较大、数量较多, 而且为了缩短报警后的检查时间, 每条采样管同时进行采样的机柜数量必然受到限制, 使探测器的数量增多;另外, 由于采样点设置于机柜内部, 无法监测到机房环境中的火情, 因此这种探测方式一般只作为监视使用, 不和其他消防设备进行联动, 在机房环境中还要再做两种探测器以实现消防联动功能, 这些都增加了消防系统的造价。

(2) 环境采样方式

环境采样就是将采样点设置在机房环境内, 对整个机房空间进行监测。除了机柜内的电子设备外, 机房中还存在着大量的电缆、配电设备以及精密空调等, 这些电缆与设备也存在着火的可能性。运用环境采样方式, 可把机房的设备都置于监视范围内, 提高机房的安全性。数据机房的架空地板和天花板夹层在很多时候会容纳大量的电缆和线路, 而且在这些空间内空气可以畅通无阻的流动, 一旦着火, 极易造成火情迅速蔓延。因此, 环境采样需要与机房的格局相配合, 一般在设置架空地板和吊顶的机房内除了摆放机柜的运行区外, 在架空地板下和吊顶内也需要设置采样点, 以实现全方位保护。这种方式相对于机柜内采样方式减少了极早期空气采样探测器的数量, 而且因空气采样探测器的优越性能也能够较早发现火情, 给值班人员提供充分的处理火情时间。另外, 这种方式还能替代点式探测器作为消防联动条件, 进一步降低了消防系统的造价。

(3) 混合方式

所谓混合方式就是将上面两种方式结合, 在对于整个机房采用环境采样方式的情况下, 对一些重要的机柜采取机柜内部采样方式, 结合两种方式的优点, 克服各自的弊端, 为数据中心防火安全提供更好的保障。

7 结束语

随着数据中心项目对防火安全越来越重视, 将火灾损失降到最低的要求也更加迫切。如何更好的对数据中心火灾进行探测成为了我们必须面对的课题, 只有通过对火灾成因以及环境的仔细、客观分析, 选择恰当的探测方式, 才可能设计出稳定、高效、安全、经济的火灾自动报警系统。

1火灾自动报警系统设计规范GB 50116-1998

2电子信息系统机房设计规范GB 50174-2008

3气体灭火系统设计规范GB 50370-2005

4吸气式烟雾探测火灾报警系统设计、施工及验收规范DBJ 01-622-2005

5空气采样早期烟雾探测系统03X502

参考文献

[1]火灾自动报警系统设计规范GB50116-1998

[2]电子信息系统机房设计规范GB50174-2008

[3]气体灭火系统设计规范GB50370-2005

[4]吸气式烟雾探测火灾报警系统设计、施工及验收规范DBJ01-622-2005

高空气象探测数据质量控制方法论文篇2

4.1与历史数据进行对比分析

高空气象探测数据会受到地物、地形、人类活动、城市热岛效应等的影响，随着探空高度的升高，影响就越小，气象要素的变化越稳定。在短期内仅随天气系统影响而变化，但从长期来看，受季节变化和气候变化影响大，不同的季节各等压面的高度和温度都有不同程度的变化，可以将探测到的数据与历史上相应月份的数据进行比较分析，当超出历史极值时进行标注。

4.2比照气象要素测量极值

由电子探空仪的温度、气压和湿度等传感器感应到的电流、电压、电阻等模拟信号转换成数字信号，通过发射装置发射回地面的雷达。如探空仪设备故障或工作不稳定、受无线电干扰等，地面接收的数据可能是错误的数据。不同的传感器，测量范围不同，因此，从传感器性能来看，气象要素有一个测量的极值。如果接收到的数据超过这个极值，则该数据明显为错误数据，直接剔除处理。

4.3检查气象要素数据的一致性

高空气象探测各个要素之间存在关联性，而关联性最高的数据探空高度与测风高度，两者存在高度的一致性。对两者的高度取差值，寻找该差值的变化规律。当探测数据两者差异超出预设值时，进行预警提示，检查分析原因。

4.4检查是否符合

空间变化规律内置温度、气压和湿度感应器的探空仪在升空的过程中，实时将气象要素每1.2s一组发回地面的接收设备。气象要素具有连续性变化的规律。每个等压面的风向和风速通过采集到的仰角、方位角和斜距计算出来，而氢气球升空过程由于受高空风的作用，并非垂直上升。通过测量探空仪每分钟的仰角、方位角和斜距，可以确定探空仪每分钟位置的变化情况，而通过每分钟位置变化又可以测算出每个高度的风速和风向。仰角、方位角和斜距每秒的变化是在一定的幅度内连续变化的，在近地面高仰角时，仰角和方位数据变化较大，在高空低仰角时，仰角与方位的数据变化较小。如果探测得到的数据不符合变化规律，则需要进行预警提示。

4.5设定较宽的时间检验范围

在高空气象探测中，无法做到各高度上连续获取探测数据，但是按中国气象局高空气象探测规范要求，探空站每天需进行两次探测，分别是07时15分和19时15分，间隔12h。因受各种因素影响，在近地面，每次间隔12小时的探测数据变化较大，可从时间的连续性上，设定较宽的检验范围进行比较分析，对不同等压面上的数据进行正确性判断。

4.6对特殊记录的处理方法

对探空站特殊记录分析发现，对记录影响最多的.问题是由于干扰造成的记录不完整，以及探测终止。干扰出现，探空信号飞点增多，测风观测示波器四条亮线变差，出现上下闪动，而且测风秒数据连线左右摆动。严重时计算出的风向风速数据异常，甚至无法使用，造成数据缺测或者测风观测终止。干扰可能来自外来无线电信号、探空仪、雷达等，处置方法：飞点少，较容易判断;飞点较多，仔细的判断，通过上下正常记录点之间连线，检查中间飞点是否在连线之上，来进行取舍。测风记录的影响往往在记录的后期，可根据实际情况并结合前后时次的记录，比较分析后进行取舍。探测过程出现雷达故障时，对探测接收到数据进行严格检查，判断数据是否正确。情况严重时，启用L波段备份接收机来进行数据接收，使用光学经纬仪进行测风数据的观测[5]。探空气球遇到强下沉气流时，会出现一定程度的下降，在记录时要将下沉阶段的记录进行删除处理。删除时根据气压的变化情况，做好上下气压点之间的衔接。因下沉记录删除后将无法恢复，需要仔细进行判断。探空观测中因探空仪故障或电池等原因，探空仪的无线电信号突然消失。在这种情况下记录终止。

5结语

高空气象探测数据在天气预报、气候分析、气象服务、气象科研等工作中起重要作用，资料的真实性、及时性和可用性及其关键。高空气象观测必须对采集到的数据进行非常严格的质量检查和处理，才能通过数据的分析，揭示出真实的大气特征与规律。高空气象探测数据多，分析量大，相似性高，需要排除特异点，设计一套质量控制软件，用自动化质量控制来代替人工质量控制，很有必要。实现自动质量控制可以避免人为原因带来的数据差异，便于对高空气象探测数据进行质量可靠性标注，并尽可能地保留原始数据，为其他工作和研究提供可靠的数据。

参考文献：

[1]高山.高空气象探测数据分析与质量控制系统设计与实现[D].成都：电子科技大学，2014.

[2]赵建军.高空气象探测数据质量的影响因素及控制对策[J].现代农业科技，2017(3).

[3]中国气象局.常规高空气象观测业务规范[M].北京：气象出版社，2010.

[4]刘振伟.高空气象探测数据质量的提高措施[J].现代农业科技，2015(23).

数据探测篇3

据了解，该课题为深部探测技术与实验研究专项第四项目《地壳全元素探测技术与实验示范》的第四课题，由中国地调局地科院物化探所组织实施。该课题的任务目标是对地壳全元素探测技术与实验示范项目进行成果化表达，重点研发海量多尺度地球化学数据空间快速检索与图形化显示技术，针对元素精确含量探测数据、盆地穿透性地球化学探测数据、地壳深部物质成分识别探测数据，建立化学地球软件，为开展全元素探测成果表达提供技术支撑。

课题组通过4年多的努力，构建了我国统一的地球化学信息化平台——“化学地球”（Chemical Earth），实现了针对多尺度海量地球化学数据与图形管理。通过构建“化学地球”数据库和地球化学图形化显示模型，完成了基于Web数据和图形查询功能，实现了对不同尺度地球化学图的显示、图形与数据交互查询以及采样信息查询等，方便各级用户得到自己需要的信息。

据了解，“化学地球”是世界上地球化学领域第一个将基于Web和Globe模型的数据检索、数据可视化和空间可视化（平面和球面）、数据分析等功能集于一身的地球化学科学数据库。该软件具有完全自主知识产权，开发了基于ArcGlobe的化学地球软件一海量地球化学数据与图形管理技术整体框架启动界面；研制了基于ArcGIS平台下地球化学图的制作方法及流程；实现了不同比例尺地球化学图平面和球面制作和发布展示。

通过“化学地球”建立的全国地壳全元素探测数据库，共完成全国约205万个数据入库工作，同时将《地壳全元素探测技术与实验示范》项目中其他课题产生的约200万个数据纳入该数据库中，并使用欧洲、亚洲和美洲多个地球化学填图计划数据，对“化学地球”系统进行了测试。

据介绍，“数字地球”是20世纪末问世的定量化研究地球的新的战略方向。目前国际上最流行的“数字地球”软件平台当属谷歌地图检索软件（Google Earth），通过借鉴Google Earth，地质学界提出了建设One Geology多层次地质图应用平台的理念。但这些都属于物理属性地球范畴，化学属性地球目前还是空白。以实现化学元素在地壳分布可视化为目标的“化学地球”，能快速检索和图形化显示地球上化学成分信息，如地球化学数据、地球化学图、空间坐标信息等在全球不同尺度的分布，直观揭示地壳中元素的分布，反映出不同大地构造单元元素时空分布、演化历史和矿床的物质背景，为未来“地壳探测工程”物质成分探测、海量地球化学数据管理、成果发布、网上查询等提供了技术支撑。

文/聂兰仕王玮王路阔

地质专家指出矿物学研究进入大数据时代

“每人都有手机，不久的将来你们拿着手机就能去鉴定矿物。”在日前举办的第二届中国（长沙）国际矿物宝石博览会高峰论坛上，美国亚利桑那大学矿物晶体实验室技术负责人杨和雄博士描述了这一前景。他表示相关技术的进步，已使得矿物学研究进人大数据时代。

RRUFF数据库是知名的矿物学数据库，用拉曼光谱仪技术鉴定矿物，在互联网上免费向全球开放，其检索结果有样品图像、产地，以及化学成分、x光数据。“未来还将提供拉曼光谱数据、红外光谱数据。”杨和雄介绍说。

该数据库的创建源于美国航天局火星探测项目的需要，“项目要求鉴定时尽量不损坏样品，设备便携，操作简易，很快能知道结果。我们采用了拉曼光谱方法，设备在2000年时有桌子那么大，2005变成了两只手能拿设备，到了2007年一只手就可以拿着了。下一步，每人拿着装有数据库的手机就能去鉴定矿物。”杨和雄说。

据了解，在目前国际矿物学协会批准的近5000种矿物中，约30%的数据不完整，大数据将有助于分析矿物之间的联系，解决很多遗留问题，同时将矿物系统化，助力于矿物演化等前沿研究。

用Excel管理地下管线探测数据篇4

在进行地下管线数据处理的过程中, 管线测量单位通常需要购买专业的管线数据处理软件, 作业员需经过进行包括数据录入、生成管线图、形成管线成果报表、生成管线数据库文件等专业培训后才能完成地下管线数据的入库工作。然而笔者认为利用Excel进行地下管线数据的管理更加简洁、方便、节省成本。因为Excel在电子表格、图表和数据分析三个方面具有卓越的功能优势, 我们可以非常便捷的填写大量的数据, 便捷地制作各种图表, 配合运用丰富、简单的函数和强大的数据分析工具进行管线数据处理。通过Excel和简单函数的运用加快数据录入速度、减少人为错误、可实现测量库和物探数据库的合并、生产管线成果报表、生成管线数据库文件, 可节省软件购置成本, 减少管线数据处理工作量。

地下管线作业工序

一般地下管线测量流程包括管线资料收集、管线外业属性调查、管线点外业测量、管线数据内业编辑处理、管线数据检查、生成管线数据库文件、输出管线成果报表等工序。

地下管线数据特点

地下管线数据构成复杂、内容多。

地下管线数据由测量库坐标数据和物探库属性数据构成。

(1) 测量库数据是一组关于管点位置的空间三维数据。测量库根据“物探点号”与“物探库属性数据”进行联系。

(2) 物探属性数据是现场通过调查探测手段获得的关于管点、管段的有关属性数据。一般记录在纸质记录薄或使用智能手机、IPAD等直接用Excel形成属性数据表。管线属性数据包括管点数据和管线数据, 管点、管线的属性项根据管类的不同略有区别。

管点数据属性项包括管点编号, 物探点号, 成图点号, 地物编码, 代号, X坐标, Y坐标, 地面高程, 埋深, 管点高程, 连接类型, 附属点号, 旋转角, 井盖材质, 井盖直径 (长*宽) , 井底标高等。

管线数据属性项包括起点点号, 终点点号, 起点埋深, 终点埋深, 管线 (沟) 权属, 材质, 管径 (宽*高) , 埋设日期, 埋设方式, 数据来源, 起点高程, 终点高程, 管段类型, 管道形状, 施工工艺, 运行状况, 根数, 总孔数, 孔数, 管孔排列, 管材, 孔径, 占用孔数, 颜色, 图号等。

针对这一特点, 可以利用Excel表格轻松进行模板定制。

管线数据量大

地下管线测量项目一般包含多种管线种类, 且数量大, 按照传统的专业软件通常需要逐个数据进行录入, 这是一项非常繁琐的工作, 而录入数量大的数据正好是Excel的优势。

管线数据具有一定的重复性规律

在同一个测量项目中, 在某一特定的区域内, 同一种管线的相当一部分属性数据具有重复性。例如一条污水管道在一段地形起伏相对较小的路段, 一般它的材质、管径、管道形状、施工工艺、管段类型等属性是相同的, 这些重复性的工作可以通过Excel的表格自动填充或直接拖动方式实现。

管线数据具有相关性

例如管线数据中的起点的“管点高程”等于该管点的管点数据中的“地面高程”减去管线数据中的起点的“起点埋深”, 自流排水管线的管点数据中的“埋深”为该管点在管线数据中以其为起点或终点相对应的“起点埋深”或“终点埋深”的最大值等, 这些相关性的数据完全可以使用简单函数实现计算和检查验证。

Excel数据录入

利用Excel在电子表格制作方面的优势, 根据不同类型的管线数据预制不同的表格模板, 解决管线数据构成复杂、内容繁多、数据量大特点带来的数据录入问题。管点数据及管线数据录入预制模板如图1所示。

简单函数运用

针对管线数据的相关性, 利用定位函数、引用函数、几何运算函数等简单函数实现管线数据的计算及检查验证。

运用简单函数实现管点的“图号”自动计算

根据《宁波市地下管线探测技术规程》的规定, 图幅号由8位数字组成, 前3位为X坐标前三位, 4-6位为Y坐标前三位, 7-8位为01~16的分幅号。首先取前六位利用MID函数, 例如C2为X坐标, D2为Y坐标, 输入“MID (C2, 1, 3) &MID (D2, 1, 3) ”, 分幅号计算, 采用2×2格网等级分裂为4个2×2格网的运算思路进行运算, 先通过“MID (C2, 4, 3) 及MID (D2, 4, 3) ”求出X、Y坐标的百米位坐标, 再根据4个分裂的2×2格网的分割线对应数值为“500”和“250”, 然后将第一步得到的百米位坐标根据公式:“ (1-INT (百米位X坐标/500) ) *8+ (INT (百米位Y坐标/500) ) *4+ (1-INT (MOD (百米位X坐标, 500) /250) ) *2+ (INT (MOD (百米位Y坐标, 500) /250) ) *1+1”求算, 最后通过公式“ (前六位*100+分幅号) ”实现依据管线平面坐标自动计算8位图号。如图2所示。

利用Excel“单元格引用”实现测量库到管点数据表的引用

Excel中单位格的引用非常简单, 只需在需要引用的单位格输入“=被引用单位格”或者在输入“=”后点击被引用单位格后, 单位格引用即可轻松完成, 如图3所示。

根据简单函数实现管线数据的计算和检查

管线数据中部分数据是根据测量库数据和物探库数据计算而得的, 这部分数据可以利用定位函数、引用函数以及几何运算得到。例如管线属性表中“起点高程”的计算, “起点高程”值等于该管点的“地面高程”减去该点的“起点埋深”, 先利用MATCH函数依据该点的“物探点号”在测量库中得到它所在的记录行, 再利用OFFSET函数依据偏移值得到所在记录行中所在的列号, 最后减去物探库中的“起点埋深”值即可。如图4所示。

生成管线成果报表

通过Excel的表格模板预制实现管线成果报表的生成, 管线成果表的数据同样也是利用简单函数实现。如图5所示。

生成管线数据文件

管线数据库文件一般使用MDB格式, 由于Excel与Access同属Microsoft Office家族, 可以直接使用Access提供的外部数据导入功能, 导入*.xls格式的Excel文件中的管点属性表和管线属性表, 生成管线数据库文件。

结语

根据上述采用Excel以及简单函数对地下管线数据的处理方法来看, 利用Excel进行数据录入可以大大提高数据录入的效率, 通过简单函数的相关运算可以将测量库数据和物探库数据最终生成管线数据库文件和输出管线成果报表。作业方法简单, 提高了作业效率, 也降低了单位的作业成本, 值得推广应用。

数据探测篇5

本底扣除法在磁法探测地下未爆弹数据处理中的应用

在有铁磁性物质干扰的地磁环境下,磁法探测的精度和准确率会大大降低.通过分析运用磁法实际探测地下未爆弹的特点,采用本底扣除法进行数据处理,并通过实弹试验验证该方法的.正确性,有效解决了干扰条件下的磁法探测问题.

作者：王向彬张少纯杨文山 WANG Xiang-bin ZHANG Shao-chun YANG Wen-shan 作者单位：空军场务技术研究中心,北京,100097刊名：探测与控制学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF DETECTION & CONTROL年，卷(期)：29(5)分类号：O572.11关键词：未爆弹磁法探测数据处理

数据探测篇6

寿命长

美国勇气号和机遇号火星车是一对一模一样的“双胞胎”，各自长1.6米、宽2.3米、高1.5米，重174千克，大小与高尔夫球场的小车相似，于2003年6月10日和7月8日分别发射。它们主要完成的探测任务是判断火星上是否有过生物，明确火星气候特征，掌握火星地质特征；为人类探索打下基石。经过约半年的飞行，勇气号和机遇号分别在2004年的1月3日和24日经历了惊心动魄的6分钟降落过程之后在火星表面安全着陆。它们着陆方式采用与1997年在火星上着陆的“火星探路者”一样的弹跳方式。

勇气号着陆在古谢夫陨石坑，它位于距离火星赤道以南15°的地方。之所以在这里着陆，是因为科学家认为，这里平坦的地形适合着陆。但更深层次解释是，这里有可能是一个干涸的湖床，在这里更易获得火星是否存在或存在过生命的依据。不过，这里终日沙尘暴弥漫，但在设计时已经考虑到这种情况，使勇气号足以抵御沙尘暴的袭击。

机遇号着陆的区域位于与古谢夫环形山几乎相背的火星赤道以南2°的地方，它被称为梅里迪安尼平原，存在氧化铁矿物，而这些矿物通常在有液态水的环境下生成。梅里迪安尼平原是“火星地表最安全的地方”，没有岩石、灰尘和大风的威胁。

与人类相似，勇气号和机遇号火星车有“身体、大脑、眼睛”等，像一个到火星上考察的地质队员一样。按照设计，它在１个火星日能负重跋涉40米。其“身体”是1个保护内部计算机、电子学部件和电池的外壳，并具有温度控制作用。

它的“大脑”实际上是处理信息的计算机，还用于监测火星车的“健康”状况，拍摄照片、行进、操作仪器和通信也都是在这个“大脑”支配下进行的。火星车携带了一个“惯性测量单元”，能提供其位置的三维信息，能让漫游者进行精确的垂直、水平和左右移动。这个装置用于漫游者导航，可使其安全移动，能估计它所处的火星表面的坡度。为了在所有阶段都能正常工作，勇气号和机遇号温度保持在±40℃之间。在晚上，火星表面温度降到－96℃，这时火星车体内的加热器工作，使其保持在正常温度范围。

勇气号和机遇号各有9台相机，它们相当于“眼睛”。其中的6台工程相机为火星车导航服务，以用于防止它撞击障碍物；另外3台相机进行科学研究。

用于科学研究的2台全色相机安装在火星车高1.4米的支架上，因而有很宽的视场。在水平方向，全色相机可以在360°范围内转动；在仰角方向，全色相机可以围绕水平方向在±90° 范围内转动。它们可获取火星表面三维全色图像，将用于对火星表面和天空成像。全色相机基本上模仿人眼的分辨率（0.3毫弧），给出的图像就像1个地质学家站在火星表面上所看到的一样。由于它具有多光谱成像的能力，所以可帮助科学家更多地了解火星岩石和土壤中发现的矿物。

除载有全色相机和显微成像仪外，勇气号和机遇号还装备了以下探测设备：①微型热辐射光谱仪，是通过探测来自远处的热辐射来记录各种岩石和土壤的谱，从而确定矿物的类型和丰度，寻找与水作用而形成的矿物，也观测火星大气层并收集温度、水蒸汽和尘埃丰度的数据。②穆斯堡尔光谱仪，是用于研究含铁矿物的仪器，能以高的精度确定矿物的成分和丰度，因此还可以帮助了解表面物质的磁性质。③a粒子和X射线光谱仪，是通过探测由岩石和土壤发射的a粒子和X射线，进而确定它们的元素化学性质。④岩石研磨工具，可在火星表面岩石中打出直径45毫米、深5毫米的洞，然后用其它仪器详细检验清除的面积，利用岩石内部和外部差别揭示岩石的形成过程和环境对它的影响。

仪器展开装置是该火星车的“胳膊”。它通过三个铰接头（肩、肘和腕），可灵活地使仪器伸展、弯曲和与岩石精确地成一定角度。臂的末端是一个转动架，结构像手，能握住各种工具（仪器），并可以旋转350°。“胳膊”上的显微成像仪是1台单色相机，它用于近距离获取岩石和土壤的图像，提供火星岩石和土壤小尺度的信息。通过近处观测火星表面物质，可以补充其它科学仪器的发现。分析沉积岩石颗粒的大小和形状对于辨别在火星过去是否存在水是很重要的。

它们的“腿”是6个轮子，能爬45°以下的坡，并可以跨过大于轮直径（25厘米）的障碍（如岩石）或洞。每个轮也有履带，可在软的沙地行驶，也能爬越岩石。在平坦硬地上，“火星漫游者”的速度是5厘米/秒。

每辆火星车上有3套通信天线：超高频天线可以通过绕火星飞行的“火星全球勘探者”和“火星奥德赛”轨道器与地球联系，而低增益天线与高增益天线则可直接与地球联系，其中低增益天线用于数据量较低的通信传输，而高增益天线用于数据量较高的通信。

与世界第1辆火星车“索杰纳”相比，勇气号和机遇号火星车的性能有了较大的提高，实现了对火星较大范围的移动考察，标志着火星探测进入了新的重要阶段。

勇气号和机遇号上的全色相机所拍的彩色照片总像素达到1200万，清晰度是此前人类拍摄的最好火星照片的3～4倍。

勇气号和机遇号在技术和科学方面都取得了巨大成就，其中最大的技术进步在于获取科学信息的能力。除增加了相机的数量、穆斯堡尔光谱仪和微型热红外光谱仪外，还携带了岩石钻探工具和显微成像仪，在整体性能上也有很大提高，其中包括在火星车的大小和机动性等许多方面的改进。它们在工作寿命、行驶速度、探测性能等许多方面，都大大超出了设计范围，获得了大量新信息，其中最喜人的成果是证实火星表面上曾经存在水。

在美国《科学》杂志评选出的2004年度10项科学突破中，勇气号和机遇号火星漫游车证实火星表面上曾经存在水，被评为2004年世界科技领域的最大突破。美国科学家2004年12月13日称，勇气号在火星的“哥伦比亚山”地区发现了针铁矿，这种物质的发现可以证明火星上有水，它和机遇号在火星另一面所发现的黄钾铁矾一样，是当时火星上有水的最有力证据。

勇气号火星车在轮子受损的情况下，于2007年5月22日找到了迄今有关火星有水的最强有力证据。勇气号6个轮子中的一个已经不能旋转，因此，它经过的火星表面都会形成一道道深深的“沟壑”。有意思的是，正是这些不经意的动作带来了火星探测史上最重要的发现！因为“沟壑”中被“刮蹭”过的火星土显现出明亮的颜色，而勇气号对这些特殊的火星土进行化学分析后发现，其中硅石的含量竟然高达90%，而这有可能成为证明火星远古时期远比现在湿润的有力证据，因为硅石的沉积是需要大量的水作为条件的，所以火星过去可能比现在更湿润。参与火星车项目的科学家们认为，这项最新发现再次证明，在火星上曾经也存在过适合生命存在的条件。新的发现再次巩固了有关在火星上曾经有大量水存在的论断，同时也有可能证明“火星也曾是一颗适合生命生存的行星”。

2007年10月15日，美国喷气推进实验室宣布再度延长勇气号和机遇号火星漫游车的探测任务时间。这是美航宇局第五次延长它们在火星表面上的服役期。这两辆火星车已超期服役了3.5年。

这2辆火星车之所以获得许多预想不到的科学成果，与它们在工程上的超水平发挥是分不开的，其中最突出的是日行驶纪录不断被打破，并天天创造工作寿命的新记录。

虽然工程师们已为2辆火星车制订长期计划，但由于它们已经“超期服役”这么长时间，任何一个部件随时都有可能损坏，因此即使明天有一辆火星车“寿终正寝”也不奇怪。尽管勇气号和机遇号早已过了“保修期”，但科学家们仍期待着它们在未来几个月中能继续获得新发现。它们取得的任何成果都将是“额外的奖赏”。

数据探测篇7

火灾是复杂的, 火灾时所表现的物理特征是多方面的, 任何一种火灾探测技术都有其优点, 但也存在不足[3]。如感温探测技术的灵敏度低, 探测速度慢, 报警时间迟, 易受气温或温度变化影响, 对阴燃火反应差, 不适用于早期报警;离子感烟探测器和光电感烟探测器都是对粒子进行探测, 易受各种灰尘水滴、油雾、昆虫等粒子的干扰, 误报率高对于气体探测技术, 载体催化型范围小, 存在漂移易中毒;光干涉型选择性差, 受温度与气压影响而产生误差;而热导型易受水蒸气和氧气浓度的影响, 且受加工精度影响很大[4]。火灾探测包含两个层面的内容:首先是针对某一些物理特征采用何种探测方法;其次是基于探测原理采用何种算法才能在环境中有效准确地探测火灾[5]。多传感器复合探测技术的使用, 可以降低误报率, 同时增加探测器的响应时间, 是目前解决高误报率的有效途径之一。

通过火灾探测器完成了火灾信号的特征量提取, 火灾探测算法是将D-S证据理论和人工神经网络相结合的信息融合结构。该系统将每个探测器的量测信息进行初步预处理, 得到初次的信息处理结果, 求出相应的基本概率赋值, 将每一个传感器作为一个证据体, 利用D-S证据理论对分时获取的信息先作时间上的融合, 再次利用证据推理进行空间域融合, 得出决策层融合结果, 进行报警决策。该系统有以下优点: (1) 仅对测量信息用D-S证据理论作时间上的融合, 不会由于引入信息量过多而产生计算组合爆炸问题。 (2) 将多传感器探测信息纳入人工神经网络, 提高了系统的抗干扰能力和容错能力。

1.神经网络。

该融合结构采用多子神经网络对不同征兆域的特征量进行分析处理。子网络均采用三层前向神经网, 用误差反向传播方法学习。多个传感器对同一区域进行监测, 神经网络的输入层单元数为得到一组被检测区域的特征量的维数, 分别是:光电烟雾信号、温度信号、CO值。输出层单元数为3个, 分别表示火灾概率、火灾危险性、阴燃火概率。隐层单元数由网络训练确定。经过训练的神经网络其信息分散存储于网络结构、权系数及阈值中。神经网络的信息分布特性使其具有强大的联想能力、鲁棒性和容错能力。BP算法学习过程由正向传播和反向传播两部分组成[6]。

2.D-S证据理论。

在火灾信号检测中每一个火灾探测器对应一个特征源检测, 首先要选定特征源清单。D-S证据理论正是针对这种具有互补性的特征信息提出的融合算法。将多个传感器分别提出的有关目标对象的证据综合为一致的结果描述[7]。

3.实验及结果分析。

该系统提出的数据融合方案是采用BP网络和D-S证据理论相结合, 进行了国家标准试验火数据的模拟实验。从实时监测的探测器中, 选取了三个信号征兆域分别为光电烟雾征兆域、温度征兆域和CO征兆域。原始信号经分类预处理后, 选择时间周期为30秒进行信息处理, 输入不同征兆域的子神经网络实行诊断。输出信号分别为:火灾概率、火灾危险性、阴燃火概率。试验中将神经网络输出值采样三组数据, 三个征兆域每个子神经网络输出三种信号分析结果, 共有27个数据, 见表1。

用D-S证据理论对这27个归一化输出值依次进行时间域和空间域的融合结果即各输出值的置信区间, 实验结果如表2。可以看见时间域上的融合结果, 输出信号的概率值得提高, 经过空间域的融合, 各值进一步提高。表明经过数据融合, 提高了单征兆域的报警准确率, 进一步的空间域融合就可以得出决策层融合结果, 火灾概率值很高, 启动报警。

参考文献

[1]钟茂华.火灾过程动力学特性分析[M].北京:科学出版社, 2007:5-6.

[2]康耀红.数据融合理论与应用[M].西安电子科技大学出版社, 1997:2-12.

[3]王淑娴, 吕振, 于跃.基于信息融合技术的火灾监控系统[J].电气应用, 2008, 27 (3) :45-47.

[4]王德民.基于智能信息处理方法的火灾探测算法研究[D].合肥:中国科学技术大学, 2003.

[5]吴龙标, 方俊, 谢启源.火灾探测与信息处理[M].北京:化学工业出版社, 2006.

[6]何友, 王国宏, 等.多传感器信息融合及应用[M].北京:电子工业出版社, 2000:28-33.

光电探测多传感器数据融合方法研究篇8

1 数据对准

对于分布的同类或异类传感器,在对其观测数据进行数据融合前,由于其所在位置各不相同,所选的观测坐标系不一样,加上传感器的采样频率也有很大差别,因此即使是对同一个目标进行观测,各传感器所得到的目标观测数据也会有很大的差别,所以,在进行多传感器数据融合时,首先要做的工作就是统一来自不同位置的多传感器的时间和空间参考点,以形成融合所需的统一时空参考系,并统一量测单位,也就是进行数据预处理或数据对准.数据对准包括空间对准和时间对准.

进行数据对准,也就是要建立共同的时空参考系,有以下3种主要方法[8]:

(1) 时间外延:采用内插或外推法,将旧航迹的位置及运动参数变换到当前时刻;

(2) 坐标变换:将接收到的不同参考系的数据变换到同一空间坐标系;

(3) 非对准误差补偿:将已知的非对准误差或传感器间的视差进行修正.

由于从各光电传感器得到的信息不是同时的,所以必须进行时间上的同步.时间同步通常采用内插或外推的方法.假设Z1为激光传感器在t1时刻得到的测量值;Z2为红外传感器在t2时刻得到的测量值;Z3为红外传感器在t3时刻得到的测量值,并且有t2

undefined

关于坐标变换和非对准误差补偿可参考文献[8].

2 数据融合准则

2.1 准则1

当同类或异类传感器进行数据关联后,各传感器自身的固定测量误差不同,甚至不在一个量级,此时融合数据求精的效果会很不理想,应选择最高精度的传感器的测量值作为融合测量值[9],这样可大大提高融合精度.

2.2 准则2

在多传感器信息融合中,各传感器的固定测量误差不同但在一个量级,进行数据关联(只有同类分量才可相互关联)后,它们在融合中对同类测量分量的测量值被重视的程度便不同,先考虑一种特殊情况,对于只有2个传感器参与融合的情况下,可以采用对各个观测量加权[5]的点迹融合方法来处理观测数据.尽管测量误差是由固定测量误差和其他误差两部分组成,但其他误差的影响对不同传感器认为是近似的,因此加权只考虑了固定测量误差的权重.这种方法的基本思想是:根据融合以后的测量信息均方根误差最小原则,得到融合后的目标测量值.数据融合中心以各个传感器自身的固定测量误差的方差为基础,确定各个传感器的加权系数.设2个传感器获得某一时刻某一测量分量的观测值分别为Z1和Z2,其自身固定测量误差的方差分别为R1和R2,加权系数分别为α和β,融合后的观测值为Z,则有如下加权法数学表达式

α+β=1 (α>0,β>0) (2)

undefined

2.3 准则3

在多传感器探测系统中,对于多传感器误差在一个量级的情况,对不同传感器测量的重视程度也应是不同的,对于分布式的局部航迹估计融合,可按加权方法得到目标的状态融合[3,5,9,10].

在多传感器探测系统中,设undefined是对随机变量X(k)的N个无偏估计,且估计误差和误差的方差矩阵分别为

undefined

对undefinedi(k|k)作无偏估计组合

undefined

式中,Ai为各局部状态估计值(或点迹值)的加权系数,Ai=diag(a(i)1,aundefined,…,aundefined),由信息守恒原理,

当undefined时

组合undefined是X(k)的无偏估计.建立极小化准则:min{trP(k|k)}(tr表示矩阵的迹,取方阵主对角线上各元素之和),在undefinedi(k|k)与undefined不相关的情况下,可得到最优加权矩阵[3,5,9,10]

undefined

最优融合估计:

undefined

由式(9)可以看出2个传感器加权公式(2)～式(4)只是多传感器加权公式(9)的一个特例.

不同传感器的状态估计误差undefinedi(k|k)与undefined之间不一定相互独立,此时最优加权矩阵及最优融合估计的求解非常复杂[11],已有一些相关文献[11,12,13,14,15]进行了研究,这里不做过多介绍.

对于异类传感器情形,由于测量状态向量维数不同,上述模型中状态向量可能只能反映目标的部分运动参数,则从映射理论的角度考虑,可以认为在真实目标状态和模型状态估计之间存在映射关系,即各个模型的状态是真实目标运动的某些分量的投影.为此,在真实目标状态X(k)和估计状态Xi(k)之间建立映射关系[12]

UiX(k)=Xi(k) (11)

其中,Ui(i=1,2,…)是映射算子.

当一般只考虑到目标的位置、速度和加速度时,可以认为目标的真实状态维数与估计状态维数相等,这时Ui退化为单位矩阵.

因此,对异类传感器进行目标状态估计融合过程,实质上是对异类传感器的同类信息进行融合的过程,等同于同类传感器目标状态估计融合;对于异类信息的融合,则是对所获得的各类别的底层结果进行处理,从而得出有关整体环境或观测目标的结论性信息[9].

3 融合算法

对于作非机动运动的目标,卡尔曼滤波算法是最理想的估计算法.

当固定测量误差差别很大的异类传感器进行数据融合时,采用准则1进行融合,即选择固定测量误差最小的传感器测量值作为融合测量值,然后再进行Kalman滤波以对目标状态进行估计.

当符合准则2的情形,进行点迹融合时,取测量值加权和作为目标状态融合值,然后再进行Kalman滤波以对目标状态进行估计.

在准则3的情况下,对分布式多传感器进行融合,则各传感器首先基于自身测量数据利用Kalman滤波算法获得目标状态估计,再根据准则3,进行更为精确的融合航迹估计值undefined

目标的运动特性和传感器测量由以下方程描述[2,4,5]:

目标运动的状态方程

X(k)=Φ(k,k-1) X(k-1)+W(k-1) (12)

传感器的测量方程

Zi(k)=Hi(k)X(k)+Vi(k) (13)

式中,X(k)为目标状态向量;Φ(k,k-1)为状态转移矩阵;W(k-1)为过程噪声,是高斯白噪声,且W(k-1)～N(0,Q(k-1));Vi(k)为测量噪声,它们是均值为零,方差为Ri(k)的高斯白噪声.

滤波算法如下

undefined

其中,undefined

Pi(k|k)为估值误差协方差矩阵,Ki(k)为加权矩阵.

最优融合估计[5]

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4 仿真结果

(1)对自身固定测量误差差别很大的传感器1和传感器2,依据准则1进行了融合仿真,结果如图1所示.从图1中可以看出,融合在提高了结果可信度的同时,其融合航迹更加接近真实航迹.

(2)对只有传感器3与传感器4 2个传感器的跟踪信息,依据准则2进行点迹融合仿真,结果如图2所示.从图2中可以看出,加权点迹融合后航迹滤波估计优于任一单个传感器的滤波结果.

(3)对于分布式多传感器测量系统,选择了传感器5与传感器6 2个传感器的跟踪系统,依据准则3进行了航迹融合仿真,结果如图3所示.从图3中可以看出,加权航迹融合优于任一单个传感器的滤波结果.

undefined

5 结论

数据探测篇9

1 数据探测法

数据探测法将标准化残差作为检验粗差的统计量, 标准化残差是观测值的最小二乘残差与残差的中误差之比, 即

式中:为标准化残差;vi为最小二乘残差;mvi为残差的中误差。

当观测值没有粗差时, 服从正态分布。设Uα/2为双尾概率为 α 的标准正态分布的分位数, 当

时, 认为观测值Ui存在粗差, 须将其剔除后重新平差。式中 α 称为显著水平。式 (2) 称为标准化残差的限差公式。

设vi对应的观测值Li是n1, n2两点之间的观测高差, 可得vi的权倒数

式中:是法方程系数矩阵的逆阵中的元素。

中误差为

其中:σ0是给定的单位权中误差。

数据探测法探测步骤:一是最小二乘平差。二是计算观测值的标准化残差, 挑出绝对值最大的标准化残差。三是根据式 (2) 检验绝对值最大的标准化残差, 若小于限差要求, 则认为观测值没有粗差, 结束搜索, 转到下一步;否则, 将其剔除, 再转到第一步。四是将剔除后的平差结果输出[4]。

数据探测法是以最小二乘法为基础的, 但是最小二乘法对粗差有平摊现象, 因为对于绝大多数网来说, 粗差会反映到相应观测值的改正数中, 数据探测法在探测过程中离不开观测值的改正数。随着网中观测值的数量增多和网形的简单, 平摊现象会加重, 不利于准确探测出粗差位置, 可能发生弃真现象。因此利用闭合差、网形和数据探测法相结合的粗差探测方法, 对观测数据进行分段计算分析, 提高探测的准确性。为了测试这种方法的有效性和可靠性, 通过模拟试验进行验证。

2 模拟计算

监测矿区地表移动沉降时, 因监测点分布连续且密集, 绘制了水准路线观测走向简图 (见图1) 。图中两点之间实际上有多个点, 因此称其为测段, 如A-K1 测段。观测值每千米误差为±1 mm, 已知点A和B的高程分别为14.085 8 m, 11.460 5 m。假设数据不含粗差。所有的测段共观测了144 组数据, 143 个监测点 (见表1) 。在平差之前对观测数据进行闭合差的计算, 以二等水准要求, 得到了水准线路的闭合差, 见表2。

(mm)

为了试验闭合差、网形和数据探测法相结合的粗差探测方法的效果及其准确性, 分别进行了两组试验, 试验一是在测段K1-K4 模拟一个粗差;试验二是在测段K3-K6 模拟一个粗差。

1) 在测段K1-K4 中任意处加入2 cm的粗差, 按照二等水准要求计算闭合差, 通过计算发现, 闭合路线只有K1 K2 K3 K1 和K8 K6 K7 K8 线路未超限, 附和路线仅B K8 K5 K4 K1 A线路超限, 得出粗差可能出现在K1-K4, K4-K5, K5-K8 这3 个测段, 现在需对附和路线B K8 K5 K4 K1 A运用数据探测法来探测出粗差。取显著水平为0.001, 探测发现粗差在K1-K4 段, 大小为2.1 cm, 这与加入的粗差大小差不多。但是将所有数据都加入进行粗差探测时, 并未发现有粗差出现。

2) 在测段K3-K6 中任意处加入2 cm的粗差, 按照二等水准要求计算闭合差, 与试验一的相同, 附和路线闭合差只有B K8 K5 K4 K1 A没有超限, 环K1 K2 K3 K1 和K8 K6 K7 K8 闭合差没有超限, 那么可以判断出粗差可能会出现在A-K1, K3-K6, K8-B这3 个测段, 再运用数据探测法进行探测, 选取显著水平为0.001, 路线为B K8 K6 K3 K1 A, 探测结果发现, 粗差出现在K3-K6 段, 大小为1.97 cm, 与实际加入的粗差几乎相等。当同时将所有数据进行探测时, 并未有粗差出现。

通过上述试验发现, 选取的显著水平不同, 探测的结果亦不同。在试验二中, 当取显著水平为0.05 时, 探测K1-K3 测段粗差为0.2 cm, K3 -K6测段粗差为1.78 cm, 显然二者加起来和加入的粗差值相同。显著水平的不同也会造成对粗差的误判, 经大量试验, 显著水平取0.001 的成功率较高。

3 结论

运用数据探测法探测水准网粗差时, 网中数据量大会出现粗差平摊现象, 影响探测结果的准确性, 同时显著水平不同也会使探测结果产生偏差。计算时需要结合实际的网形结构以及路线闭合差才能更好地判断和发现粗差, 提高工作效率。

摘要：利用水准网闭合差、网形和数据探测法三者的优势对可能出现的粗差进行探测, 提高了数据处理的效率, 有效地保证了矿区所测水准数据的准确性。

关键词：粗差探测,水准网闭合差,网形,数据探测法

参考文献

[1]周江文.经典误差理论与抗差估计[J].测绘学报, 1989, 18 (2) :115-120.

[2]归庆明, 宫轶松, 李国重, 等.粗差探测的Bayes方法[J].测绘学报, 2006, 35 (4) :303-307.

[3]Baarda W.A Test Procedure for Use in Geodetic Networks[J].Neth.Geod.Comm, 1968, 2 (5) :1101-1107.

数据探测篇10

声纳是利用声波作为信息载体对水中目标进行探测、定位、识别等处理,因此声纳也是水下探测的主要工具,按照其工作原理可以分为主动声纳和被动声纳两大类,其中主动声纳通过声基阵发射声纳特定频率的脉冲信号,利用接收到的目标回波信号进行检测处理,最后输出检测结果,以图形或者声音的形式展现给观测者。

本文主要介绍了GEOTIFF文件的基本格式,以及采用该格式文件进行主动声纳探测结果数据的存储方法和优点,最后给出了QT下使用GDAL插件显示GEOTIFF文件的方法。

2 GEOTIFF介绍

tiff文件是一种通用的栅格图像数据格式,支持多种彩色图像数据和压缩算法,tiff支持从单色到24位真彩色的任何图像,并可以利用指针存储多幅图像。

Geotiff是一种扩展的tiff格式文件,它增加了坐标系、投影等地理信息内容,这样可以使用很少的标识信息来存储大量的地理信息。

Geotiff支持三种坐标空间即栅格空间、设备空间和模型空间。栅格空间是存储图像的行列号的坐标系统;设备空间是使用TIFF格式中定义的6个基本tag来描述图像的分辨率单位及图像定位;模型空间是geotiff图像的栅格坐标所对应的实际地图的经纬度坐标和直角坐标。

3数据存储

3.1主动声纳探测图像组成

主动声纳是利用目标回波进行信号解算处理,并最终输出结果。通常情况下图像显示的信号处理结果都是平面坐标系x、y的值,并根据归一化后的值显示255阶灰度值或者根据对应的颜色索引表显示真彩色值,并最终组成一幅图像,其中X轴方向对应的为0-360°方位值,y轴方向对应的为距离值。

3.2存储方式

为改进主动声纳单次扫描结果数据的存储以及降低存储空间,借用在卫星遥感栅格图像中常用的Geotiff文件,这是一种带地理标签的图像文件,在显示主动声纳图像像素的基础上,将当前位置经纬度信息融合进图像文件中;同时利用geotiff图像上的高程信息和通道信息,可以在一幅图像上存储多次扫描结果,增加图像显示的内容和信息;存储时利用tiff文件的压缩算法,有效降低数据的存储空间。

Geotiff文件中有通道信息,可以存储当前一个通道信息的高程信息。主动声纳目标探测结果可以利用该存储空间将处理结果中的0-255的数据信息存储在某一个通道中的高程信息中,利用多个通道的存储空间,可以连续存储多次扫描探测结果,组成一幅在时间上连续的探测图像。

3.3坐标转换

主动声纳探测结果返回的是方位和距离值,结合自身的经纬度信息,可以将每个点上数据映射到坐标系中。

Geotiff中常用的为仿射变换,仿射变换有6个参数构成:

图像元素以真方位为参考点,GT2和GT4参数是0,而GT1是像素宽,GT5是像素高,(GT0,GT3)点位置图像的左上角位置。

通过该对应关系可以将方位和距离值对应到含经纬度的图像数据上。

3.4图像存储及读取实现

主动声纳探测的数据存储为geotiff格式文件需要将数据整理并以特定格式存储,实际实现上我们采用了GDAL这个强大的库。

GDAL是一种操作各种栅格地理数据格式的库,包括读取、写入、转换、处理各种栅格数据格式,并使用一个单一的抽象数据模型就支持大多数个数。

Qt平台下的geotiff文件生成和读取显示采用以下步骤:

3.4.1安装GDAL库

进入GDAL目录修改nmake.opt文件中路径,然后进入相vc编译环境依次输入以下命令