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C12是一款1.2米長的專為側掃聲吶、水質采樣和在線水質分析而設計的智能無人船，船體采用雙體船型設計，船體重心低、航行姿態平穩、航速快，船體中心為傳感器設備預留充足空間。使用凱夫拉碳纖維混紡材質，船體耐磨防撞。采用電動液壓升降系統，大大減小設備安裝運輸難度，有效保護設備的運行安全，采用本地化存儲加4G網絡控制系統，確保數據的穩定記錄。1.重型液壓升降系統C12無人船選配重型液壓系統，可應用于側掃聲吶和在線水質分析儀的收放。系統配備一鍵升降系統，降低設備安裝的困難度，便于設備搬運，保障設備使用的安全。2.暗管探測應用傳統的暗管排查作業,大多數需要工作人員攜帶相關設備下水探測,由于暗管隱蔽性強,作業人員常常無功而返,即使有所斬獲,也要耗費巨大的人力和時間,遇到高污染的危險環境,作業人員的人身安全和健康難以得到保障。更何況,通過人工獲取的數據存在比較大的誤差,這也是傳統暗管排查的一大弊端。所以,暗管排查面臨耗時耗力、作業環境危險等諸多痛點難點,成為治污路上的絆腳石。C12無人船通過搭載側掃聲吶設備，將側掃的聲波實時、直觀地反饋在電腦基站系統中，現場排查人員即可通過聲波呈現的圖像，初步甄別該水域是否有暗管偷排。通過RTK,工作人員還可精確定位目標位置和獲取具體參數，方便取證。無人船最大的優勢就是“快速”，而且數據記錄完整、準確,給排污口排查帶來了效率上的直接提升。C12搭配的重型液壓升降系統可承載20KG的載荷，兼容市場主流側掃聲吶設備，雙體船的設計便于設備的運輸和安裝。3.水質采樣應用C12智能無人船可靈活搭載水深采樣模塊，采樣模塊可以安裝最多4個500ml采樣瓶，采用4G無限傳輸，在手機、平板、電腦端等都可以進行軟件控制，使用非常安裝。① 模塊安裝該模塊安裝非常方便，只需要把采樣模塊安裝在無人船設備桶里面，接上防水插頭即可。② 采樣瓶檢查采樣瓶采集前，要確保連接控制線路。同時使用前確保瓶內干燥，避免其他水源污染。1號采樣瓶和2號采樣瓶采用 對稱安裝，同樣3號和4號采樣瓶也采用對稱安裝，確保整個無人船重心平穩。③ 采樣水量控制用戶可以根據需要，設置每個采樣瓶的采水量，把水量控制模塊放置在采樣瓶上對應的刻度尺即可設置每個采樣瓶的采水量。④ 在線查看無人船正常連接后，可以在手機端看到每個采樣瓶的連接情況，正常連接，采樣器的圖標顯示在線狀態。4.水質在線分析應用C12無人船預留在線水質分析儀數據接口，可搭載國內外多品牌在線水質分析儀，從而達到水環境在線監測的目的。C12采用模塊化的設計，搭配水質分析儀固定安裝支架，在5分鐘內即可完成設備的安裝，實現在線監測。借助在線云平臺4/5G傳輸，用戶可在網頁端實時查看水質數據，支持表格生成功能。儀器開機自動上傳，云端數據支持180天備份下載。

半個多世紀以來，隨著人類對海洋的利用和開發投入的不斷增大，水下航行器在很多方面都得到了廣泛的應用與關注，如水下大范圍調查，海底繪圖，深海探測，科學采樣，水下管道的鋪設、跟蹤和維護，以及在軍事方面的戰場監視、隱蔽打擊、搜尋和救援工作等。導航是一個研究領域，由于水下環境的復雜性以及信息傳輸方式和傳輸距離的受限性，水下導航比起空中導航具有更大的難度。作為水下航行器的核心與關鍵技術之一，導航技術同時也是科研人員最難解決的一個重要技術。美國等西方發達國家在這一領域一直處于領先地位，我國在該領域起步較晚，但也取得了一定的成績。本文提出針對近海和深遠海條件下的水下長航時導航方案，并對涉及的關鍵技術進行探究，這些為未來水下航行器的導航提供了新的研究方向與解決思路。一、針對近海條件下的水下長航時導航方案微機電系統（即MEMS）慣性導航系統是微集成水下導航設備的核心器件，其滿足低功耗和低成本的精度要求，但由于MEMS慣性器件精度較低，在水下航行器長時間航行過程中，需要輔以電子磁羅盤、DVL、深度計、GPS等傳感器和導航設備。針對近海某固定海域，水下GPS水聲定位設備能夠得到較好的實現與應用，與慣導系統協同導航。水下GPS系統主要由海底基站、船載位置標校設備和水中用戶終端3部分組成，其利用聲波可在水下遠距離傳播的特性，實現水下高精度定位，水下GPS系統組成框圖及相互關系如圖1所示。圖1 水下GPS系統組成示意圖海底基站是海底部分的主要組成部分，它集成聲信標和聲通信機，可發射和接收聲信號，通過與水中用戶間的聲學應答及聲學通信等方式來實現水下用戶的定位導航和信息交互。在核心作業區域，海底基站通過固定支架固定于海底，通過水面系統進行位置標校后，作為海底位置參考基準給水中用戶提供定位導航服務。船載位置標校設備通常安裝在水面船上，主要作用是為海底基站提供準確定位。在海底基站布設完成后，利用標校設備對其進行標定，即定位，以確定海底各基準站的絕對位置，并定期對其進行位置校準，以獲取其變化信息。標校系統利用船載標定系統與海底定位基站聲學基陣單元之間的距離，基于距離交會原理，通過高精度數據處理方法，獲得船載收發器與海底基陣元之間的相對坐標，結合船載GNSS設備和IMU設備提供的船體瞬時絕對位置，推算出海底定位基站的絕對坐標，以實現海底定位基站的絕對校準。絕對標校是實現陸地-海面基準向海底基準傳遞的一個重要環節。水中用戶終端安裝在水下目標上，搭載聲通信機，接收和發送水聲信號，與海底基站間進行聲學通信。同時，水下目標平臺裝載慣性導航設備（INS）、多普勒測速儀（DVL）、測距儀，水中用戶將各個設備信息融合處理實現高精度的定位和信息交互。在大型高精度水面或水下平臺附近應用，可采用傳遞對準、協同導航等技術提升微小型水下平臺的導航精度。建立長期的水下GPS系統是未來水下機動平臺實現全航程隱蔽航行的必要前提，具有重要戰略意義。二、針對深遠海條件下的水下長航時復合導航方案在深遠海作業條件下，水下航行器采用任何單一導航方式都無法達到中高精度導航要求，所以開展多傳感器信息融合、根據環境因素采取適當導航方式，實現水下潛航器長航時、高精度、高可靠性工作就顯得尤為重要。針對深遠海的水下導航需求，主要采用以下3種方式實現水下導航：⑴慣性/聲學組合導航在水下依賴多普勒測速儀DVL和超短基線定位系統USBL等方式，對慣性系統誤差進行實時修正。⑵慣性/重力、磁無源導航該方式比較適用于水下環境的物理場變化較為顯著的區域，當航行體行駛至該目標區域時，可以使用外部相關信息來及時修正導航誤差。⑶跨介質平臺協同導航在深遠海航行條件下，如果部分區域可由我方船只利用聲學裝置，向水下平臺提供GNSS信息，輔助系統修正導航誤差。3種方式中，方式1作為核心的輔助導航手段，全程輔助修正慣性系統誤差；方式2可通過規劃水下載體的航行路線實現，使載體在行駛途中通過重磁信息變化較大區域；方式3受外部環境限制，僅在具備條件時使用。⒈慣性/聲學一體化組合導航終端慣性/聲學一體化組合導航設備主要以水下組合導航的高精度慣性導航設備為核心，以其他傳感器輔助校正，包括INS/USBL一體化系統和INS/DVL一體化系統等。通過對USBL及DVL等聲學系統的誤差建模與分析，建立SINS/USBL，SINS/DVL組合導航系統誤差模型，結合信息融合技術，實現組合系統導航定位要求。基于子導航定位系統相互修正的方式，實現對水下多功能導航系統誤差重調及精確定位。深遠海中高精度水下導航技術途徑如圖2所示。圖2 深遠海中高精度水下導航技術途徑⒉慣性/重力、磁場無源導航終端重力、地磁、地形匹配導航無需外部信息，屬于自主、全要素、靜默導航，在定位的同時實現定姿。高精度水下機動平臺在特殊環境中完成作戰任務，必須發展地球物理導航技術。重力無源輔助導航是利用地球重力場特征信息來確定水下航行器自身位置信息的一種自主導航技術，其基本工作原理如圖3所示。圖3 無源重力輔助導航原理示意圖⒊跨介質多平臺協同導航水下航行器在長時間航行中存在較大誤差，為了修正誤差，通常的做法是每間隔一段時間，航行器上浮至水面接收GPS定位信息進行導航誤差修正。但這種做法時間長、消耗成本高，靈活性也差。針對這一問題，開展基于水面移動平臺（無人船）、固定平臺（浮標）的跨介質無線通信與控制技術研究，建立有效、可靠、實時的空中/水面/水下跨介質無線通信鏈路，滿足海陸空天一體化通信網絡數據實時傳輸的要求，實現多導航平臺通信組網、水下導航系統參數定期標校等。其基本思路是：潛航器等水聲通信機與水面上的浮標通信，將信息傳到浮標中繼，也可以從浮標處獲取來自陸地的指令，水面浮標作為中繼，向下通過水聲通信機與水下終端通信，向上通過無線模式與衛星、陸上基站進行通信，衛星及陸上基站通過無線電可為水面浮標發送控制指令和定位信息等。重點需要對跨介質無線通信信道建模與編碼技術、實時跨介質數據傳輸技術、復雜海洋環境水聲通信技術等關鍵技術開展研究。⑴開展跨介質無線通信信道建模與編碼技術研究建立多徑-多普勒時變頻移特性的信道簡化模型及跨介質無線通信信道傳播模型，重點研究時變信道的OFDM系統實現，提出對跨介質OFDM系統多普勒估計與補償的改進方案，并采用糾錯編碼方式，用時域均衡的方法消除信道的影響，提高跨介質無線通信的穩定性。⑵開展實時跨介質數據傳輸技術研究由于跨介質通信鏈路中水聲通信速率受限，為保證通信實時性，考慮從減少數據量和降低中繼延時兩方面出發開展研究。⑶開展復雜海洋環境水聲通信技術研究水聲信號受海洋內波、背景噪聲、信號多徑傳播等因素影響，變化比較劇烈，表現為高度時空多變性，從而導致節點間通信信號不穩定，鏈路中斷現象經常發生且不可預測。針對水聲通信的發送端和接收端，分別開展復雜海洋環境水聲通信技術的研究，擬在發送端研究海洋聲信道自適應匹配技術和信道編碼技術，在接收端研究針對水聲時變信道的自適應信道估計技術，從而提高水聲通信鏈路的可靠性。三、針對近海和深遠海條件下的水下長航時導航方案關鍵技術研究⒈儀表與系統級誤差建模及補償⑴開展儀表與系統誤差建模技術研究分析水下航行器中各導航傳感器的工作原理以及引起測量誤差的原因，并建立各傳感器的誤差模型；研究傳感器數據降噪方法，利用小波變換和經驗模型分解等手段研究信號降噪方法，開展水下航行器各傳感器數據預處理，開展仿真試驗驗證研究，開展水下平臺運動模型及洋流運動模型研究，并結合儀表誤差開展系統誤差模型研究。⑵研究快速對準、在線標定及在線誤差補償技術開展微集成水下導航設備的快速對準和坐標系標 校工作，降低水下微小型設備的工作準備時間；研究各類傳感器安裝誤差、傳遞誤差的標定和消除技術，重點開展微集成水下導航設備的在線標定、誤差估計與補償技術，減少設備在長期使用過程中的頻繁標定和維護成本，降低水下導航設備生產和使用成本；針對MEMS慣性儀表誤差發散過快問題，開展系統級誤差動態補償技術研究，綜合利用水下平臺運動信息、洋流信息、輔助傳感設備信息等，開展系統級在線誤差估計和補償技術，提高導航設備的持續定位精度。圖4 微集成系統誤差建模與補償綜上所述，針對微小型水下航行器、水下滑翔機、蛙人、魚雷及水雷等低成本、低精度、低功耗水下人機平臺，對其進行誤差建模與補償技術研究是提高慣導精度、組合導航精度的關鍵，其技術路線如圖4所示。⒉重力、磁場等無源導航關鍵技術研究⑴開展高精度、高分辨率矢量基準數據庫構建技術研究建立精度和分辨率均滿足實際導航要求的海洋重力背景場，其是將重力匹配導航技術在水下導航中得以應用的關鍵基礎之一。開展地磁矢量基準數據庫構建技術研究包括數據清單、數據描述、數據指標、數據使用說明、數據應用展示、數據實體等，突破空中磁力數據向下延拓的邊界效應抑制技術、磁力測量數據數字濾波、多源磁力數據融合、地磁日變改正、局域地磁場模型構建等關鍵技術，開展試驗區域選定、試驗區域地磁場數據處理、由測量數據構建試驗區域地磁基準數據庫、數據庫快速訪問查詢等研究，構建高精度地磁數據庫，滿足INS/地磁導航終端應用需求。⑵開展無源導航匹配算法研究由于在實際過程中提取海洋重力場特征比較困難，加之海洋環境變化復雜，因此對重力匹配算法的魯棒性也提出了更高的要求。⒊多源信息融合技術由于水下導航環境十分復雜，水下導航一般來說需要采用多種傳感器來進行相互協同工作。針對水下多傳感器信息融合技術，開展聯邦卡爾曼濾波的相關研究，聯邦卡爾曼濾波是一種分布式數據融合結構。聯邦濾波器的一般結構圖如圖5所示。聯邦卡爾曼濾波的設計思想是先進行分散處理，再進行全局融合。圖5 聯邦卡爾曼濾波器的一般結構四、結語本文針對近海條件下提出水下航行器的長航時導航方案，并指出絕對標校是實現陸地-海面基準向海底基準傳遞的一個重要環節。此外建立長期的水下GPS系統是未來水下機動平臺實現全航程隱蔽航行的必要前提，具有重要戰略意義。針對深遠海條件提出水下航行器長航時復合導航方案，提出了3種方式實現水下導航，即慣性/聲學組合導航、慣性/重力、磁無源導航、跨介質平臺協同導航。此外還針對近海和深遠海2種條件，對水下長航時導航方案關鍵技術進行研究，主要包括儀表與系統級誤差建模及補償；重力、磁場等無源導航關鍵技術研究及多源信息融合技術，并指出誤差建模與補償技術研究是提高慣導和組合導航精度的關鍵所在。針對水下多傳感器信息融合技術，提出開展聯邦卡爾曼濾波相關研究的必要性。本文將為未來水下航行器的導航研究提供新的研究方向與解決途徑。【作者簡介】文/聶為彪 陳勇 錢治強 田曉宇 王兆杰 郭超，來自中國艦船研究院。第一作者聶為彪，男，1985年出生，博士，高級工程師，研究方向為水下航行器導航、控制與仿真。本文來自《艦船科學技術》（2021年增刊1），參考文獻略，用于學習與交流，版權歸作者及出版社共同擁有，由“溪流之海洋人生”微信公眾平編輯與整理。

   機載激光雷達測深系統的研發開始于20世紀60年代末期，其中以澳大利亞研制成功的WRELADS-1為代表，主要進行了激光測深的機理研究，到了20世紀90年代瑞典研制的HAWEEYE系統標志著機載激光雷達測繪近海海底地貌進入實用化。機載激光雷達集成全球衛星定位系統、慣性導航系統、掃描系統和激光測距系統，通過各個子系統得到位置、姿態和距離信息來解算地物的空間位置。機載海洋激光雷達在海洋地形測繪中相對于傳統的人工測量加船載測量方式，可以克服對于淺水地區船只無法通行的困難，具有機動性高、測繪面積大、成本低等優勢。因此機載海洋激光雷達測深在海洋淺海深度提取、海岸線調查、軍事偵查等調查具有重要地位。機載海洋激光雷達測深原理是從機載激光全回波波形中提取出海面回波和海底回波時刻，通過光速乘以時間計算出海水深度，因此如何正確提取海底回波時刻是機載激光雷達的關鍵技術。為了提升機載海洋激光雷達的最大可探測深度，國產機載海洋激光雷達采用敏感度強的PMT裝置，用于放大強度低的深水回波信號，但同時也放大了噪聲。因此對于深水的回波波形，海底的微弱信號在回波波形上幅度小，而且容易被噪聲淹沒。常見的海底回波提取算法包括波峰檢測、解卷積、波形分解，且算法主要包括兩大步驟，初始參數確定和參數優化。由于這些方法都對于單條波形進行處理，參數的確定易受到噪聲的影響，進而影響到下一步參數優化，因此容易提取出錯誤的海底回波時刻，甚至提取不到海底回波。為此需要一種能夠有效從噪聲中提取出海底回波的處理方法。綜上，由于噪聲在空間上不具有相關性，而海底回波在空間上具有相關性，文中將波形按采集順序組合成二維的回波強度圖像，通過圖像處理方法，可以有效區分海底回波信號和噪聲部分，進而提取出海底回波廓線，提升海底回波的提取能力。一、儀器與數據實驗采用的機載海洋激光雷達設備是中國科學院上海光學精密機械研究所研制的新型機載雙頻雷達測深系統(Mapper5000)，如圖1所示，實驗區域為中國海南省三亞市南海某海島附近海域。該系統具有海洋測繪和陸地測繪兩種模塊，海洋測繪模塊使用1064nm波長激光和532nm波長激光，其中1064nm波長激光探測器為APD，該回波信息用于記錄海表回波信號，532nm波長激光探測器為PMT，該回波信息用于提取海底回波信息。圖1  機載雙頻激光雷達Mapper5000系統海洋測繪模塊采用卵形掃描器和高速波形采集卡，可實現最大30°角，采樣間隔1ns的探測采集。為了能夠采集到不同海水深度的海底回波信號，海洋測繪模塊采用了分視場的接收光路設計，如圖2所示，總的視場角為40mrad，其中中間的6mrad視場作為淺水通道，6～40mrad的環形視場作為深水通道。對于深水通道削去了中間視場，可以避免海面和淺水區域的強回波信號，而隨著激光光束隨海水深度逐漸展寬，深水的海底回波信號將被環形視場接收。文中選取實驗數據為新型機載雙頻雷達測深系統的深水通道數據。圖2  分視場接收光路示意圖二、圖像處理流程和方法⒈拼接海水回波能量剖面圖新型機載雙頻雷達測深系統的全回波波形會因為激光器能量的抖動或是探測器響應飽和使得回波波形能量基線值不同，如圖3(a)所示，因此為了增大信號和噪聲的對比度，避免在圖像上因為回波基線值不同導致后續圖像分割錯誤的情況，需要對單一回波進行基值校正。文中選取每條波形最后100ns范圍內的回波均值作為基線值，將回波減去基線值，完成基值校正，如圖3(b)所示。圖3  未校正基值波形之間對比和校正基值后波形之間對比。(a)未校正基值波形之間對比；(b)校正基值波形之間對比為了能夠拼接出連貫的海底回波波形廓線，選取新型機載雙頻雷達測深系統掃描電機編碼數相同的波形進行拼接，保證圖像拼接列數方向為飛機飛行方向。將拼接圖像利用公式(1)進行灰度歸一化：B＝(A?min(A))/(max(A)?min(A))   ⑴式中：A為輸入的原始圖像；B為歸一化后圖像。歸一化后拼接的海水回波能量剖面圖，如圖4所示。圖4  海水回波能量剖面圖圖中每一列代表一條回波波形，灰度值代表該點的回波能量，從上至下每一行代表一個采樣時刻，采樣時刻單位為ns。由圖4可見一條明顯的海底回波廓線，但在500行往下廓線逐漸消失，不再明顯，相應波形如圖3中波形1所示。為了減小高回波能量對圖像灰度值顯示范圍的拉伸，截取圖像401～600行并通過公式(1)進行歸一化，用于下一步的圖像處理，如圖5所示。圖像中可以較明顯的看到海底回波廓線，相對于圖3中波形1無明顯海底回波，初步驗證了圖像處理提取海水深度的可行性。圖5  401～600ns范圍的海水回波能量剖面圖⒉圖像預處理圖像預處理包括灰度化、高通濾波、對比度增強等。為了凸顯海底回波廓線區域，消除噪聲對后續海底回波廓線的影響需要對圖像進行濾波處理。對于任意深度的海底回波信號能量應當與其相鄰的海底回波能量相似，因此選擇采樣雙邊濾波對圖像進行平滑操作并突出海底回波廓線區域，雙邊濾波在高斯濾波考慮像素空間距離的基礎上還考慮了灰度的相似性，在消除噪聲的同時保持圖像的邊緣細節。雙邊濾波由公式(2)定義：空間域核和圖像像素域核可以視為二維高斯函數，δs為空間域核標準差，δγ為像素域核標準差。在圖像的平坦區域，圖像灰度值變換小，像素域權重約為1，此時空間域權重起主要作用，相當于進行高斯濾波。在圖像邊緣區域，空間小范圍內灰度值劇烈變化，空間域權重約為1，此時像素域權重變大起主要作用，因而保持了邊緣信息。實驗表明，當窗口大小取22，δs取5，δγ取0.7時濾波效果好，如圖6所示。圖6  經過雙邊濾波后的海水回波能量剖面圖⒊海底回波廓線提取對經過雙邊濾波后的海水回波能量剖面圖進行海底回波廓線提取之前，需要對圖像進行分割，將海底回波廓線區域和海水散射層回波信號區域分割開來。再單獨對感興趣的區域做進一步的處理。常見的圖像分割方法可以分為基于閾值的分割方法、基于區域的分割方法和基于邊緣的分割方法等。文中選用基于閾值的分割方法中的Niblack方法。Niblack算法是一種常見的局部閾值二值化算法，局部閾值通過計算以像素點為中心，窗口大小范圍內的灰度平均值和標準差得到，如果該像素值大于計算的局部閾值，視該像素點為前景，賦值為1，反之視為背景賦值為0，具體閾值計算公式見公式(6)：T(x,y)＝m(x,y)＋k×s(x,y),(x,y)∈S     ⑹式中：T是閾值；m是鄰域S中的均值；s是鄰域S中的方差；k是預先設定的修正值。由于局部閾值二值化算法能夠根據像素點所在位置不同，確定不同的二值化閾值，實施自適應的二值化處理，因而對背景灰度變換較大，存在突發噪聲的圖像處理也有較好的效果。但Niblack對于邊界區域(r?1)/2內的像素無法求取閾值，同時如果整個窗口內的像素都為背景，通過Niblack計算后必有一部分像素被誤認為前景。文中選取的Niblack局部閾值窗口大小為13，修正值為0.2，同時為防止海底廓線區域出現斷裂，用半徑為3的圓結構對圖像進行閉操作，處理后圖像見圖7(a)。圖7  (a)Niblack局部閾值化后的海水回波能量剖面圖；(b)分割目標區域對應海水回波能量圖中除了海底廓線區域外還存在較多錯誤提取的前景目標，需要對分割的前景目標做進一步的判別以從分割區域中選擇出海底回波廓線區域。通過觀察分割目標所在位置對應的雙邊濾波后海水回波能量剖面圖，如圖7(b)所示，發現海底回波廓線區域灰度值普遍比背景區域大，因此統計經過雙邊濾波后的圖像上相同位置區域的均值，找到均值最大的區域視為海底廓線區域，至此提取出海底回波廓線區域。對尋找到的海底回波廓線區域按列進行處理，找到每一列第一個為目標的索引值t1和最后一個為目標的索引值t2，通過公式(7)計算該列的海底回波對應時刻t為：t＝(t1＋t2)/2            ⑺繪制出海底回波廓線，如圖8所示。圖8  海底回波廓線三、圖像處理與波形處理結果對比    將圖5對應數據通過傳統波形處理方法進行處理，不進行激光入射角度修正，比對文中方法與傳統波形處理方法所求401ns后的激光斜距，如圖9(a)所示。文中方法與傳統波形處理在海水斜距50m之前有很好的一致性，且圖像處理方法得到斜距與波形處理方法得到斜距相差如圖9(b)所示，兩者斜距的平均偏差為0.5148m，充分說明了文中方法的優越性。圖9  (a)圖像處理方法與波形處理方法比對結果；(b)圖像處理斜距減去波形處理斜距后的差值繪制另外四組掃描電機編碼數不同的海水回波能量剖面圖，并處理得到相應的海底回波廓線，如圖10所示，對應四組圖像處理和波形處理比對結果如圖11所示，斜距差值如圖12所示。圖10  不同電機編碼數下的海底回波廓線圖11  對應圖10區域圖像處理和波形處理比對結果圖12  對應圖10區域圖像處理和波形處理斜距差值統計這四組數據通過圖像處理方法和波形處理方法探測到海底回波個數、最大探測斜距以及平均偏差見表1。表1  不同算法的探測海底回波個數和最大探測斜距    由表可見，文中方法與傳統波形處理方法的斜距平均偏差為0.4547m，文中圖像處理方法在探測海底回波個數和最大探測斜距上均優于傳統波形處理方法，在圖10(d)區域的圖像處理海底回波提取率約是波形處理方法的三倍，在圖10(c)區域圖像處理方法相對傳統波形處理的最大探測斜距提升了約12m。四、結束語為了提升機載海洋激光雷達深水區域的海底回波提取能力，文中提出了基于圖像處理提取海水深度的算法，利用雙邊濾波消除噪聲，突出海底回波廓線區域，利用Niblack局部閾值二值化對圖像進行分割，提取出海底回波廓線區域，有效提升了海底回波提取能力。文中方法與傳統波形處理方法的斜距平均偏差為0.4547m，且在深水區域，最大探測距離相較波形處理提升了12m。下一步，對圖像處理方法的參數選擇做進一步研究，找到一種自適應的濾波參數設置辦法，以避免在海底回波能量變化大的情況下將背景與前景混合的情況。在海水深度提取精度方面，將通過邊緣檢測的算法，擬合海底廓線，使其得到亞像素的海水深度精度。【作者簡介】文/黃宜帆 賀巖 胡善江 侯春鶴 朱小磊 李凱鵬 劉芳華 陳勇強 郭守川，分別來自中國科學院上海光學精密機械研究所空間激光信息傳輸與探測技術重點實驗室和中國科學院大學材料與光電研究中心。第一作者黃宜帆，男，碩士生，主要從事激光雷達水下目標探測方面研究；通訊作者賀巖，男，研究員，博士，主要從事機載海洋激光雷達和激光三維成像技術方面的研究。本文為基金項目，國家自然科學基金(41876105)、上海市科技創新行動計劃(20dz1206502)。文章來自《紅外與激光工程》（2021年第6期），參考文獻略，用于學習與交流，本文編發已取得作者同意。取自于“溪流之海洋人生”公眾平臺。