| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 水深数据采集方法研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 群智感知技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 多传感器数据融合技术研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.4 航道水深数据应用研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 航道水深数据测量现状分析 | 第19-26页 |
| 2.1 传统水深数据感知方法弊端分析 | 第19-21页 |
| 2.2 航道测深数据质量问题 | 第21-22页 |
| 2.3 基于群智感知的航道水深数据测量方案 | 第22-24页 |
| 2.4 群智感知水深测量相关问题分析 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 航道水深数据质量控制算法研究 | 第26-40页 |
| 3.1 数据质量控制 | 第26-27页 |
| 3.2 航道水深数据高程校正 | 第27-29页 |
| 3.3 航道水深测量假水深数据剔除算法 | 第29-33页 |
| 3.3.1 航道假水深数据剔除算法设计 | 第29-30页 |
| 3.3.2 基于曲线拟合的数据趋势分析算法 | 第30-31页 |
| 3.3.3 三次B样条函数曲线拟合法 | 第31-33页 |
| 3.4 仿真与实验分析 | 第33-39页 |
| 3.4.1 仿真结果分析 | 第33-36页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第36-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于空间特征的群智感知测深数据融合算法研究 | 第40-52页 |
| 4.1 加权平均数据融合算法 | 第40-41页 |
| 4.2 基于群智感知的航道水深数据的数据特征分析 | 第41-42页 |
| 4.3 基于插值方差估计的加权平均数据融合算法 | 第42-45页 |
| 4.4 仿真与实验分析 | 第45-51页 |
| 4.4.1 仿真结果分析 | 第45-48页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 基于时间序列的群智感知测深数据融合算法研究 | 第52-60页 |
| 5.1 基于群智感知的航道水深时间序列的数据特征分析 | 第52-53页 |
| 5.2 时间衰减函数 | 第53-55页 |
| 5.2.1 向前衰减函数 | 第53-54页 |
| 5.2.2 向后衰减函数 | 第54-55页 |
| 5.3 测深数据的时空融合仿真分析 | 第55-59页 |
| 5.3.1 构建融合权值 | 第55-56页 |
| 5.3.2 仿真分析 | 第56-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 | 第67页 |
| A 作者在攻读学位期间被录用的论文目录 | 第67页 |
| B 作者在攻读学位期间参与的科研项目 | 第67页 |