[發明專利]一種基于梯度分析的海水溫度場采樣方法

在審

• 申請號: 201810524293.1
• 申請日: 2018-05-28
• 公開（公告）號: CN108846400A
• 公開（公告）日: 2018-11-20
• 發明（設計）人: 劉廠;雷宇寧;高峰;趙玉新;何忠杰
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工程大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于梯度分析的海水溫度場采樣方法，其特征在于：步驟如下：

步驟1、利用Sobel算子計算海水溫度場中每個數據點的梯度大小，得到梯度空間分布；

步驟2、利用K-Means算法對梯度空間分布進行聚類分塊操作：

2.1.隨機選定數據空間中p個對象作為初始的p個聚類中心；

2.2.按照距離就近準則將數據逐個分配到相應的聚類中心所在的聚類中；

2.3.計算每個聚類中所有對象的均值作為該聚類的新的聚類中心，計算所有數據對象到其所在聚類中心的距離平方和；

2.4.判斷各個聚類中心以及各個距離平方和是否發生變化，若是，則轉到步驟2.2，否則算法迭代結束，輸出各個聚類中心以及各個對象的聚類結果；

步驟3、計算每個聚類塊的采樣率和采樣點數目：

將第j個聚類塊的采樣率設置為：

式中：b_j為海水溫度場第j個聚類塊的采樣率，a為基礎采樣率，g_j為海水溫度場第j個聚類塊的聚類中心梯度大小，G為海水溫度場所有聚類塊聚類中心梯度值的集合，ave(G)為海水溫度場所有聚類塊聚類中心梯度值的均值，max(G)為海水溫度場所有聚類塊聚類中心梯度值的集合中最大值，min(G)為海水溫度場所有聚類塊聚類中心梯度值的集合中最小值；

得到各個聚類塊的采樣率后，計算聚類塊的采樣點數目為：

m_j＝b_j·n_j

式中：m_j是第j個感知塊的采樣點數目，b_j是第j個感知塊的采樣率，n_j是感知塊的數據網格的數目；

步驟4、聚類塊內隨機采樣：

將整個采樣區域網格數據排列成n×1列一維信號f，設標準正交基Ψ＝[ψ₁,ψ₂,...,ψ_n]∈R^n×n是稀疏基，f是原始，其中f＝Ψx,x∈Rⁿ，x是f在稀疏基Ψ的投影，為稀疏信號；

設采樣區域有m個采樣點，其中m＜＜n，n是原始信號f的數據網格的數目，根據每個聚類塊分配到的采樣點數目，在聚類塊內隨機位置進行采樣，并編碼進全區域采樣編碼矩陣R中，R是m×n階的位置編碼矩陣，在有采樣位置置1而其余沒有采樣的位置置0。

得到由海水溫度觀測值組成的向量y＝Rf，其中f＝Ψx，f是溫鹽場數據排列成的一維信號，Ψ是稀疏基，x是f在稀疏基Ψ下的投影；

步驟5、利用重構算法ASMP重構溫鹽場分布：

5.1.外循環初始化溫鹽信號的稀疏估計、殘差余量；

5.2.計算內積，更新外循環支撐索引集；

5.3.初始化內循環的殘差余量、稀疏估計、內循環迭代的計數器；

5.4.計算內積，更新內循環支撐索引集、稀疏估計、殘差余量；

5.5.若本次內循環迭代殘差余量比上次迭代殘差余量少，返回步驟5.4，否則返回步驟5.2；

5.6.外循環是否達到最大迭代次數，若是，則輸出海水溫度場一維信號的稀疏估計x，否則返回步驟5.2；

得到稀疏估計x后，利用計算式f＝Ψx得到海水溫度場一維信號重構值f，其中Ψ是DCT稀疏基，一維信號f經過二維變換后得到重構的溫鹽場分布。

2.根據權利要求1所述的一種基于梯度分析的海水溫度場采樣方法，其特征在于：步驟1中具體為：將Sobel算法的水平垂直兩個方向拓展為四個方向，四個方向分別為水平、垂直以及兩個對角線方向，則算子模板拓展為：

那么四個方向的點f(x,y)的梯度大小為：

式中：g(x,y)為f(x,y)二維離散點的梯度大小，s_x,s_y,s_x',s_y'分別是x方向，y方向以及兩個對角線方向上的偏導數。

3.根據權利要求2所述的一種基于梯度分析的海水溫度場采樣方法，其特征在于：步驟4中，稀疏矩陣Ψ取為DCT基。

4.根據權利要求3所述的一種基于梯度分析的海水溫度場采樣方法，其特征在于：ASMP重構算法的輸入閾值取為1.3。