[发明专利]一种海洋大气波导数据采集及可视化处理方法

说明书

本发明涉及一种海洋大气波导数据采集及可视化处理方法，包括：大气波导多传感器间的数据交互和信息采集。数据的预处理和分布式融合。对原始数据文件进行初始控制和标记异常值的操作。利用“滤波‑均方差”控制方法对经过第三步处理的数据文件中对未进行异常值标记的数据进行连续性检验。对数据的垂直变化进行一致性检验。用BP神经网络进行曲线拟合和插值，将经过第五步处理后的原始数据作为训练数组输入，根据所得的拟合曲线进行数据的插值。对多组传感器的数据进行平均计算。数据的可视化图形显示和可视化处理：根据经过上述步骤处理之后的数据进行图形化绘制。

技术领域

本发明属于海洋数据处理领域，涉及海洋大气波导数据采集及可视化处理。

背景技术

大数据与海洋科技的紧密联系使得海洋大数据处理成了国内外关注的热点，海洋大数据采集和处理是对海洋进行开发和利用的基础和前提，是促进海洋科技进一步发展和获取国际竞争优势的关键，对我国海洋强国战略的实现有着重要的意义。然而，海洋信息数据丰富而复杂，数据量大且多为异源数据，并且大数据处理虽然在其他领域已有广泛的应用，但在海洋信息处理上的应用很少，因此大数据的采集和处理方法在海洋领域的应用已成为关键问题。

目前在海洋数据采集和处理中，大气波导资料是重要的一部分，对评估和预测电磁波传播和海上探测通信系统有着重要的意义。但对于大气波导的采集处理系统，国内外的研究还不完善，加上数据的可视化处理的兴起，一套完善的大气波导数据采集和可视化处理系统已成为当前研究的热点和难点。

发明内容

本发明的目的在于提供一种大气波导数据采集及可视化处理的方法，在多传感器信息交互和分布式融合采集数据的基础上，对原始数据进行可视化的数据处理。技术方案如下：

一种海洋大气波导数据采集及可视化处理方法，包括下列步骤：

第一步：大气波导多传感器间的数据交互和信息采集。

第二步：数据的预处理和分布式融合。将各个传感器采集的二进制数据转化为所需要的数据类型，并且对各个传感器采用分布式融合方式，得到大气波导的原始数据文件。

第三步：对原始数据文件进行初始控制和标记异常值的操作。

第四步：利用“滤波-均方差”控制方法对经过第三步处理的数据文件中对未进行异常值标记的数据进行连续性检验，包括滑动平均值和均方差的计算，若判断滑动平均值与均方差的关系存在异常，则对异常的数据进行标记处理。

第五步：对数据的垂直变化进行一致性检验。根据包括温度在内的气象要素在垂直方向上是连续分布的现象，选取数据的底层、中层、顶层三层数据进行均方差计算，判断是否满足一致性的要求。

第六步：用BP神经网络进行曲线拟合和插值，将经过第五步处理后的原始数据作为训练数组输入，根据所得的拟合曲线进行数据的插值。

第七步：数值的平均：对多组传感器的数据进行平均计算。

第八步：数据的可视化图形显示和可视化处理：根据经过上述步骤处理之后的数据进行图形化绘制，包括折线图、方块图、风速图和等值线图在内的图形的绘制，根据图形直观的显示对数据进行进一步处理。

第九步：输出标准化文件。

优选地，第五步中对于温度要素，温度在垂直方向上随高度呈线性变化，即

DX＝|X₁-X₂|

DX为高度层1和高度层2的要素值的差值。

①要素一致性范围的确定：

a.设DX＝2；