国际上最广泛应用的波浪观测设备是波浪浮标，因为它们能够在海上进行定时定点的波浪参数遥测，可以实现全天时、全天候的监测，且成本较低、稳定性较高。海浪谱是描述海浪能量分布状态的重要工具，通过海浪谱可以准确描述海浪的动态变化，有助于海洋科学家和工程师理解海浪的复杂行为，为航海安全、海洋工程设计以及海洋能源开发等领域的决策提供强有力的支撑，是目前海洋业务需求的重要参数之一。

海洋环境复杂多变，观测设备采集到的波浪数据往往伴随着各种各样的噪声，为了提升波浪观测数据的准确度，进而提供更加精确的海浪谱信息，本文开展基于波浪浮标数据处理的卡尔曼滤波算法研究，旨在优化波浪浮标数据的解析过程，以更好地应对海洋灾害预防和海洋资源开发的需求。

本文搭建了一款基于MEMS九轴姿态传感器的波浪浮标数据采集系统，详细地说明了波浪测量原理和波浪数据处理算法的实现，并进一步研究分析了Sage-Husa自适应卡尔曼滤波技术在提高海浪谱估计精度上的应用，最后通过波浪仿真实验和海上比对试验，对波浪数据处理算法的效果进行了量化分析。具体研究内容如下：

首先，根据《GB∕T 14914.3-2021 海洋观测规范》对波浪浮标硬件系统提出的技术指标和用户功能需求，确定了该波浪数据采集系统的整体设计方案——使用能够同时采集三轴加速度、三轴磁力计和陀螺仪数据的HWT906九轴姿态传感器作为加速度计，然后在STM32单片机上对这些加速度信号进行滤波和二次积分处理，最终解算出来的波浪参数都被存储到SD卡上。

接着，在软件开发方面，详细介绍了波浪的测量原理以及波浪数据处理算法的实现细节——选用四元素法对加速度信号进行坐标转换、滤波处理、在频域内进行二次积分、异常值检测、以及通过统计分析提取波浪特征值；使用C语言将经过验证和仿真后的MATLAB环境中的波浪数据处理算法移植到ARM硬件平台上。

在研究海浪谱估计算法的过程中，介绍了几种常见的海浪谱模型，使用Welch法来实现海浪谱估计，并利用PM谱反演出来的波浪位移数据来模拟分析Sage-Husa自适应卡尔曼滤波技术在提高波浪谱估计精度方面的应用效果。

最后，通过实验验证波浪浮标数据处理算法的性能。先是搭建了一个简易的波浪仿真装置，以转动轴直径作为标准波高，通过电机控制转速来设定标准波周期，以此对波浪数据处理算法的精度进行了量化分析。然后设计了海上试验，将搭建的基于MEMS九轴姿态传感器的波浪浮标数据采集系统与SBY1-1型波浪浮标进行比对测试。实验结果表明，该波浪浮标数据处理系统的输出误差符合《海洋观测规范》所规定的一级误差要求，并且观测处理性能较为稳定，证明其能够实现长期稳定的海上观测。