本文選題：磁異常探測 + 標(biāo)準(zhǔn)正交基分解算法　； 參考：《電子科技大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：我們生活的環(huán)境中由于地球這個大磁體的存在而處處分布著磁場,所以地球上的任何物體均會受到地磁場的影響。磁性物體或被地磁場磁化的鐵磁性物質(zhì),以及運動導(dǎo)體由于切割地磁場產(chǎn)生渦流磁場等,都會對地磁場產(chǎn)生擾動,稱為磁異�，F(xiàn)象;基于磁異現(xiàn)象對磁性目標(biāo)進行檢測和定位的方法就是磁異常探測-MAD(Magnetic Anomaly Detection)。磁異常探測技術(shù)是基于基本的物理現(xiàn)象,具有很好的穩(wěn)定性和通用性,并且是一種被動式的探測方法,在軍事、地質(zhì)資源勘查、考古、地震預(yù)警、空間探測、醫(yī)學(xué)診斷和生物磁學(xué)等方面,有著廣泛的應(yīng)用。本文主要討論該技術(shù)在航空物探方面的應(yīng)用,主要工作包括以下幾方面:首先,基于磁異常信號相對環(huán)境磁噪聲是十分微弱的情況,選取了能有效的提高磁異常信號信噪比的標(biāo)準(zhǔn)正交基函數(shù)(OBF)分解算法。該算法是通過求解磁異常信號在所選擇的基函數(shù)空間上的能量函數(shù)來達(dá)到提高信噪比的目的,在分析中也驗證了對特征時間的估計方法。進一步分析得到,由于三個基函數(shù)的自相關(guān)函數(shù)不是理想的?形函數(shù),而互相關(guān)函數(shù)也不是恒為零,所以得到的能量函數(shù)往往不理想。于是提出了一種將三個基函數(shù)組合成一個新的基函數(shù)的改進方法,這樣可以改善能量函數(shù)的形狀使其更像一個尖脈沖。最后討論了平臺機動對能量函數(shù)的影響。其次,考慮到在高斯白噪條件下標(biāo)準(zhǔn)正交基函數(shù)分解算法對磁異常信號的處理效果是最理想的,而非高斯白噪聲對應(yīng)的檢測效果不盡如意的情況。對在環(huán)境磁噪聲中占主要成分的地磁噪聲,基于其功率譜密度滿足1/f?0 2?????的非高斯特性,選取了一種基于自回歸模型(AR)的白化濾波方法。對如海洋背景磁場這種一般的非高斯噪聲,提出了一種基于小波變換的白化方法,并通過仿真以瑞利分布和指數(shù)分布為例驗證了其白化的有效性。然后,將能量函數(shù)作為目標(biāo)檢測時的檢驗統(tǒng)計量與門限值相比較,如果能量函數(shù)在連續(xù)的一段時間的內(nèi)均大于自適應(yīng)門限值,即認(rèn)為有目標(biāo)。為了達(dá)到恒虛警率(CFAR)檢測的效果,基于能量函數(shù)的分布特性,采用兩側(cè)單元平均選大(GOCACFAR)的恒虛警概率檢測算法來確定自適應(yīng)門限值。最后,將傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)正交基函數(shù)分解算法的應(yīng)用條件進行了拓寬,由之前的平臺和目標(biāo)一個固定一個運動拓寬到兩個可以以任意速度和角度運動。并據(jù)此提出了一種具有一定實際應(yīng)用價值的定位方法:型定位方法。
[Abstract]:We live in an environment in which there is a magnetic field everywhere because of the existence of a large magnet, so any object on the earth will be affected by the geomagnetic field. Magnetic objects or ferromagnetic materials magnetized by geomagnetic field, as well as eddy current magnetic field produced by moving conductor due to cutting geomagnetic field, will disturb the geomagnetic field, which is called magnetic anomaly phenomenon. Magnetic Anomaly detection is a method to detect and locate magnetic targets based on magnetic anomaly. Magnetic anomaly detection technology is based on basic physical phenomena, has good stability and versatility, and is a passive detection method in military, geological resources exploration, archaeology, earthquake warning, space exploration, Medical diagnosis and biomagnetism are widely used. This paper mainly discusses the application of this technique in aeronautical geophysical exploration. The main work includes the following aspects: firstly, based on the fact that the magnetic anomaly signal is very weak relative to the ambient magnetic noise, The standard orthogonal basis function (OBF) decomposition algorithm which can effectively improve the signal-to-noise ratio of magnetic anomaly signals is selected. This algorithm can improve the signal-to-noise ratio by solving the energy function of the magnetic anomaly signal in the selected basis function space. The method of estimating the characteristic time is also verified in the analysis. Further analysis shows that the autocorrelation function of the three basis functions is not ideal? The form function, and the cross-correlation function is not constant to zero, so the energy function is often not ideal. An improved method of combining three basis functions into a new basis function is proposed, which can improve the shape of the energy function and make it more like a sharp pulse. Finally, the influence of platform maneuver on energy function is discussed. Secondly, considering that the processing effect of the standard orthogonal basis function decomposition algorithm is the most ideal under the condition of Gao Si white noise, but the detection effect of the non-Gao Si white noise is not satisfactory. The geomagnetic noise, which is the main component of environmental magnetic noise, is satisfied with 1/f?0 _ 2 based on its power spectral density. A whitening filtering method based on autoregressive model is selected. For general non-Gao Si noise such as ocean background magnetic field, a whitening method based on wavelet transform is proposed, and its whitening efficiency is verified by taking Rayleigh distribution and exponential distribution as examples. Then, the energy function is compared with the threshold when the energy function is used as the test statistic for target detection. If the energy function is larger than the adaptive threshold value for a continuous period of time, then the target is considered as a target. In order to achieve the CFAR detection effect, based on the distribution characteristics of the energy function, the CFAR probability detection algorithm of GOCACFAR is adopted to determine the adaptive threshold value. Finally, the application conditions of the traditional standard orthogonal basis function decomposition algorithm are broadened, from the previous platform and the target to one fixed motion at a time to two moving at any speed and angle. Based on this, a localization method with practical application value is put forward.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM936

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本文編號：2019006