【摘要】：磁探測(cè)是利用磁目標(biāo)在地磁場(chǎng)中生成感應(yīng)磁場(chǎng)進(jìn)而改變?cè)植嫉默F(xiàn)象,來(lái)達(dá)到測(cè)量磁目標(biāo)的原理。鐵磁目標(biāo)在地磁場(chǎng)中也會(huì)改變?cè)姶欧植?這種現(xiàn)象稱(chēng)為磁異常。磁異常作為一種基本電磁現(xiàn)象,其包含著待測(cè)目標(biāo)的重要信息,因此在各種磁探測(cè)應(yīng)用背景都有著重要的意義。實(shí)際的目標(biāo)信號(hào)常常淹沒(méi)在不同的環(huán)境磁噪聲中難以識(shí)別,本文主要研究的就是微弱磁異常信號(hào)的檢測(cè)方法。首先,本文將對(duì)目標(biāo)信號(hào)建模,推導(dǎo)磁異常信號(hào)在測(cè)量坐標(biāo)系上的標(biāo)量信號(hào)表示。從特征降維的角度,介紹磁異常信號(hào)的磁偶極模型的標(biāo)準(zhǔn)正交基(OBF)分解。接著,對(duì)不同目標(biāo)信號(hào)樣式進(jìn)行主成分分析(PCA)和提取。接下來(lái),對(duì)目標(biāo)信號(hào)和噪聲進(jìn)行時(shí)頻分析,對(duì)比混合信號(hào)與純?cè)肼暤臉颖緯r(shí)頻圖,選擇樣本區(qū)分度最大的時(shí)頻分布作為后續(xù)算法的輸入樣本。其次,文章將從特征降維的角度來(lái)分析相關(guān)性匹配檢測(cè)算法,將未知信號(hào)與簡(jiǎn)化后的目標(biāo)特征做相關(guān)性匹配,再以一定的閾值來(lái)判決信號(hào)。本文處理的地磁噪聲一般都是有色噪聲,因此采用基于自回歸模型的白化濾波處理。接下來(lái)對(duì)混合信號(hào)以及純磁噪聲分別做OBF相關(guān)性檢測(cè)。PCA和線(xiàn)性判別分析(LDA)分別從樣本間距和類(lèi)別間距的角度將特征大大地簡(jiǎn)化,文章將對(duì)比二者在混合信號(hào)以及純磁噪聲之間的區(qū)分度。然后,本文提出將原磁探測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化成圖像分類(lèi)問(wèn)題,把原信號(hào)通過(guò)時(shí)頻變換轉(zhuǎn)化為二維的圖像信號(hào),擬合實(shí)際測(cè)量環(huán)境下的數(shù)據(jù)分布,并生成正負(fù)樣本,從最大化樣本間區(qū)分度的角度出發(fā),使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)分類(lèi)來(lái)達(dá)到磁異常目標(biāo)探測(cè)的目的。然后針對(duì)磁異常探測(cè)的應(yīng)用背景,闡述了該目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)模型的關(guān)鍵參數(shù)、訓(xùn)練和測(cè)試流程。最后,文章將討論基于CNN的磁異常檢測(cè)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。分析包含不同來(lái)源測(cè)量信號(hào)的訓(xùn)練集對(duì)模型的影響。接著對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì),分析網(wǎng)絡(luò)針對(duì)待測(cè)磁信號(hào)時(shí)頻圖的感受野,以及模型時(shí)間和空間復(fù)雜度,給出優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)。接著對(duì)模型訓(xùn)練情況進(jìn)行分析,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和樣本結(jié)構(gòu)。最后對(duì)該模型與相關(guān)性檢測(cè)方法進(jìn)行實(shí)測(cè)及分析,驗(yàn)證學(xué)習(xí)檢測(cè)算法(CNN)在微弱磁異常的檢測(cè)上相對(duì)于相關(guān)性算法的優(yōu)越性。最終完成基于CNN的磁異常檢測(cè)的具體實(shí)現(xiàn)。
【圖文】：

磁異�，F(xiàn)象

磁異常測(cè)量原理
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：O441.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2662055