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基于UUV磁传感器阵列的水下弱磁异常探测方法研究

批准号:
51909216
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
23.0 万元
负责人:
樊黎明
依托单位:
学科分类:
船舶工程
结题年份:
2022
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:

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项目成果

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中文摘要
结合我国海洋开发和海洋国土安全的需求,针对发展无人水下航行器(UUV)在水下弱磁异常信息探测方面的核心科学问题和关键技术手段,本项目拟开展基于UUV磁传感器阵列的水下弱磁异常探测方法与技术研究。在UUV传感器阵列方面,研究磁传感器阵列的基线优化方法,磁传感器阵列与UUV载体的最佳匹配布设技术,分析阵列的系统误差对磁梯度测量的影响机理,提出有效的误差补偿方法;在UUV水下高精度磁场梯度的测量方面,研究UUV的旋转震动及海浪磁噪声对磁梯度测量的影响,提出磁干扰的实时抑制方法;在弱磁异常信息探测方面,分析磁噪声对磁异常探测效果的影响,重点探索磁噪声作用下磁异常特征信息的增强机理,提出有效的弱磁异常信息的探测新方法。开展相关的水下弱磁异常探测试验研究,验证所提方法的有效性。项目的研究成果有助于提升UUV水下弱磁异常信息的感知能力,为水下大范围海洋磁异常信息获取提供一定的理论指导和有效方法。
英文摘要
In order to meet the needs on ocean exploration and homeland security, and solve the core scientific problems and key technical problems in developing the method for detecting the weak magnetic anomaly based on Unmanned Underwater Vehicle (UUV), the project intends to carry out the researches on detection methods and techniques for underwater weak magnetic anomaly based on UUV magnetic sensor array. For the sensor array of magnetic anomaly detection, baseline optimization method for the array with magnetic sensors, and optimal matching layout technology of sensor array and UUV are will be investigated. An effective method for error compensation will be proposed based on analysis of the influence mechanism of system error on magnetic gradient. For the underwater high-precision magnetic gradient measurement in UUV, the influence of rotating vibration of UUV and magnetic noise of ocean waves on measurement will be investigated, and the real-time suppression algorithm will be proposed. For the weak magnetic anomaly detection, we will analyze the effect of magnetic noise on magnetic anomaly detection, and develop magnetic noise suppression algorithm. We will also focus on exploring a new enhancement mechanism of magnetic anomaly feature information under magnetic noise, and proposes a new effective method for detecting the weak magnetic anomaly information. Finally, relevant experiment about magnetic anomaly detection will be carried out to validate the effectiveness of the studied and approaches and methods. The research results of the project will be helpful to improve the perception ability of UUV for detecting underwater weak magnetic anomaly information, and provide some theoretical guidance and effective methods of information acquisition in underwater large-scale ocean magnetic anomaly.
海洋磁场能够反映海洋区域地磁场分布和变化特征信息,在水下磁性目标探测、反潜探潜等领域中具有重要作用。针对水下弱磁异常信息探测方面的核心科学问题和关键技术手段,本项目开展了基于UUV磁传感器阵列的水下弱磁异常探测方法研究。在UUV磁传感器阵列的构建方面:为满足有限能源运动平台的磁场探测需求,设计与开发基于MEMS器件的小型化、低功耗新型磁传感器,设计了相应的放大器和滤波器,实现了磁噪声的抑制。同时,分析并揭示了传感器阵列与探测目标的构效关系,建立总磁场梯度测量的物理模型,构建磁传感器阵列尺度优化的性能指标,实现磁传感器阵列在UUV有限空间的最佳匹配与安装。在UUV水下高精度磁场梯度的测量方面:针对UUV航行时的旋转振动对磁测测量的影响,提出了自适应卡尔曼滤波的磁场梯度测量的方法,降低卡尔曼滤波器对初始参数的依赖,有效抑制平台旋转振动对测量影响,提高水下磁场测量精度。在水下弱磁异常探测方面:研究了水下目标磁异常的时空传播机理,分析并获得磁异常的多维特征信息,构建水下弱磁异常的智能探测模型,提出了两种类型的弱磁异常探测方法:基于随机共振和基于机器学习框架的磁异常探方法。在前者中,研究了低信噪比的磁异常信号重构,采用随机共振将部分磁噪声能量转化为磁异常能量,利用磁噪声来增强磁异常信号,提高信噪比,实现对水下弱磁异常的探测。在后者中,将磁异常探测转化为是识别磁性异常信号是否存在的二进制分类问题,构建了正交基系数和最小磁熵表征磁异常特征信息,提出分类感知模型的磁异常探测方法,建立磁异常数据集,实现了感知模型的训练和测试,获得最佳弱磁异常感知模型。在低信噪比情况,该探测方法能够提高磁异常的探测性能。开展了无人平台搭载阵列的水下磁场梯度测量实验,验证了相关方法的有效性。本项目在水下弱磁异常探测方面的研究成果,有助于推进水下目标探测技术的进一步发展,提升水下复杂环境的小目标探测能力。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Adaptive Magnetic Anomaly Detection Method with Ensemble Empirical Mode Decomposition and Minimum Entropy Feature
集成经验模态分解和最小熵特征的自适应磁异常检测方法
DOI: 10.1155/2020/8856577
发表时间: 2020-08
期刊: JOURNAL OF SENSORS
影响因子: 1.9
作者: [Fan Liming, Kang Chong, Wang Huigang, Hu Hao, Zou Mingliang]
通讯作者: Zou Mingliang
Adaptive Magnetic Anomaly Detection Method Using Support Vector Machine
使用支持向量机的自适应磁异常检测方法
DOI: 10.1109/lgrs.2020.3025572
发表时间: 2022
期刊: IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
影响因子: 4.8
作者: [Liming Fan, Chong Kang, Huigang Wang, Hao Hu, Xiaojun Zhang, Xing Liu]
通讯作者: Xing Liu
Gradient signals analysis of scalar magnetic anomaly using orthonormal basis functions
使用正交基函数的标量磁异常梯度信号分析
DOI: 10.1088/1361-6501/ab9701
发表时间: 2020-05
期刊: MEASUREMENT SCIENCE AND TECHNOLOGY
影响因子: 2.4
作者: [Fan Liming, Kang Chong, Hu Hao, Zhang Xiaojun, Liu Jianguo, Liu Xing, Wang Huigang]
通讯作者: Wang Huigang
Magnetic Anomaly Detection Using One-Dimensional Convolutional Neural Network With Multi-Feature Fusion
使用具有多特征融合的一维卷积神经网络进行磁异常检测
DOI: 10.1109/jsen.2022.3175447
发表时间: 2022-06
期刊: IEEE Sensors Journal
影响因子: 4.3
作者: [Fan Liming, Hao Hu, Zhang Xiaojun, Huigang Wang, Chong Kang]
通讯作者: Chong Kang
UUV运动状态下的水下目标磁梯度张量测量与智能成像方法研究
  • 批准号:
    52371353
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    50万元
  • 批准年份:
    2023
  • 负责人:
    樊黎明
  • 依托单位:
国内基金
海外基金