由于快速磁场随距离的衰减,产生的磁异常远程磁性目标通常是埋在磁噪音。为了提高性能的磁异常检测低信噪比(疯了),我们提出了一种自适应方法的疯狂合奏经验模态分解(EEMD)和最小熵(我)特性。磁数据分解成多个固有模态函数(货币)由EEMD不同尺度。根据已定义的标准,电磁噪声和磁信号重构是基于货币基金,分别。磁信号重建的熵特征提取基于噪声的概率密度函数(PDF)更新的重建磁噪音。最小熵方法,相比传统的熵特征提取方法是更加明显。检测到磁异常时低于阈值熵的特性。因此,有效揭示了弱磁异常的方法。测量磁噪音是用于验证该方法的性能。结果表明,该方法的检测概率高较低的输入信噪比。
一个bstract>磁性目标所产生的磁场,改变周围的环境磁场的分布,称为磁异常。磁异常检测是一个被动的方法检测铁磁对象。它已经被应用在许多领域,如未爆炸武器检测(
最近,研究者提出磁异常检测的几种方法
为了提高低信噪比的情况下检测性能和复杂的电磁环境,我们提出了一种自适应方法的疯狂与集成经验模态分解和最小熵(EEMD-ME)功能。与此同时,类似的方法与经验模态分解和最小熵(EMD-ME)特性和完整的集成经验模态分解与自适应噪声和最小熵(CEEMDAN-ME)功能也实现。方法,测量磁数据与不同尺度分解为多个货币基金。根据imf的特点,PDF磁噪声参数的实时更新使用重建磁噪音。然后,重建的磁信号计算的熵特征在一个移动的窗口与更新的PDF的噪音。最后,磁异常检测时的熵特性下降低于阈值。总之,该方法的优点有三:(1)PDF格式的参数噪声实时更新;(2)输入信号的信噪比改善;和(3)低计算复杂度实现检测。因此,该方法具有更好的鲁棒性,较高的检测概率弱磁异常检测。
经验模式分解是由黄自适应处理非线性和非平稳的信号(
是的,保存<我nline-formula>
不,治疗<我nline-formula>
为了缓解EMD的“混合模式”现象,提出了noise-assisted版本,如EEMD [
EE米D的算法描述如下:
CEEMDAN,让<我nline-formula>
因此,信号<我nline-formula>
一般来说,国际货币基金组织(IMF)组件排序从高频到低频。因此,将会有一个组件索引<我nline-formula>
如果第一个重大改变CMSE是(<我nline-formula>
磁性目标可以被认为是一个磁偶极子目标之间的距离和最大磁强计是三倍以上目标维度。检测磁性目标,疯狂的模型如图
磁异常检测模型。
在实践中,磁场<我nline-formula>
在测量目标可以改变所产生的磁异常磁噪声模式。在信息理论、熵作为测量的信息。在裁判。
在我的方法中,需要一个PDF磁噪声的先验条件时使用熵特性为目标检测。PDF是通过使用统计方法基于测量磁噪音。然而,当环境条件改变时,有必要更新新的数据的PDF (
为了克服我方法在裁判的问题。
为了减少颞磁场变化对磁异常检测的影响,我们设计了一个一维阵列传感器(如图
一维与两个磁力计传感器阵列。
典型的磁异常信号由模拟生成目标。目标是在平行移动<我nline-formula>
磁场的合成信号,如图
合成磁场的信号。
首先从合成磁信号。(一)国际货币基金组织通过EMD分解。(b)国际货币基金组织的由EEMD来分解。(c)国际货币基金组织的由CEEMDAN来分解。
根据imf的重建。(一)重构信号使用EMD的货币。使用货币的EMD (b)重建的噪音。EEMD (c)重构信号,使用货币。(d)重建EEMD噪音,使用货币。CEEMDAN (e)重构信号,使用货币。(f)重建CEEMDAN噪音,使用货币。
重建后,一个近似的PDF磁噪声得到重建的电磁噪音。PDF的噪声的参数更新基于重建的噪音。可以计算的熵特征重构信号与噪声的PDF。的输出数据所示的方法
输出的方法。(一)输出的最小熵方法。(b) EMD-minimum熵方法的输出。(c) EEMD-minimum熵方法的输出。(d) CEEMDAN-minimum熵方法的输出。
我的传统方法相比,该方法有两个优点在弱磁异常检测。(1)近似PDF的噪音可以实时更新重建的电磁噪音。它克服了问题的PDF磁噪声很难更新变化的运动。(2)重建信号的输入信噪比可以提高基于货币基金。相对于原始信号的信噪比为-10.47 dB,重构信号的信噪比提高到9.37 dB EEMD-ME方法,8.16 dB EMD-ME方法,分别和7.14 dB CEEMDAN-ME方法。此外,更新参数的执行时间的噪音约0.87年代的PDF EEMD-ME方法,0.07 EMD-ME方法和2.51年代CEEMDAN-ME方法,分别。它可以被认为是PDF实时的更新,尤其是在EMD-ME和EEMD-ME方法。
提到的信噪比计算由以下方程:
为了评估该方法的有效性,进行了蒙特卡罗模拟。模拟,模拟的目标是朝着平行<我nline-formula>
该方法的检测性能。
从表
在本文中,我们提出了自适应方法集成经验模态分解和最小熵的特性,可以提高磁异常检测的性能较低的信噪比。的方法,由EEMD原始磁数据处理,得到了货币基金。根据货币基金的性质,重构磁噪音是用于更新参数的PDF。重建的磁信号是用来提取磁异常的熵特性使用更新后的PDF。当低于阈值熵特性,磁异常检测。我的传统方法相比,提出的熵特征提取方法是更明显的和有用的,揭示了弱磁异常。EEMD-ME方法的执行时间大约是1 s。与此同时,EMD-ME CEEMDAN-ME方法实现和用于检测弱磁异常信号。结果表明,当注册会计师从30.14增加到35.12,EEMD-ME方法的检测精度从99.5%下降到90.5%。然而,EMD-ME和CEEMDAN-ME方法的检测精度从91.0%和97.7%下降到57.4%和79.6%,分别。 Therefore, the detection performance of EEMD-ME method is better in the weak magnetic anomaly detection.
磁场数据用于支持本研究的发现是由地磁传感和应用实验室,哈尔滨工程大学,在许可证,所以不能免费提供。请求访问这些数据应该Chong康教授,
作者宣称没有利益冲突。
这项工作是由中国国家自然科学基金(51909216),陕西自然科学基础研究项目(项目2020号金桥- 151),和基础研究基金为中央大学(排名31020190 qd033)。
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