CN107272069B - 基于磁异常梯度的磁性目标追踪方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于磁异常梯度的磁性目标追踪方法，通过对磁异常梯度的矩阵变换分离出目标磁矩的单位方向矢量，制定优化问题来估计目标的位置和磁性参数，通过构建特殊的适应度函数利用粒子群算法实现对目标参数的求解。本发明所提出的基于磁异常梯度的目标追踪方法，为利用地磁总场信息对目标定位提供了一种新的思路，而且该方法可以求解出运动目标速度的信息，对磁性目标的定位追踪具有一定的参考意义。
Description
技术领域
本发明属于磁探技术领域，具体涉及基于磁异常梯度的磁性目标追踪方法。
背景技术
由于地球磁场的磁化作用，含有铁磁性材料的物质能够在地磁场上叠加磁场，即产生磁异常。通过测量这些磁异常的信息，可以反演实现对这些铁磁性物质的定位，追踪研究。这种方法已经被广泛应用于地质勘探，未爆炸物的探测，目标的定位，导航等多种方向。
地磁场是地球的一个天然的物理场，它由不同变化规律的磁场成分叠加而成。考虑地磁场随时间的变化特征，将随时间变化较快的地磁场称为地球的变化磁场，随时间变化较慢或者基本不变的地磁场成为地球的稳定磁场。
根据地磁场可以使铁磁性物质磁化的特性，可以把地磁场应用于许多领域中，在各种应用领域中，精确确定目标物的位置是一项重要任务。如需要进行的沉没船只的货物抢救、排雷、海滩救援作业、港口船舶监测、反潜应用等，都需要对水下目标物进行准确而快速的定位。由于磁性目标的存在，其产生的感应磁场会导致空间地磁场分布的变化，从而在该空间中产生磁异常。因此磁测技术是非常有效的定位方法，人们可以通过对磁异常的反演，获得该目标物体的定位信息(如几何参数，位置参数等)。
对磁性目标进行定位时，需首先测量目标产生的磁异常。测量磁异常使用的传感器有两种。一种是矢量传感器，另外一种是标量传感器。由于地磁场是矢量场，矢量传感器可以较为全面的测量磁异常的信息，然而在定位过程中，需要确定目标的六个参量才能最终确定目标的位置以及特性，包括目标的空间坐标，以及空间坐标下各个方向上面的磁矩分量。因此，至少需要2个能够测量三个方向场分量的矢量传感器。而且，在应用矢量传感器进行测量过程中，传感器的安装很复杂，安装时姿态方位一定要严格校正。当传感器的角度误差为0.05°时，测量的地磁误差大概为50nT左右。因此在运动过程中仍要实时补偿姿态和方位变化的影响，校正姿态方位还要使用其他高精度定位系统。同时由于地磁场随时间变化的影响，以及矢量传感器自身分辨率一般不高，测量距离不能太远。如专利(公开号为CN106405658A)提出了一种基于矢量磁梯度计的运动式磁性目标定位方法，采用三轴系数补偿的方法进行矢量磁梯度计的结构误差补偿，有效降低了空间梯度的测量误差,能够更加准确地获得目标磁场全张量信息。
相比于矢量传感而言，探测地磁总场的标量传感器如光泵磁力仪具有很高的分辨率，测量的地磁总场值不会因为微小的姿态变化而产生变化，因而光泵磁力仪安装使用不需要姿态方位校准，使用起来非常方便，而且探测距离远，所以实用性更强。
本发明在测量地磁总场信息的基础上，计算磁异常梯度值，通过分离出目标磁矩矢量，构建最优化问题，结合粒子群算法，从而实现对目标的定位追踪。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于磁异常梯度的磁性目标追踪方法
本发明的目的是这样实现的：
基于磁异常梯度的磁性目标追踪方法，具体的实现步骤如下：
步骤1.构建磁力仪阵列，计算磁异常的大小ΔB，ΔB可以表示为：
其中，磁性目标产生的磁场Ba的表达式为：
其中，μ0＝4π×10-7H/m是真空磁导率，M是磁偶极子的磁矩大小，[mx my mz]为磁矩的方向矢量，I和D分别表示传感器位置处的地磁场倾角和偏角，I和D的值可以通过国际地磁参考场模型(IGRF)获得或通过实测获得，
步骤2.计算得到各个轴向上的磁异常梯度值，磁异常的梯度可以表示为：
步骤3.通过矩阵变换得到磁矩的单位方向向量，根据公式(1)和(4)我们将磁异常的梯度用矩阵的形式表示为：
G＝FU (5)
其中，
由于F是可逆矩阵，磁矩的方向矢量可以表示为
U＝F-1G (6)
步骤4.构建最优化问题，磁异常梯度G的实际表达形式如下:
其中，Bi(i＝1…6)表示第i个传感器的测量值，bx是关于原点对称的传感器1和2之间的距离，by是关于原点对称的传感器3和4之间的距离，bz是关于原点对称的传感器5和6之间的距离；
在水平运动目标追踪问题中，目标的运动等效于一阶马尔可夫进程，因此，运动过程中X轴的坐标分量x可以表示为：
其中，Δt表示两个采样点间的时间间隔，目标运动过程中的Y和Z分量近似于X分量，如果目标在水平面内运动，可以假设vz＝0；
目标的磁矩信息可以表示为：
根据磁矩的单位方向矢量的性质，我们可以获得以下的表达式：
UTU＝GT(F-1)TF-1G＝1 (10)
当梯度仪中的基线长度已知时，磁异常的梯度可以通过测量值计算得到，因此利用公式(10)，磁性目标参数反演的问题转化为一种最优化问题。
步骤5.利用粒子群算法(PSO)求解最优化问题，参数矢量p＝[x,y,z,vx,vy,M]表示该最优化问题，通过构建适应度函数g(p)来实现对目标参量的求解，适应度函数表示式为：
其中，n是参与计算的采样点的个数。
步骤6.获得目标的位置和速度信息，使用粒子群算法求解出目标的位置和速度信息。
步骤1中所述的磁力仪阵列由6个标量磁传感器构成。
所述的磁传感器的测量值包含地磁场Be和磁性目标产生的磁场Ba，在远场测量时由于|Ba|远小于|Be|，磁异常的大小ΔB可被视为磁场Ba在地磁场Be方向上的投影，即ΔB≈u·Ba。
本发明的有益效果在于：
本发明通过搭建磁力仪阵列并且基于地磁总场定位理论，首先计算地磁异常的梯度。通过对磁异常梯度的矩阵变换分离出目标磁矩的单位方向向量，然后制定最优化问题来估计目标的位置和磁性参数，最后构建出特殊的适应度函数，利用粒子群算法实现对目标参数的求解。本发明所提出的基于磁异常梯度的目标追踪方法，为利用地磁总场信息对目标定位提供了一种新的思路，此方法可以求解出运动目标速度的信息，具有实际意义。
附图说明
图1为目标追踪过程流程图。
图2为磁力仪阵列及目标运动方式示意图。
图3为目标X,Y,Z方向位置的理论与实际位置对比图。
图4为目标X和Y方向的速度的理论与实际值对比图。
图5为目标磁矩的理论与实际值对比图。
具体实施方式：
下面结合附图对本发明做进一步的描述：
本发明涉及一种基于磁异常梯度的磁性目标追踪方法，该方法通过搭建磁力仪阵列并且基于地磁总场定位理论，首先计算地磁异常的梯度。通过对磁异常梯度的矩阵变换分离出目标磁矩的单位方向向量，然后制定最优化问题来估计目标的位置和磁性参数，最后构建出特殊的适应度函数，利用粒子群算法实现对目标参数的求解。
磁梯度仪含有6个总场磁力仪，基线长度为4m，磁力仪的中心位于坐标系的中心，每个磁力仪距离中心的位置为2m。同时我们认为在每个磁力仪上的测量噪声为均值为0，方差为0.01nT的高斯分布的噪声。目标磁矩在运动过程中保持不变，其大小为648A·m2，单位方向矢量为[0.6172,-0.1543,0.7715]，磁性目标沿着X轴方向运动，磁性目标的速度为[1m/s,0m/s,0m/s]，同时系统的采样时间间隔为1s。在利用粒子群算法进行反演时，系统的参数设置如下c1＝c2＝2,种群大小s＝60,最大迭代次数为200。
由已知的参量数值利用粒子群算法使用适应度函数即公式(11)对目标的位置、目标的速度、目标磁矩进行反演，具体的流程如图1所示，数据结果如图3、图4、图5所示。
图3中，在X方向目标从-21m处运动到15m处，在Y方向上目标保持距离阵列中心20m位置不变，在Z方向上保持0m不变，从图3中可知，估计出的目标位置与实际位置比较接近。
图4中，目标在X方向的速度为1m/s，在Y方向的速度为0m/s，图4给出了目标在X方向和Y方向上的计算速度，计算速度和实际速度基本吻合。
图5表示的目标的真实磁矩和估计的磁矩，尽管与磁矩的实际值相比估计值的误差较大，但是估计值和真实值在同一量级上。因此利用该算法可以计算目标磁矩的大小。
Claims (3)
1.基于磁异常梯度的磁性目标追踪方法，其特征在于，具体的实现步骤如下：
步骤1.构建磁力仪阵列，计算磁异常的大小ΔB，ΔB可以表示为：
其中，磁性目标产生的磁场Ba的表达式为：
其中，μ0＝4π×10-7H/m是真空磁导率，M是磁偶极子的磁矩大小，[mxmymz]为磁矩的方向矢量，I和D分别表示传感器位置处的地磁场倾角和偏角，I和D的值可以通过国际地磁参考场模型IGRF获得或通过实测获得，
步骤2.计算得到各个轴向上的磁异常梯度值，磁异常的梯度可以表示为：
步骤3.通过矩阵变换得到磁矩的单位方向向量，根据公式(1)和(4)我们将磁异常的梯度用矩阵的形式表示为：
G＝FU (5)
其中，
由于F是可逆矩阵，磁矩的方向矢量可以表示为
U＝F-1G (6)
步骤4.构建最优化问题，磁异常梯度G的实际表达形式如下:
其中，Bi(i＝1…6)表示第i个传感器的测量值，bx是关于原点对称的传感器1和2之间的距离，by是关于原点对称的传感器3和4之间的距离，bz是关于原点对称的传感器5和6之间的距离；
在水平运动目标追踪问题中，目标的运动等效于一阶马尔可夫进程，因此，运动过程中X轴的坐标分量x可以表示为：
其中，Δt表示两个采样点间的时间间隔，目标运动过程中的Y和Z分量近似于X分量，如果目标在水平面内运动，可以假设vz＝0；
目标的磁矩信息可以表示为：
根据磁矩的单位方向矢量的性质，我们可以获得以下的表达式：
UTU＝GT(F-1)TF-1G＝1 (10)
当梯度仪中的基线长度已知时，磁异常的梯度可以通过测量值计算得到，因此利用公式(10)，磁性目标参数反演的问题转化为一种最优化问题；
步骤5.利用粒子群算法PSO求解最优化问题，参数矢量p＝[x,y,z,vx,vy,M]表示该最优化问题，通过构建适应度函数g(p)来实现对目标参量的求解，适应度函数表示式为：
其中，n是参与计算的采样点的个数；
步骤6.获得目标的位置和速度信息，使用粒子群算法求解出目标的位置和速度信息。
2.根据权利要求1所述的基于磁异常梯度的磁性目标追踪方法，其特征在于：步骤1中所述的阵列由6个标量磁传感器构成。
3.根据权利要求2所述的基于磁异常梯度的磁性目标追踪方法，其特征在于：所述的磁传感器的测量值包含地磁场Be和磁性目标产生的磁场Ba，在远场测量时由于|Ba|远小于|Be|，磁异常的大小ΔB可被视为磁场Ba在地磁场Be方向上的投影，即ΔB≈u·Ba。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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