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以海底未爆弹作为待测目标物,对其建立了偶极子磁异常探测模型,应用正交基检测算法 (Orthogonal Basis Functions,OBFs)对获取的磁信号进行弱磁信号提取。结合 GPS 经纬度信息,提出处理海底磁异常数据的数据融合过程,然后创建地磁图来定位可疑的未爆弹(Unexploded Ordnance,UXO)。通过仿真对算法处理流程进行分析。首先,利用有限元模拟方法对未爆弹在地磁背景下所产生的磁异常进行建模,然后模拟实际当中的空间采样过程,得到观测区采样信号图。通过插值的方法进行磁场的重构,最后获取异常源的位置信息。在未爆弹实际探测中,原始磁异常信号信噪比为 14.34 dB。对原始磁异常数据进行滤波、正交基算法检测,信噪比为 20.04 dB,显著提高了 5.7 dB。最终利用地磁图确定可能存在的未爆弹的经纬度位置。结果显示目标探测准确率达到 100%,虚警率为 0。该研究验证了磁异常探测在浅海掩埋未爆弹探测和定位的准确性和可靠性。 相似文献
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海底管道是海洋油气输运的重要命脉,需要定期进行检测探测以分析评估其安全稳定性。基于埋设海底管道及其磁异常特征,通过研究埋设海底管道磁异常的检测技术及其组成、应用方法,优化海底管道磁异常检测设备布设与检测测线方案,实现埋深大于5 m的深埋海底管道磁异常特征的完全检测。通过海底管道磁异常数据反演可获取实测海底管道路由相比设计竣工路由的坐标偏距、管道埋深等数据,在某区域14.5 km长的海底管道探测实际工程中应用良好,探测数据符合管道路由勘察评价标准规范,为管道埋藏状态分析提供了依据,形成了一种高效、精确的海底管道探测评价方法。 相似文献
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作为一种被动检测目标的方法,磁异常检测方法凭借其隐蔽性能好和抗干扰能力强的优势受到广泛的关注,磁异常检测方法不断涌现,应用范围也不断扩展。从信号特征选取的角度综述了2类磁异常检测方法的原理,详细阐述了以OBF(标准正交基)、MED(最小熵)、HOC(高阶过零)3种检测方法为代表的磁异常检测方法研究现状,分析了接下来的研究方向,为磁异常检测研究提供参考。 相似文献
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磁场异常探测是隐蔽目标探测领域一项重要的探测技术,磁传感器技术的进步促使磁矢量探测成为当前热点。然而有关矢量磁异常的目标定量探测方法讨论较少,关于磁矢量探测与磁标量探测的差异性众说不一,存在巨大争论。基于矢量磁异常三维成像的隐蔽目标精确探测方法,讨论磁标量探测与矢量探测的差异性,并通过仿真实验与实际案例讨论了矢量磁异常的探测效能。研究表明:矢量磁异常三维成像能够更准确地探测隐蔽目标的三维空间分布与目标磁性特征,能够为隐蔽目标位置圈定以及目标类型识别提供依据。 相似文献
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南海磁异常对比方法的改进 总被引:5,自引:0,他引:5
南海海盆区的磁异常(△T)具有明显的叠加性,并可有效地分离为浅源和深湖两种异常。浅泊异常的磁源体埋深稳定在5km左右,正演拟合计算表明是由层2A引起,与大洋扩张磁条带模型的可对比性更佳。受此启迪,提出应以浅源异常作为鉴别磁条带序列的依据,并开发了相应的解释方法,从而为解决南海的扩张时代问题奠定了基础。 相似文献
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为解决近岸海底电缆“最后一公里”高精度探测和定位的技术难题,在构建近岸海底电缆磁异常正演模型,分析正演曲线特性的基础上,引入超低空无人机航磁技术,对阳江风电场密集分布的近岸海底电缆进行探测,验证不同飞行高度对电缆探测效果的影响;计算平面磁异常总梯度模能够减弱局部异常之间的叠加和干扰作用,推断海底电缆走向。实验结果证明:采用观测高度为10 m的超低空旋翼无人机航磁探测,在近岸区域获得了预期探测效果;实验采用平面磁异常总梯度模的计算方法,有效提高了海底电缆的平面解析能力。 相似文献
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热带印度洋偶极子发生和演变机制的数值研究 总被引:5,自引:0,他引:5
对中国科学院大气物理研究所(IAP)大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室(LASG)发展的第三代海洋模式(L30T63 OGCM)进行了改进。分析了该模式1959年1月—1998年12月的40a积分结果,以此研究热带印度洋偶极子发生、发展和消亡的物理机制。对数值模拟结果的分析表明,赤道印度洋表面异常东风引起的异常环流结构是偶极子发生、发展的主要动力学原因,其表面异常东风转换为异常西风所引起的异常环流结构调整是偶极子消亡的主要动力学原因;海气界面热通量异常的交换对热带印度洋海表温度距平偶极子模态的形成和演变起着重要的作用;垂直输送作用是热带印度洋次表层海温偶极子模态发生和演变的主要物理机制。 相似文献
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利用三轴磁传感器阵列对水下磁性目标进行定位是典型的非线性最小二乘优化问题,传统高斯– 牛顿(GN)法和列文伯格–马夸尔特(LM)算法在求解该问题时具有初值敏感性问题。通过引入信赖域搜索技术,对 LM 算法进行改进,并基于改进的 LM 算法实现磁性目标定位,又通过设置判断阈值来评估迭代点与最优解的距离,提出一种结合改进 LM 算法和高斯–牛顿法特点的改进 LM-GN 算法,既降低了算法对初始值的依赖性,又提高了运行效率。仿真实验结果表明:该方法可以克服现有方法中受初始值影响较大的问题,对目标特征参数的估计更精确,且收敛速度快,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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针对分布式光纤传感信号噪声强、识别难的问题, 本文提出一种基于优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD) 融合梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient, MFCC) 特征的海缆裸露状态识别方法, 用于识别海上风机海底电缆接入端浅埋和裸露两种状态。首先, 利用参数优化的VMD 对光纤振动信号进行分解, 并利用相关系数法筛选本征模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF); 其次, 融合梅尔频率倒谱系数、原始振动信号和所选IMF 的时域和频域特征, 以及IMF 的能量和熵特征构建高维特征集, 利用补偿距离评估技术(Compensation Distance Evaluation Technique, CDET) 进行降维; 最后, 设计长短时记忆网络(Long Short Term Memory Network, LSTM) 结构, 将训练集输入网络进行训练, 测试集验证网络的有效性, 实现海缆裸露状态识别。通过现场采集的海缆振动数据进行验证, 测试准确率达到100%, 结果表明该方法能够准确识别和预测海缆裸露状态。 相似文献