本发明专利技术公开了一种基于梯度信息熵正交基分解的磁异常检测方法。本发明专利技术根据采集到的磁梯度张量背景信号的特点估计出信号分布的方差，构建信息熵的指标，并通过此指标来对采集到的五个磁异常梯度张量分量信号进行信息熵处理，再采用新的标准正交基对五个处理后的信号进行整合以及处理，得到梯度信息熵正交基分解的输出信号，再根据输出信号判断是否存在铁磁目标导致的异常信号。致的异常信号。致的异常信号。
【技术实现步骤摘要】
一种基于梯度信息熵正交基分解的磁异常检测方法
[0001]本专利技术涉及信号处理，微弱信号检测，属于微弱信号检测领域。
技术介绍
[0002]磁异常检测是一种通过测量地磁信号中隐藏的微小变化来探测、定位被遮蔽的磁性目标的方法。磁异常检测性能卓越是因为通常遮蔽物以及周围环境，如空气、土壤、恶劣天气等，本身不具有磁性且几乎不会影响目标的磁性，使得磁异常检测可以无视这些干扰从而检测到磁性目标。磁异常检测的这些特性使得它具有重要的研究意义和开发前景，现如今磁异常检测被广泛的运用于军事与民用领域。军事领域上，磁异常检测被运用于水面与水下磁性目标检测、目标位置磁性目标出现预警、枪支检测等。民用领域中，磁异常检测被运用于地下矿产勘探,车辆检测与识别、停车位探测、公共场合安全检测等方面。
[0003]目前检测磁异常信号的常用方法有OBF方法和最小熵方法。OBF法只适用于检测高斯白噪声背景下的磁异常信号，而自然磁场更趋近于有色噪声。最小熵方法在低信噪比信号中识别准确率不高。本专利技术提出一种梯度信息熵正交基分解的磁异常信号检测方法，利用梯度上的信号可以提高信噪比，再将OBF方法和最小熵方法结合起来共同提高信噪比，从而可以从信噪比更低的信号中检测到此异常信号。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于梯度信息熵正交基分解的磁异常检测方法，能够准检测到目标信号中有无磁异常信号。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0006]一种基于梯度信息熵正交基分解的磁异常检测方法，其特征在于，实现步骤如下：
[0007]步骤1：采集没有磁异常的磁信号作为背景信号，并求取全磁梯度张量的五个独立分量信号a1、a2、a3、a4、a5；
[0008]步骤2：对五个分量信号a
i
(i＝1～5)进行归一化处理，再采用小波包滤波对分量信号a
i
(i＝1～5)进行去趋势项处理和高斯化处理；
[0009]步骤3：采用核估计法求步骤2所得五个分量各自的方差σ
i
(i＝1～5)；
[0010]步骤4：使用同一套设备采集欲检测的磁信号，求取磁梯度张量信号的五个独立分量信号b1、b2、b3、b4、b5；
[0011]步骤5：对步骤4得到的b
i
(i＝1～5)按照步骤2中对a
i
(i＝1～5)的处理，。完成归一化处理、去趋势项处理和高斯化处理；
[0012]步骤6：建立适合信息熵处理后的磁异常梯度张量信号的标准正交基τ
j
(w)(j＝1～7)；
[0013]步骤7：根据步骤3得到的五个方差σ
i
(i＝1～5)，分别对待检测信号b1、b2、b3、b4、b5进行改进的信息熵处理，得到A
i
(i＝1～5)；
[0014]步骤8：利用步骤6中建立好的标准正交基分别对步骤7所得的A
i
(i＝1～5)进行正
交基分解，并将分解后得到的五个信号分量进行合并；
[0015]步骤9：根据Neyman Pearson准则设定阈值，并将超过阈值处的信号认定为由磁异常引起的，即认为是磁异常发生处。
附图说明
[0016]图1是本专利技术方法构建构造适合信息熵处理后的磁异常梯度张量信号的标准正交基计算方法的流程图。
[0017]图2是利用本文提出的适合信息熵处理后的磁异常梯度张量信号的标准正交基和改进的信息熵函数对待测信号进行磁异常检测的流程图。
[0018]图3是适合信息熵处理后的磁异常梯度张量信号的标准正交基的波形图。
具体实施方式
[0019]下面结合附图及具体实施方式，详细描述一种基于梯度信息熵正交基分解的磁异常检测方法的技术方案。
[0020]如图1、2所示，具体步骤：
[0021]一种基于梯度信息熵正交基分解的磁异常检测方法，其特征在于，实现步骤如下：
[0022]步骤1：采集没有磁异常的磁信号作为背景信号，并求取全磁梯度张量的五个独立分量信号a1、a2、a3、a4、a5；
[0023]步骤2：对五个分量信号a
i
(i＝1～5)进行归一化处理，再采用小波包滤波对分量信号a
i
(i＝1～5)进行去趋势项处理和高斯化处理；
[0024]步骤3：采用核估计法求步骤2所得五个分量各自的方差σ
i
(i＝1～5)；
[0025]步骤4：使用同一套设备采集欲检测的磁信号，求取磁梯度张量信号的五个独立分量信号b1、b2、b3、b4、b5；
[0026]步骤5：对步骤4得到的b
i
(i＝1～5)按照步骤2中对a
i
(i＝1～5)的处理，。完成归一化处理、去趋势项处理和高斯化处理；
[0027]步骤6：建立适合信息熵处理后的磁异常梯度张量信号的标准正交基τ
j
(w)(j＝1～7)；
[0028]步骤7：根据步骤3得到的五个方差σ
i
(i＝1～5)，分别对待检测信号b1、b2、b3、b4、b5进行改进的信息熵处理，得到A
i
(i＝1～5)；
[0029]步骤8：利用步骤6中建立好的标准正交基分别对步骤7所得的A
i
(i＝1～5)进行正交基分解，并将分解后得到的五个信号分量进行合并；
[0030]步骤9：根据Neyman Pearson准则设定阈值，并将超过阈值处的信号认定为由磁异常引起的，即认为是磁异常发生处。
[0031]如图1所示，构造适合信息熵处理后的磁异常梯度张量信号的标准正交基的计算方法如下，由铁磁物体距离采集平台的距离l，移动的速度v，采样频率F
s
以及信息熵选取的滑动窗长N共同确定。
[0032]已知磁梯度基函数公式为：
[0033][0034][0035][0036]将上式以采样率F
s
转化为离散函数f
j
(w
i
)(j＝1,2,
…
7)后代入到改进后的信息熵公式中得到z
j
(w
i
)(j＝1,2,
…
7)，将步骤3中的σ
i
的均值σ代入，公式如下：
[0037][0038]再将A
j
(w
i
)进行施密特正交化使得其成为标准正交基τ
j
(w
i
)(j＝1,2,
…
7)，施密特正交化公式如下，得到的标准正交基如图3所示：
[0039][0040][0041][0042][0043][0044][0045]如图2所示，利用新构造的标准正交基对信号进行整合的计算方法如下：
[0046][0047][0048][0049][0050][0051]μ0本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于梯度信息熵正交基分解的磁异常检测方法，其特征在于，实现步骤如下：步骤1：采集没有磁异常的磁信号作为背景信号，并求取全磁梯度张量的五个独立分量信号a1、a2、a3、a4、a5；步骤2：对五个分量信号a
i
(i＝1～5)进行归一化处理，再采用小波包滤波对分量信号a
i
(i＝1～5)进行去趋势项处理和高斯化处理；步骤3：采用核估计法求步骤2所得五个分量各自的方差σ
i
(i＝1～5)；步骤4：使用同一套设备采集欲检测的磁信号，求取磁梯度张量信号的五个独立分量信号b1、b2、b3、b4、b5；步骤5：对步骤4得到的b
i
(i＝1～5)进行归一化处理，再采用小波包滤波对分量信号b
i
(i＝1～5)进行去趋势项处理和高斯化处理；步骤6：建立适合信息熵处理后的磁异常梯度张量信号的标准正交基τ
j
(w)(j＝1～7)；步骤7：利用步骤3得到的五个方差σ
i
(i＝1～5)，分别对待检测信号b1、b2、b3、b4、b5进行改进的信息熵处理，得到A
i
(i＝1～5)；步骤8：利用步骤6中建立好的标准正交基分别对步骤7所得的A
i
(i＝1～5)进行正交基分解，并将分解后得到的五个信号分量进行合并；步骤9：根据Neyman Pearson准则设定阈值，根据阈值判断是否存在磁异常信号及其发生的时间。2.根据权利要求1中所述的一种基于梯度信息熵正交基分解...
【专利技术属性】
技术研发人员：王成栋，彭根斋，周家齐，闫欢，陈勇，王豪，雷廷宇，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第九研究所，
类型：发明
国别省市：
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