【技术实现步骤摘要】
基于BP神经网络的地磁矢量测量系统的干扰磁场补偿方法
[0001]本专利技术涉及地磁矢量测量
,尤其涉及一种基于BP神经网络的地磁矢量测量系统的干扰磁场补偿方法。
技术介绍
[0002]地磁矢量(北分量、东分量和垂直分量)测量广泛应用于勘测和搜索救援、矿产勘探、车辆检测、无人设备定位和地磁导航等领域。将三轴磁传感器与惯导系统(INS)相结合可以测量地磁场矢量场,惯导系统用于为三轴磁传感器提供姿态信息,利用姿态信息将该矢量转换为地理坐标系,该装置即为地磁场矢量测量系统。然而,由于铁磁性部件本身以及惯性元件、功率电路模块等其他电气设备产生的磁干扰,导致测量值与实际值之间存在较大误差,成为影响地磁场矢量测量精度的主要因素。因此,磁场干扰场补偿技术是提高测量精度的关键。
[0003]影响地磁矢量测量系统磁干扰补偿性能的主要因素有三个:(i)磁干扰补偿模型,即使用数学公式表征磁干扰源;(ii)补偿策略,即如何建立误差模型方程;(iii)补偿参数估计算法,即如何准确估计误差参数。针对地磁矢量测量系统的校正补偿问题,现有技术中通常采用以下几种校正补偿方式:
[0004](1)基于矢量补偿模型并考虑涡流场以实现校正补偿,然而磁干扰非常复杂,一些其他类型的磁干扰,如电力设备和电流磁场则无法完全无法表征。
[0005](2)基于旋转平台的补偿策略,包括使用三种不同的姿态旋转策略(对称旋转、正交旋转和随机旋转)构造方程,其中由于选择的测量位置具有代表性,并且覆盖了整个姿态空间,因而对称旋转策略的补偿效果最佳。 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络的地磁矢量测量系统的干扰磁场补偿方法,其特征在于,步骤包括:S01.将地磁矢量测量系统放置在三维亥姆霍兹线圈的中心,通过控制流经线圈的电流,在三维亥姆霍兹线圈的中心均匀区域生成不同振幅、不同方向以及不同变化率的磁矢量场;S02.收集三维亥姆霍兹线圈产生的代表性磁矢量数据,构建形成模型的训练数据集和测试数据集;S03.使用所述训练样本数据集训练BP神经网络,训练得到BP神经网络模型,并使用所述测试数据集对训练得到的BP神经网络模型进行测试,直至得到符合要求的BP神经网络模型;S04.获取地磁矢量值的测量值,并使用步骤S03得到的所述BP神经网络模型预测地磁矢量测量系统的地磁矢量值,以实现地磁矢量测量系统的干扰磁场补偿。2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的地磁矢量测量系统的干扰磁场补偿方法,其特征在于,所述步骤S03中采用基因遗传算法优化BP神经网络。3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的地磁矢量测量系统的干扰磁场补偿方法,其特征在于,所述BP神经网络的输入层包括3个神经元以用于输入地磁矢量测量系统输出值H
m
=[H
mx
,H
my
,H
mz
]
T
,H
mx
,H
my
,H
mz
分别为地磁矢量测量系统输出值H
m
的三个分量,输出层包括3个神经元,以用于输出三维亥姆霍兹线圈产生的真实地磁矢量值H=[H
x
,H
y
,H
z
]
T
,H
x
,H
y
,H
z
分别为H的三个分量。4.根据权利要求3所述的基于BP神经网络的地磁矢量测量系统的干扰磁场补偿方法,其特征在于,所述BP神经网络的隐含层设置为2层或3层,隐含层中的神经元数量按照下式计算得到:其中,m和n分别表示BP神经网络中输入层和输出层中的神经元数量,β为1~10之间的常数。5.根据权利要求1所述的基于BP神经网络的地磁矢量测量系统的干扰磁场补偿方法,其特征在于,所述步骤S03中还包括模型评估和优化步骤,当模型训练过程结束时,评估训练得到的所述BP神经网络模型是否满足预设要求,如果是则得到最终的BP神经网络模型,否则调整所述BP神经网络模型的结构和参数,直至所述BP神经网络模型满足预设要求。6.根据权利要求5所述的基于BP神经网络的地磁矢量测量系统的干扰磁场补偿方法,其特征在于,所述模型评估和...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘中艳,张琦,徐昱静,潘孟春,胡佳飞,陈棣湘,陈卓,丁翘楚,黄博,邱晓天,唐莺,
申请(专利权)人:中国人民解放军国防科技大学,
类型:发明
国别省市:
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。