项目名称: 基于磁场梯度张量的多磁源目标反演方法研究

项目编号: No.51207011

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 电气科学与工程学科

项目作者: 孟立飞

作者单位: 北京卫星环境工程研究所

项目金额: 25万元

中文摘要: 磁源反演,是指通过对空间有限点处磁场数据的测量和分析,来计算推演空间中磁源的位置和磁矩。以往的磁源反演主要采用测量磁场矢量或分量的方法,利用磁场梯度张量反演磁源是一种磁源反演的新方法。相对于磁场矢量的测量,磁场梯度张量受磁化方向影响小,其特征根和旋转不变量能更好地反演场源参数,能够排除随机噪声和远处磁源的干扰,测量精度较高。目前,基于磁场梯度张量的磁源反演方法用在单个磁源的反演方面较为有效,而在多个复杂磁源的情况下分辨能力较弱,这也是各种静磁测量、反演理论普遍面临的问题。 本项目在已有的欧拉磁源反演方法的基础上,提出基于磁场梯度张量的多静态磁源目标反演方法,同时设计出测量方法,进行软件仿真和实验验证,达到准确有效的分辨多个磁源的目的,解决多磁源反演的难题。本项目未来可应用于磁性细节测量、大面积地矿探测、复杂情况下潜艇探测等。

中文关键词: 多磁源;反演;欧拉反褶积;遗传算法;磁场梯度

英文摘要: Magnetic Source Inversion method interprets magnetic sources' position and magnetic moment information through measurement and analysis of data sets of limited points in the magnetic field. In the past, it is commonplace to employ methods involve magnetic vector or scalar in magnetic interpretation. To introduce magnetic gradient tensor (MGT) into such methods is recently favored. Comparing with magnetic vector, magnetic gradient tensor has more advantages in multi-aspects, that is not susceptible to the total magnetization. Its eigenvalues and rotational invariant can interpret source parameters more easily. Detector's orientation is not strictly restricted and contour of sources under subsurface can be well depicted. Also such methods is unsusceptible to interference from random noise or magnetic sources in the distance. At the present time, though it is efficient to use MGT methods to solve single source inverse problems, it is still far from well resolved in multi source problems, which is confronted in kinds of inverse theories. This study will investigate into the multi static magnetic sources inverse theory and measurement methods based on MGT, and also some must experiments will be performed. In such way we can discriminate multi magnetic sources precisely and solve the conundrum of multi source invers

英文关键词: Multiple Magnetic Source;Inversion;Euler Deconvolution;Genetic Algorithm;Magnetic Gradient

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

基于流线的流场可视化绘制方法综述
专知会员服务
23+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
74+阅读 · 2021年9月27日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年7月5日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年4月23日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年2月8日
专知会员服务
81+阅读 · 2020年12月11日
斯坦福EE364a《凸优化》课件,301页ppt
专知会员服务
93+阅读 · 2020年7月14日
积分梯度:一种归因分析方法
极市平台
1+阅读 · 2022年3月17日
浅谈分辨率对模型影响以及训练方法
极市平台
0+阅读 · 2022年1月19日
NeurIPS21 || 矢量量化的VQ-GNN
图与推荐
0+阅读 · 2021年12月3日
CT影像肺结节分割研究进展
专知
4+阅读 · 2021年4月23日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
64+阅读 · 2021年6月18日
Arxiv
15+阅读 · 2019年3月16日
小贴士
相关VIP内容
基于流线的流场可视化绘制方法综述
专知会员服务
23+阅读 · 2021年12月9日
专知会员服务
74+阅读 · 2021年9月27日
专知会员服务
36+阅读 · 2021年7月5日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年4月23日
专知会员服务
38+阅读 · 2021年2月8日
专知会员服务
81+阅读 · 2020年12月11日
斯坦福EE364a《凸优化》课件,301页ppt
专知会员服务
93+阅读 · 2020年7月14日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员