基于水下运动平台的磁性目标跟踪与特征反演

doi:10.3969/j.issn.1000-1093.2021.09.016

摘要/Abstract

摘要： 传统的磁梯度张量定位方法大多基于单磁偶极子模型，对具有一定尺度的目标存在定位精度不足的问题，而且易受环境噪声以及测量精度的影响，尤其是在偶极子特征平面上，微小的扰动或者观测精度不足就会导致定位结果发生较大的偏差。针对上述问题，基于多个偶极子的组合模型，结合具有鲁棒性的无迹卡尔曼滤波算法，提出一种针对尺度磁性目标的磁梯度跟踪方法。该方法能够有效提高磁性尺度目标的定位精度，特别当出现异常观测时仍然可以准确定位目标。以水雷或者水下未爆弹等目标的识别为例，根据鲁棒无迹卡尔曼算法得到的偶极子分布状态，结合主成分分析算法的数学含义，设计了一种可以准确反演目标的主尺度特征以及结构特征的目标尺度反演算法。该算法可识别目标主尺度为线结构或者面结构，对目标主尺度反演误差小于0.3 m，对目标主尺度方向的反演误差小于2°，可为目标种类判别提供参考。

关键词: 磁性目标, 磁梯度, 水下运动平台, 鲁棒性, 特征反演

Abstract: The traditional positioning methods with magnetic gradient tensor are basically based on single magnetic dipole model，which results in insufficient positioning accuracy. Moreover，these positioning methods are easily affected by environmental noise and measurement accuracy. Especially in the dipole characteristic plane，little disturbance or insufficient observation accuracy will lead to a big deviation of positioning results. A new magnetic gradient tracking method for scale magnetic targets is proposed based on the combination model of multiple dipoles and the robust nonlinear Huber unscented Kalman filter. The proposed method can effectively improve the positioning accuracy of scale magnetic targets，especially when abnormal observation occurs，it can still accurately locate the target. In order to identify targets such as mines or underwater unexploded projectiles，and considering the mathematical meaning of principal component analysis (PCA)，a inversion algorithm based on the dipole distribution obtained by NHUKF algorithm is proposed. The inversion algorithm can identify the main scale as line structure or surface structure，and the inversion error of main scale is less than 0.3 m，the inversion error of the direction is less than 2 degrees，which provides a reference for the target classification.

Key words: magnetictarget, magneticgradienttensor, underwatermovingplatform, robustness, characteristicsinversion

中图分类号:

TJ61⁺7

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