[发明专利]一种基于ε-SVR算法的航磁梯度干扰的去除方法有效
| 申请号： | 201611071153.0 | 申请日： | 2016-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN106707352B | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 黄玲;吴佩霖;费春娇;张群英;方广有 | 申请（专利权）人： | 中国科学院电子学研究所 |
| 主分类号： | G01V3/16 | 分类号： | G01V3/16;G01V3/38 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 方丁一 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 飞行器 去除 算法 补偿模型 勘探数据 磁梯度 干扰磁场 | ||
1.一种基于ε-SVR算法的航磁梯度干扰的去除方法，其特征在于，包括：
基于ε-SVR算法获得针对飞行器本身干扰的补偿模型；
获得飞行器勘探数据；以及
使用所述补偿模型对勘探数据进行补偿，以去除飞行器干扰磁场的影响，在飞行器标定飞行中基于ε-SVR算法获得针对飞行器本身干扰的补偿模型包括：
获得标定数据，该标定数据在标定飞行中获得；
对所述标定数据进行降采样处理；以及
对降采样处理后的标定数据进行ε-SVR算法处理获得补偿模型，
在获得勘探数据和使用所述补偿模型对勘探数据进行补偿之间还包括：针对获得的勘探数据进行二进小波处理；以及
在获得标定数据和对所述标定数据进行降采样处理之间还包括：获得的标定数据进行二进小波处理。
2.根据权利要求1所述的去除方法，其特征在于，对降采样处理后的标定数据进行ε-SVR算法处理获得补偿模型包括：
将降采样处理后的标定数据带入到原始优化问题；
将原始优化问题转换为对偶优化问题；以及
求解对偶优化问题，获得补偿模型。
3.根据权利要求2所述的去除方法，其特征在于，所述原始优化问题的表达式如下：
Gdi-wTΦ(Ai)-b≤ε+ξi,
其中：w是超平面的拟合系数，wT是超平面的拟合系数的转置，C为惩罚参数，ξi和为弛豫参数，b为超平面的截距，ε为超平面可以容忍的数据波动范围，Gdi为第i个样本点飞机的干扰磁场对磁总场梯度数据的影响数值，由光泵磁力仪测得，s.t.表示约束条件；
其中：Ai为第i个样本点磁通门的测量值形成的特征矩阵，Φ(Ai)为核函数映射方式，所述降采样处理后的标定数据包括Ai和Gdi。
4.根据权利要求3所述的去除方法，其特征在于，所述核函数映射方式
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