[发明专利]基于前馈网络的无人机航磁全轴梯度磁干扰补偿的方法

说明书

本发明提供了一种基于前馈网络的无人机航磁全轴梯度磁干扰补偿的方法，包括：对标定飞行数据进行小波变换和归一化的预处理操作，然后将归一化的前馈网络输入向量送入建立好的前馈网络进行训练，采用正则化的代价函数，利用误差后向传播算法迭代求解稳定的前馈网络参数，将最终收敛的网络作为补偿网络；对勘探飞行数据进行同样的预处理操作以及将勘探飞行数据送入得到的补偿网络进行计算，获得飞机干扰磁场的估计，并获得磁干扰补偿。通过训练前馈网络得到稳定的网络参数，将其作为补偿网络对勘探飞行的数据进行补偿，有效回避了最小二乘算法中逆矩阵不稳定和过拟合的问题，还扩展了前馈网络的泛化性能，实现了无人机航磁全轴梯度磁干扰补偿。

技术领域

本发明属于地球物理航空磁法勘探领域，涉及一种基于前馈网络的无人机航磁全轴梯度磁干扰补偿的方法。

背景技术

航空磁法勘探作为一种重要的航空物探手段在地球物理领域获得广泛的应用，传统的航磁勘探平台以有人机为主，近十年来，随着无人机技术的发展，无人机被广泛的应用到航空磁法勘探领域。无人机相较有人机来说，具有廉价、高效、安全等显著优点，但无人机由于具有飞机尺寸较小，探头间基线较短等特征，在获取的航磁梯度数据中干扰磁场的影响非常显著，进而严重影响了航磁勘探的数据质量和最终成图效果。因此，有效去除飞机干扰磁场对无人机的影响在航磁梯度测量中具有重要的意义。

目前国内针对干扰磁场这一技术问题主要通过磁补偿设备诸如RMS公司的AADC系列磁补偿仪，PICO公司的航磁补偿设备等来解决，上述设备均基于传统的航磁补偿算法设计，先将光泵磁力仪和磁通门磁力仪采集到的数据通过一个低通滤波器，滤除部分和飞机磁干扰不相关的噪声，其后通过最小二乘算法，达到去除飞机干扰磁场的目的。而上述无人机航磁补偿方法仍存在如下技术问题：

基于最小二乘算法的补偿方法容易引起过拟合的现象，算法的泛化性能受到限制，传统的航磁补偿算法模型中存在复共线性的问题，采用最小二乘算法对特征矩阵求逆时，由于条件数过大导致逆矩阵不稳定，不能较好的解决该问题；另一方面，常见无人机在搭载一定的载荷后机动性较差，无法实现标准标定飞行中的横滚、俯仰、偏航等机动飞行，因此为有人机设计的标定飞行无法应用在常见无人机上。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明提供了一种基于前馈网络的无人机航磁全轴梯度磁干扰补偿的方法，以至少部分解决以上所提出的技术问题。

(二)技术方案

根据本发明的一个方面，提供了一种基于前馈网络的无人机航磁全轴梯度磁干扰补偿的方法，包括：对标定飞行数据进行小波变换和归一化的预处理操作，获得归一化的前馈网络输入向量；将归一化的前馈网络输入向量送入建立好的前馈网络进行训练，采用正则化的代价函数，利用误差后向传播算法迭代求解稳定的前馈网络参数，迭代直至收敛，将最终收敛的网络作为补偿网络；对勘探飞行数据进行小波变换和归一化的预处理操作，获得作为输入向量的勘探飞行数据；以及将作为输入向量的勘探飞行数据送入补偿网络进行计算，并将补偿网络的输出数据做反归一化操作，获得飞机干扰磁场的估计，从勘探飞行光泵磁力仪获取的数据中减去飞机干扰磁场的估计即可获得磁干扰补偿。

在本发明的一个实施例中，代价函数表达式如下：

其中，G_H(n)为光泵磁力仪输出数据的离散样本点，为前馈网络的预测输出值，n为离散样本点的个数，w_i,i+1表示第i层和第i+1层之间的权函数，β为正则化系数，用来控制正则化因子的量级，使正则化因子和偏差项处于同一量级。

在本发明的一个实施例中，前馈网络进行训练的运行过程对应的表达式为：

为输入向量，为连接矩阵，为连接矩阵，为连接向量，为列向量，和均为列向量；