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        基于差分進(jìn)化算法的磁梯度張量系統(tǒng)誤差校正

        2022-12-03 09:37:42丁學(xué)振李卓軒李予國(guó)劉浩
        地球物理學(xué)報(bào) 2022年12期
        關(guān)鍵詞:磁場(chǎng)

        丁學(xué)振,李卓軒,李予國(guó),2,3*,劉浩

        1 中國(guó)海洋大學(xué)海洋地球科學(xué)學(xué)院,山東青島 266100 2 中國(guó)海洋大學(xué)海底科學(xué)與探測(cè)技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,山東青島 266100 3 青島海洋科學(xué)與技術(shù)試點(diǎn)國(guó)家實(shí)驗(yàn)室海洋礦產(chǎn)資源評(píng)價(jià)與探測(cè)技術(shù)功能實(shí)驗(yàn)室,山東青島 266237

        0 引言

        磁法探測(cè)在地質(zhì)調(diào)查、資源探測(cè)、軍事、環(huán)境等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價(jià)值(管志寧,1997;林君等,2017).磁法探測(cè)的發(fā)展可分為總磁場(chǎng)測(cè)量、總場(chǎng)梯度測(cè)量、矢量場(chǎng)和磁梯度張量場(chǎng)測(cè)量等3個(gè)階段(張昌達(dá),2006).相對(duì)于磁場(chǎng)數(shù)據(jù),磁梯度張量數(shù)據(jù)具有異常信號(hào)更敏感、空間分辨率高、降低地磁噪聲、減少對(duì)基站的需求等優(yōu)勢(shì)(Pedersen and Rasmussen,1990;Schmidt and Clark,2006;Clark,2012).

        磁梯度張量是磁場(chǎng)矢量在3個(gè)正交方向上的空間變化率(Schmidt et al.,2004).在實(shí)際測(cè)量中,可以采用差分近似法、旋轉(zhuǎn)調(diào)制法(Tilbrook,2009)和直線測(cè)量法(Sunderland et al.,2009)測(cè)得磁梯度張量數(shù)據(jù).差分近似法易于實(shí)現(xiàn),并且能夠獲得全張量信息,因此得到了廣泛應(yīng)用(苗紅松,2017).目前,基于差分近似原理的磁梯度張量數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)大致可分為基于超導(dǎo)量子干涉儀的磁梯度張量系統(tǒng)(Schmidt et al.,2004;Gamey,2008;Keenan et al.,2010;汪瀛等,2015)和基于磁通門傳感器的磁梯度張量系統(tǒng)(Koch et al.,1996;Sulzberger et al.,2006;Sui et al.,2014;Yin et al.,2014).磁梯度張量超導(dǎo)量子干涉系統(tǒng)具有很高的靈敏度,但量程范圍較小、成本高,并且對(duì)系統(tǒng)安裝工藝和測(cè)量環(huán)境要求也較高.而基于磁通門傳感器搭建的磁梯度張量系統(tǒng)成本較低,對(duì)安裝工藝要求相對(duì)較低,利于大批量生產(chǎn)制造(李青竹等,2017).由于磁通門傳感器制作工藝和磁梯度張量系統(tǒng)安裝精度的限制,張量測(cè)量精度會(huì)受到單個(gè)傳感器誤差(零偏、三軸非正交誤差、三軸靈敏度不一致)和多傳感器非對(duì)準(zhǔn)誤差的影響,磁梯度張量系統(tǒng)輸出誤差有時(shí)可達(dá)上千nT/m (李青竹等,2018),因此必須對(duì)其進(jìn)行校正.

        目前,大部分磁梯度張量系統(tǒng)校正方法為兩步校正方法,該方法包括兩個(gè)步驟(Pang et al.,2013a,b;Yin et al.,2014,2015a;遲鋮等,2017).第一步是對(duì)單傳感器的誤差進(jìn)行校正.該校正可分為矢量校正方法(Pang et al.,2014)和標(biāo)量校正方法(Pang et al.,2013b;Yin et al.,2014,2015a;遲鋮等,2017).矢量校正方法以高精度磁場(chǎng)矢量為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)磁通門傳感器進(jìn)行校正,該方法需要測(cè)量準(zhǔn)確的磁場(chǎng)矢量,對(duì)試驗(yàn)條件要求較高.標(biāo)量校正方法以高精度磁場(chǎng)總場(chǎng)為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)磁通門傳感器進(jìn)行校正,該方法因較為方便且成本低而得到廣泛應(yīng)用.第二步是對(duì)磁梯度張量系統(tǒng)的非對(duì)準(zhǔn)誤差進(jìn)行校正.以磁梯度張量系統(tǒng)中的一個(gè)傳感器或搭載平臺(tái)坐標(biāo)系(Yin et al.,2014;Li et al.,2018)為基準(zhǔn),將多個(gè)傳感器校正至同一坐標(biāo)系中.兩步校正方法的缺點(diǎn)在于第二步的校正結(jié)果依賴于第一步校正結(jié)果的精度,第一步校正結(jié)果的誤差直接影響著第二步校正效果.為了解決兩步校正方法存在的問題,Yin等(2015b)和Li等(2018)提出了基于最小二乘擬合方法的一步校正方法.一步校正方法將磁梯度張量系統(tǒng)的理想輸出校正至搭載平臺(tái)坐標(biāo)系中,需要令張量系統(tǒng)繞三個(gè)正交的坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)采集數(shù)據(jù),該方法依賴于高精度的三軸無磁旋轉(zhuǎn)臺(tái)且試驗(yàn)難度較大.上述兩步校正方法和一步校正方法大多基于最小二乘擬合方法估計(jì)磁梯度張量系統(tǒng)的誤差參數(shù),而最小二乘擬合反演方法對(duì)初始參數(shù)比較敏感,為獲得較好的校正結(jié)果,需對(duì)初始參數(shù)進(jìn)行仔細(xì)調(diào)整(Pang et al.,2013c).

        為了進(jìn)一步解決一步和兩步校正方法存在的問題,本文提出了一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的磁梯度張量系統(tǒng)校正方法.差分進(jìn)化算法具有全局尋優(yōu)、不受初始模型選取限制等優(yōu)點(diǎn),可以有效解決基于最小二乘擬合的校正方法依賴于初始參數(shù)的問題.我們將張量分量和張量不變量引入反演目標(biāo)函數(shù)中,只需一步反演即可實(shí)現(xiàn)單傳感器誤差和張量系統(tǒng)非對(duì)準(zhǔn)誤差的校正,有效避免了兩步校正方法中第一步校正精度對(duì)第二步校正結(jié)果的影響問題,提高了校正精度.

        1 磁梯度張量系統(tǒng)及誤差校正

        1.1 張量數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

        磁梯度張量系統(tǒng)包括十字形結(jié)構(gòu)、正方形結(jié)構(gòu)、三角形結(jié)構(gòu)、直角四面體和正四面體結(jié)構(gòu)等5種基本結(jié)構(gòu)(劉麗敏,2012).磁梯度張量系統(tǒng)采用差分近似的原理測(cè)量張量數(shù)據(jù),不同結(jié)構(gòu)的張量系統(tǒng)會(huì)帶來測(cè)量誤差,其中,十字形結(jié)構(gòu)的磁梯度張量系統(tǒng)測(cè)量誤差最小.圖1為十字形磁梯度張量系統(tǒng)示意圖,它由4個(gè)三軸磁通門傳感器組成,其中1號(hào)和3號(hào)傳感器沿x軸分布,2號(hào)和4號(hào)傳感器沿y軸分布,基線距離為d.根據(jù)差分近似原理,磁梯度張量系統(tǒng)中心位置o處的張量矩陣為(Li et al.,2018;Yin et al.,2015b)

        (1)

        式中,Bij表示第i(i=1,2,3,4)個(gè)傳感器測(cè)得的j(j=x,y,z)方向上的磁場(chǎng)分量.在磁法測(cè)量中,通常將磁性物體產(chǎn)生的異常場(chǎng)看作為無源的靜磁場(chǎng),異常場(chǎng)的散度和旋度都為零,故張量矩陣G中只有Bxx,Bxy,Bxz,Byy,Byz5個(gè)獨(dú)立分量(尹剛等,2016).

        由張量矩陣G的特征值可以計(jì)算得到磁梯度張量不變量,三個(gè)張量不變量的表達(dá)式如下(Clark,2012;Mu et al.,2019):

        (2)

        式中,λ1,λ2,λ3為張量矩陣G的3個(gè)特征值,且滿足λ1≥λ2≥λ3,|λ1|≥|λ2|,|λ3|≥|λ2|.

        圖1 十字形磁梯度張量系統(tǒng)示意圖Fig.1 Schematic diagram of the cross-shaped magnetic gradient tensor system

        1.2 誤差校正

        在理想情況下,三軸磁通門傳感器的三個(gè)軸保持兩兩完全正交,但是由于制作工藝的限制,傳感器普遍存在非正交誤差.建立傳感器非正交模型如圖2所示,O-XYZ為標(biāo)準(zhǔn)正交坐標(biāo)系,O-X1Y1Z1為傳感器實(shí)際坐標(biāo)系,O-X2Y2Z2為理想正交坐標(biāo)系.假設(shè)OZ1和OZ2共軸,平面Y1OZ1和平面Y2OZ2共面,則OY1和OY2之間的夾角為ψ,OX1與平面X2OY2的夾角為φ,OX1在平面XOY的投影OX′1與OX2的夾角為θ.一旦非正交角φ,θ,ψ確定后,傳感器理想正交坐標(biāo)系O-X2Y2Z2即可唯一確定.

        圖2 單傳感器非正交誤差示意圖Fig.2 Schematic diagram of the non-orthogonal error for single sensor

        在理想情況下,磁通門傳感器在無磁環(huán)境下輸出為零,但是由于磁芯存在剩磁或者電路部分存在零位偏移導(dǎo)致傳感器三軸輸出不為零.一般情況下,傳感器的零偏可達(dá)幾十nT.另外,由于傳感器磁敏元件制作工藝的限制,可能會(huì)導(dǎo)致三軸靈敏度不一致,從而使得三軸在相同磁場(chǎng)環(huán)境下的測(cè)量值不同.傳感器三軸實(shí)際測(cè)量值與真實(shí)值的比值稱為靈敏度標(biāo)度因子(李青竹等,2017).假定傳感器三軸零偏為b=(bx,by,bz),三軸靈敏度標(biāo)度因子為kx,ky,kz.綜合考慮零偏、靈敏度不一致誤差和非正交誤差,建立的單傳感器誤差模型為(Li et al.,2018):

        Bc=KCB+b,

        (3)

        在實(shí)際情況下,傳感器的實(shí)際輸出Bc是已知的,傳感器誤差的校正就是由其實(shí)際輸出求取理想輸出B,即

        B=(KC)-1(Bc-b).

        (4)

        由于傳感器安裝精度的限制,構(gòu)成磁梯度張量系統(tǒng)4個(gè)矢量傳感器的測(cè)量軸指向可能不一致,張量系統(tǒng)非對(duì)準(zhǔn)誤差可通過旋轉(zhuǎn)方式進(jìn)行校正(Pang et al.,2013b;Li et al.,2018).定義傳感器繞x軸旋轉(zhuǎn)為橫傾角α,繞y軸旋轉(zhuǎn)為俯仰角β,繞z軸旋轉(zhuǎn)為方位角γ.如圖3所示,O-X1Y1Z1表示1號(hào)傳感器的正交坐標(biāo)系,O-XiYiZi表示i(i=2,3,4)號(hào)傳感器的正交坐標(biāo)系.假定i號(hào)傳感器先繞y軸旋轉(zhuǎn),再繞x軸旋轉(zhuǎn),最后繞z軸旋轉(zhuǎn),可以令i號(hào)傳感器坐標(biāo)系與1號(hào)傳感器坐標(biāo)系重合,即可實(shí)現(xiàn)非對(duì)準(zhǔn)誤差校正.

        圖3 傳感器非對(duì)準(zhǔn)誤差校正示意圖Fig.3 Schematic diagram of misalignment error calibration

        由式(4)可知,單傳感器誤差校正后的輸出為B,經(jīng)非對(duì)準(zhǔn)誤差校正后得到的輸出Br可表示為(遲鋮等,2017)

        Br=TγTαTβB,

        (5)

        綜合考慮單傳感器誤差和多傳感器非對(duì)準(zhǔn)誤差,可得

        Br=TγTαTβ(KC)-1(Bc-b).

        (6)

        由上式可知,如果得到單傳感器誤差參數(shù)和多傳感器非對(duì)準(zhǔn)誤差參數(shù)即可實(shí)現(xiàn)張量系統(tǒng)誤差校正.

        2 差分進(jìn)化算法

        差分進(jìn)化算法是一種模擬自然界生物遺傳和進(jìn)化機(jī)理發(fā)展起來的基于種群的全局優(yōu)化算法,它是由Storn和Price于1995年提出的(Storn and Price,1995).差分進(jìn)化算法具有原理簡(jiǎn)單,控制參數(shù)較少,魯棒性較好的優(yōu)點(diǎn)(Storn and Price,1995,1997),已得到較為廣泛的應(yīng)用(Das and Suganthan,2011).差分進(jìn)化算法主要包括參數(shù)初始化、變異、交叉和選擇4個(gè)步驟.參數(shù)初始化就是在預(yù)先設(shè)定的搜索空間中隨機(jī)產(chǎn)生NP個(gè)維度為P的參數(shù)向量,在該步驟中隨機(jī)產(chǎn)生的參數(shù)向量應(yīng)盡可能覆蓋整個(gè)搜索空間.變異操作的目的是產(chǎn)生新的個(gè)體以增加種群多樣性,當(dāng)前種群向量稱為目標(biāo)向量,通過使用某種變異策略對(duì)目標(biāo)向量進(jìn)行變異操作產(chǎn)生新的變異向量.在交叉操作中,令目標(biāo)向量和變異向量隨機(jī)交換參數(shù),產(chǎn)生新的試驗(yàn)向量.選擇的目的是保持種群數(shù)量不變,使用“貪婪性”選擇策略將優(yōu)良個(gè)體保留至下一代種群中.下面,結(jié)合磁梯度張量系統(tǒng)誤差校正的目的介紹差分進(jìn)化算法的實(shí)現(xiàn)步驟.

        (1)參數(shù)初始化

        在參數(shù)初始化這一步驟中,隨機(jī)產(chǎn)生NP個(gè)維度為P的參數(shù)向量.針對(duì)磁梯度張量系統(tǒng)誤差校正這一應(yīng)用,每個(gè)傳感器有12個(gè)誤差參數(shù),于是參數(shù)向量的維度為48.假設(shè)當(dāng)前進(jìn)化代數(shù)為g,第m個(gè)體可以表示為

        m=1,2,…,NPi=1,2,3,4

        (7)

        式中,φ,θ,ψ表示傳感器的非正交角(圖2),kx,ky,kz表示三軸靈敏度標(biāo)度因子,bx,by,bz表示零偏誤差,α,β,γ表示非對(duì)準(zhǔn)角(圖3),i表示傳感器序號(hào).

        在參數(shù)初始化過程中,應(yīng)盡量保證隨機(jī)產(chǎn)生的參數(shù)向量能夠覆蓋整個(gè)搜索范圍.假設(shè)參數(shù)向量的取值上下界為Xmax=(x1,max,x2,max,…,xP,max)和Xmin=(x1,min,x2,min,…,xP,min),則初始化過程可表示為

        (2)變異操作

        (9)

        式中,F(xiàn)為處于[0,2]之間變異因子(Storn and Price,1997),r1,r2,r3為[1,NP]之間隨機(jī)選擇的不同于m的整數(shù).變異策略可以表示為DE/X/Y/Z的形式,其中DE表示差分進(jìn)化算法,X表示指定的變異向量,Y表示變異過程中使用的差分向量個(gè)數(shù),Z表示交叉方式(Das and Suganthan,2011).

        (3)交叉操作

        (10)

        (4)選擇操作

        為了使下一代中種群數(shù)量保持不變,采用“貪婪性”策略將試驗(yàn)向量與目標(biāo)向量進(jìn)行對(duì)比,優(yōu)良個(gè)體將會(huì)保留至下一代種群中,選擇操作可以表示為

        (11)

        式中,f(x)為目標(biāo)函數(shù),其值越小表明個(gè)體表現(xiàn)越好.

        在傳統(tǒng)的差分進(jìn)化算法中,變異因子F和交叉概率因子CR均為固定值,且只采用DE/rand/1/bin變異策略.為了提高算法的搜索效率和精度,避免陷入局部最優(yōu),本文使用DE/rand/1/bin、DE/target-to-best/2/bin變異策略(陳亮,2012)、時(shí)變變異因子(顏學(xué)峰等,2006)和時(shí)變交叉概率因子(王天意,2015)對(duì)差分進(jìn)化算法進(jìn)行了改進(jìn).

        改進(jìn)差分進(jìn)化算法迭代過程中變異策略選取方法為

        (12)

        式中,rand(0,1)為處于[0,1]之間的隨機(jī)數(shù),φ為隨迭代次數(shù)變化的閾值,可以表示為

        (13)

        其中,φmax=1,φmin=0.1分別為φ取值上下界(陳亮,2012),itermax和iter分別為最大迭代次數(shù)和當(dāng)前迭代次數(shù).

        時(shí)變變異因子可以表示為(顏學(xué)峰等,2006)

        (14)

        式中,F(xiàn)0為初始變異因子.

        時(shí)變交叉概率因子可以表示為(王天意,2015)

        (15)

        式中,CR0為初始交叉概率因子.

        如果磁梯度張量系統(tǒng)不存在誤差,在勻強(qiáng)磁場(chǎng)環(huán)境下旋轉(zhuǎn)其姿態(tài)測(cè)量數(shù)據(jù),由磁通門傳感器三軸讀數(shù)計(jì)算得到的總磁場(chǎng)為一定值,且不同傳感器相同方向的測(cè)量軸讀數(shù)一致.磁梯度張量系統(tǒng)誤差校正標(biāo)準(zhǔn)為

        (16)

        式中,Bxi,Byi,Bzi(i=1,2,3,4)分別為由每個(gè)個(gè)體向量計(jì)算得到的第i個(gè)傳感器的三分量數(shù)據(jù),Bti為由三分量數(shù)據(jù)計(jì)算得到的總磁場(chǎng),Bc為參考總磁場(chǎng).

        本文針對(duì)磁梯度張量系統(tǒng)校正目的,設(shè)計(jì)如下目標(biāo)函數(shù):

        (17)

        由式(17)可知,目標(biāo)函數(shù)包括兩項(xiàng):第一項(xiàng)為由4個(gè)磁通門傳感器3分量數(shù)據(jù)構(gòu)成的總磁場(chǎng)與質(zhì)子磁力儀測(cè)得的參考總磁場(chǎng)之間的偏差,它主要用于校正單傳感器誤差(零偏、三軸靈敏度不一致和三軸非正交誤差).第二項(xiàng)為傳感器三分量數(shù)據(jù)的偏差、張量分量和張量不變量,主要用于校正磁梯度張量系統(tǒng)的三軸非對(duì)準(zhǔn)誤差.

        3 仿真試驗(yàn)

        3.1 仿真試驗(yàn)1

        為驗(yàn)證本文方法的有效性,設(shè)計(jì)了仿真模擬試驗(yàn).如表1所示,磁梯度張量系統(tǒng)零偏誤差在-200~200 nT之間隨機(jī)產(chǎn)生,非正交誤差和非對(duì)準(zhǔn)誤差在-2°~2°之間隨機(jī)產(chǎn)生,靈敏度參數(shù)在0.9~1.1之間隨機(jī)產(chǎn)生.假定磁梯度張量系統(tǒng)的基線距離為0.4 m,試驗(yàn)地點(diǎn)處總磁場(chǎng)為52000 nT,磁偏角和磁傾角分別為-7°和54°,使用磁梯度張量系統(tǒng)在三維空間內(nèi)隨機(jī)旋轉(zhuǎn)采集200組數(shù)據(jù).

        在實(shí)際應(yīng)用中,磁梯度張量系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)可能會(huì)存在一定的測(cè)量誤差,且不可避免地受到非均勻背景場(chǎng)的影響.因此,在仿真試驗(yàn)中加入隨機(jī)噪聲,在4個(gè)磁通門傳感器的3個(gè)測(cè)量軸中分別加入了最大幅值為0 nT、2 nT、5 nT和10 nT的隨機(jī)噪聲.加入不同大小噪聲時(shí),反演得到的磁梯度張量系統(tǒng)誤差參數(shù)如表1所示,校正后的總磁場(chǎng)和張量分量如圖4所示.當(dāng)仿真模擬數(shù)據(jù)不含隨機(jī)噪聲時(shí),反演得到的誤差參數(shù)和預(yù)設(shè)參數(shù)完全一致,校正后的總磁場(chǎng)和張量分量分別為52000 nT和0 nT/m.當(dāng)仿真模擬數(shù)據(jù)加入2 nT、5 nT和10 nT的隨機(jī)噪聲時(shí),反演得到的零偏誤差參數(shù)與預(yù)設(shè)參數(shù)的最大偏差分別為0.367 nT、0.909 nT和1.825 nT,非正交誤差與預(yù)設(shè)參數(shù)的最大偏差為0.001°、0.003°和0.006°,對(duì)靈敏度不一致誤差和傳感器非對(duì)準(zhǔn)誤差6個(gè)誤差參數(shù)的反演結(jié)果沒有影響.由圖4可知,當(dāng)加入最大幅值為10 nT的隨機(jī)噪聲時(shí),校正后的張量分量仍小于0.2 nT/m.

        表1 預(yù)設(shè)誤差參數(shù)與反演得到的誤差參數(shù)Table 1 Preset and estimated error parameters

        圖4 加入不同大小隨機(jī)噪聲得到的總磁場(chǎng)和張量分量校正結(jié)果Fig.4 Calibration results of total magnetic intensity and tensor component

        圖5 不同種群大小得到的校正數(shù)據(jù)RMS隨迭代次數(shù)的變化情況Fig.5 RMS error of calibration results with different population size

        差分進(jìn)化算法的反演精度與設(shè)定的種群數(shù)量NP、變異因子F和交叉概率因子CR有關(guān)(Balkaya et al.,2017).本文分析了這些參數(shù)對(duì)反演結(jié)果的影響.將種群數(shù)量分別設(shè)定為10、15、20、50、100和200,分別反演200組不含噪聲的磁場(chǎng)數(shù)據(jù).令最大迭代次數(shù)為10000,利用每次迭代中最佳個(gè)體校正磁場(chǎng)數(shù)據(jù),并計(jì)算校正數(shù)據(jù)的RMS.RMS計(jì)算公式如式(18)所示.圖5為不同種群數(shù)量時(shí)校正數(shù)據(jù)RMS隨迭代次數(shù)的變化情況,可以看出隨著種群數(shù)量增大,差分進(jìn)化算法陷入局部最優(yōu)解的可能性降低.當(dāng)種群數(shù)量為50時(shí)即可實(shí)現(xiàn)精度較高的反演.

        RMS=

        (18)

        式中,N為磁場(chǎng)數(shù)據(jù)量.

        假定變異因子和交叉概率因子的取值范圍分別為[0.2,0.9]和[0.2,1],我們分別采用傳統(tǒng)差分進(jìn)化算法和改進(jìn)差分進(jìn)化算法估計(jì)張量系統(tǒng)誤差參數(shù),并計(jì)算校正后總磁場(chǎng)與張量分量RMS的和,結(jié)果如圖6所示.假定校正后總磁場(chǎng)與張量分量RMS之和小于0.01時(shí)校正精度是可以接受的.由圖6可知,與傳統(tǒng)差分進(jìn)化算法相比,改進(jìn)差分進(jìn)化算法對(duì)變異因子和交叉概率因子依賴性較小.本文算例中F0取值為0.3,CR0取值為0.8.

        參與反演的數(shù)據(jù)量可能也會(huì)影響誤差參數(shù)的反演精度,為分析數(shù)據(jù)量對(duì)反演結(jié)果的影響,令磁梯度張量系統(tǒng)在三維空間中隨機(jī)旋轉(zhuǎn)采集10組、20組、50組、100組、200組和500組磁場(chǎng)數(shù)據(jù),并將其輸入改進(jìn)差分進(jìn)化算法反演誤差參數(shù).令種群數(shù)量為200,最大迭代次數(shù)為10000,利用每次迭代中最佳個(gè)體校正磁場(chǎng)數(shù)據(jù),并計(jì)算校正數(shù)據(jù)的RMS.由圖7可知,當(dāng)數(shù)據(jù)量為10組時(shí),無法得到良好的校正效果,而當(dāng)數(shù)據(jù)量為50組時(shí)即可實(shí)現(xiàn)誤差參數(shù)的精確反演.

        將本文方法所得結(jié)果與遺傳算法、最小二乘擬合方法的校正結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比.在反演中使用了200組磁場(chǎng)數(shù)據(jù),最大迭代次數(shù)為10000,種群數(shù)量分別設(shè)置為50和200,利用每次迭代中最佳個(gè)體校正磁場(chǎng)數(shù)據(jù),并計(jì)算校正數(shù)據(jù)的RMS.改進(jìn)差分進(jìn)化算法和遺傳算法反演過程中RMS隨迭代次數(shù)變化情況如圖8所示.由圖8可知,改進(jìn)差分進(jìn)化算法的搜索效率與反演精度明顯高于遺傳算法.當(dāng)種群數(shù)量為50時(shí),改進(jìn)差分進(jìn)化算法迭代次數(shù)約為2000時(shí)反演得到的RMS收斂于10-4量級(jí),而遺傳算法迭代10000次得到的RMS仍為17.68.

        校正前后磁場(chǎng)數(shù)據(jù)的均方根誤差如表2所示.由表2可知,當(dāng)不存在隨機(jī)噪聲時(shí),本文方法和最小二乘方法的校正結(jié)果相同,均能準(zhǔn)確反演出磁梯度張量系統(tǒng)的誤差參數(shù).添加隨機(jī)噪聲后,本文方法反演結(jié)果的RMS明顯小于最小二乘方法,本文方法具有較強(qiáng)的抗噪能力.與遺傳算法相比,本文方法反演結(jié)果的RMS小于遺傳算法反演結(jié)果的RMS,這意味著本文方法的反演精度較高.

        表2 磁場(chǎng)數(shù)據(jù)校正前后的均方根誤差Table 2 Comparison of RMS error of total magnetic intensity and tensor components before and after calibration

        圖6 兩種差分進(jìn)化算法校正后磁場(chǎng)數(shù)據(jù)的均方根誤差(a) 傳統(tǒng)差分進(jìn)化算法;(b) 改進(jìn)差分進(jìn)化算法.Fig.6 RMS error of calibration results with differential evolution algorithm(a) Traditional differential evolution algorithm;(b) Improved differential evolution algorithm.

        圖7 不同數(shù)據(jù)量得到的校正數(shù)據(jù)RMS隨迭代次數(shù)的變化情況Fig.7 RMS error of calibration results with different magnetic data

        圖8 改進(jìn)差分進(jìn)化算法和遺傳算法反演結(jié)果對(duì)比Fig.8 Comparison of RMS error of calibration results with improved differential evolution algorithm and genetic algorithm

        3.2 仿真試驗(yàn)2

        為進(jìn)一步測(cè)試本文方法的實(shí)用性和可靠性,依據(jù)某國(guó)產(chǎn)磁通門傳感器測(cè)定的誤差大致取值范圍,設(shè)計(jì)了仿真模擬試驗(yàn).如表3所示,磁梯度張量系統(tǒng)的零偏誤差在-100~100 nT之間隨機(jī)產(chǎn)生,非正交誤差在-0.1~0.1度之間隨機(jī)產(chǎn)生,靈敏度參數(shù)在0.9999~1.0001之間隨機(jī)產(chǎn)生,非對(duì)準(zhǔn)誤差在-1~1度之間隨機(jī)產(chǎn)生.同樣,假定磁梯度張量系統(tǒng)的基線距離為0.4 m,試驗(yàn)地點(diǎn)處總磁場(chǎng)為52000 nT,磁偏角和磁傾角分別為-7°和54°,使用磁梯度張量系統(tǒng)在三維空間內(nèi)隨機(jī)選擇采集200組數(shù)據(jù),在磁場(chǎng)數(shù)據(jù)中加入了最大幅值為0 nT、2 nT、5 nT和10 nT的隨機(jī)噪聲.

        由表4可知,當(dāng)仿真模擬數(shù)據(jù)不含隨機(jī)噪聲時(shí),磁梯度張量系統(tǒng)的誤差參數(shù)可以得到精確的反演.當(dāng)仿真模擬數(shù)據(jù)加入2 nT、5 nT和10 nT的隨機(jī)噪聲時(shí),反演得到的零偏誤差參數(shù)與預(yù)設(shè)參數(shù)的最大偏差分別為0.339 nT、0.844 nT和1.715 nT,非正交誤差與預(yù)設(shè)參數(shù)的最大偏差為0.001°、0.003°和0.006°,靈敏度誤差與預(yù)設(shè)參數(shù)的最大偏差為2.2×10-5、5.6×10-5和1.13×10-4.由表5可知,經(jīng)過校正后,磁梯度張量系統(tǒng)的測(cè)量誤差得到了較大程度地壓制,當(dāng)仿真模擬數(shù)據(jù)加入10 nT的隨機(jī)噪聲時(shí),校正后總磁場(chǎng)、張量分量Bxx,Bxy,Bxz,Byy,Byz的均方根誤差分別為7.327、0.379、0.211、0.151、0.044和0.075.

        表3 預(yù)設(shè)誤差參數(shù)與反演得到的誤差參數(shù)Table 3 Preset and estimated error parameters

        表4 磁場(chǎng)數(shù)據(jù)校正前后的均方根誤差Table 4 Comparison of RMS error of total magnetic intensity and tensor components before and after calibration

        4 實(shí)測(cè)試驗(yàn)

        為驗(yàn)證本文方法的實(shí)用性,在地磁干擾比較小的夜間開展了試驗(yàn)工作.試驗(yàn)中將十字形磁梯度張量系統(tǒng)安裝于三軸無磁旋轉(zhuǎn)臺(tái)上(圖9a)隨機(jī)旋轉(zhuǎn)采集數(shù)據(jù),采用質(zhì)子磁力儀(圖9c)測(cè)量試驗(yàn)場(chǎng)地的地磁場(chǎng).磁梯度張量系統(tǒng)基線距離為0.16 m,質(zhì)子磁力儀分辨率為0.1 nT、測(cè)量精度為1 nT,三軸無磁旋轉(zhuǎn)臺(tái)旋轉(zhuǎn)角度可讀分辨率為1°.為降低試驗(yàn)中地磁場(chǎng)的天然變化對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響,本次試驗(yàn)中只采集了60組數(shù)據(jù),以縮短試驗(yàn)所需時(shí)間.

        圖9 試驗(yàn)所用儀器(a) 張量系統(tǒng)與無磁三軸旋轉(zhuǎn)臺(tái);(b) 張量系統(tǒng)記錄儀;(c) 質(zhì)子磁力儀.Fig.9 Test equipment(a) Magnetic gradient tensor system and three-axis turntable;(b) Data acquisition system;(c) Proton magnetometer.

        利用本文提出的校正方法對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了校正,校正前和校正后的總磁場(chǎng)和張量分量如圖10和圖11所示.磁梯度張量系統(tǒng)誤差未校正前測(cè)量值波動(dòng)較大,地磁場(chǎng)總磁場(chǎng)的波動(dòng)值可達(dá)數(shù)百 nT,磁梯度張量分量的最大偏差可達(dá)1000 nT/m,這說明磁梯度張量系統(tǒng)的誤差會(huì)對(duì)測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生較為嚴(yán)重的影響,必須對(duì)其進(jìn)行校正.從圖10和圖11中可以看出,經(jīng)過本文方法校正后,總磁場(chǎng)均收斂至試驗(yàn)地點(diǎn)處地磁場(chǎng)(51600 nT)附近,張量分量均收斂至0 nT/m附近.

        圖10 總磁場(chǎng)校正前后對(duì)比Fig.10 Comparison of total magnetic intensity before and after calibration

        圖11 張量分量校正前后對(duì)比Fig.11 Comparison of tensor components before and after calibration

        校正前后總磁場(chǎng)與張量分量的均方根誤差如表5所示.由表5可以看出,經(jīng)過校正后,磁場(chǎng)數(shù)據(jù)的均方根誤差明顯減小,且本文方法的校正結(jié)果明顯優(yōu)于基于遺傳算法和最小二乘方法的誤差校正方法.以總磁場(chǎng)為例,校正前總磁場(chǎng)均方根誤差為179.566 nT,基于本文方法、遺傳算法和最小二乘方法的總磁場(chǎng)均方根誤差分別為3.398 nT、18.197 nT和14.210 nT.

        表5 磁場(chǎng)數(shù)據(jù)校正前后的均方根誤差Table 5 Comparison of RMS error of total magnetic intensity and tensor components before and after calibration

        5 結(jié)論

        磁梯度張量系統(tǒng)的測(cè)量精度受到磁場(chǎng)傳感器零偏、靈敏度不一致、非正交和傳感器非對(duì)準(zhǔn)誤差的影響.本文提出了一種基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的磁梯度張量系統(tǒng)誤差校正方法,只需一步反演即可實(shí)現(xiàn)磁梯度張量系統(tǒng)48個(gè)誤差參數(shù)的估計(jì).用兩個(gè)仿真模擬算例驗(yàn)證了本文方法的有效性,仿真結(jié)果表明本文方法與遺傳算法相比具有更高的求解精度和搜索效率,本文方法較最小二乘擬合方法具有更高的抗噪能力.改進(jìn)的差分進(jìn)化算法能有效避免傳統(tǒng)差分進(jìn)化算法搜索效率低、易陷入局部最優(yōu)解、對(duì)變異因子和交叉概率因子取值依賴大等問題.實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)總磁場(chǎng)、張量分量Bxx,Bxy,Bxz,Byy,Byz校正后RMS改善比分別為52.845、54.530、25.415、40.057、38.330和25.586,本文方法能夠有效降低磁梯度張量系統(tǒng)誤差引起的測(cè)量誤差,提高測(cè)量精度.本論文的不足在于實(shí)際試驗(yàn)場(chǎng)地磁場(chǎng)環(huán)境不夠理想,導(dǎo)致實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)總磁場(chǎng)校正后的均方根誤差仍為3.398 nT.在下一步的工作中需尋找環(huán)境干擾更小的場(chǎng)地進(jìn)行試驗(yàn),以更好地估計(jì)磁梯度張量系統(tǒng)的誤差參數(shù).

        致謝三位審稿人提出了建設(shè)性意見,對(duì)本文的質(zhì)量提升幫助很大,在此表示誠(chéng)摯的感謝.

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