[发明专利]一种基于ε-SVR算法的航磁梯度干扰的去除方法

说明书

一种基于ε‑SVR算法的航磁梯度干扰的去除方法，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。

技术领域

本发明涉及地球物理航磁勘探领域，尤其是涉及一种基于ε-SVR算法的无人机航磁梯度干扰去除方法。

背景技术

航磁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，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，无人机相比于有人机，具有廉价、高效、安全等显著优点。但无人机由于飞机尺寸较小，探头间基线较短等原因，导致航磁梯度数据中，飞机的干扰磁场非常显著，严重影响了航磁勘探的数据质量和最终成图效果。因此，有效的去除飞机干扰磁场的影响在航磁梯度测量中具有重要的意义。

目前国内在航磁勘探领域主要使用的是国外的磁补偿设备，如RMS公司的AADC系列磁补偿仪，PICO公司的航磁补偿设备。上述补偿设备的补偿算法基于传统的航磁补偿算法设计。该算法其特点在于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。

现有的无人机航磁勘探补偿存在如下几点缺陷：

(1)目前，无人机航磁的航磁补偿方法主要延续有人机的磁补偿方法，但是常见无人机的飞行高度有限，无法实现3000米飞行高度的高飞。

同时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。

(2)传统的航磁补偿模型中存在复共线性的问题，最小二乘算法不能较好的解决该问题。

发明内容

鉴于现有方案存在的问题，为了克服上述现有技术方案的不足，本发明提出了一种基于ε-SVR算法的无人机航磁梯度干扰去除方法。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于ε-SVR算法的航磁梯度干扰的去除方法，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。

从上述技术方案可以看出，本发明具有以下有益效果：

(1)无人机航磁梯度干扰去除方法采用全新的基于ε-SVR算法，有效的实现无人机低空标定飞行，有效的避免航磁补偿模型中的复共线性对补偿结果的恶化。

(2)对信号数据进行二进小波处理，去除和飞机机动不相干的干扰，且信号相位不存在畸变。

附图说明

图1为本发明实施例基于ε-SVR算法的无人机航磁梯度干扰去除方法的流程图；

图2为图1中获得补偿模型的流程图；

图3为图2中ε-SVR算法具体操作的流程图；

图4为勘探飞行中梯度数据补偿前后成图对比图。

具体实施方式

本发明某些实施例于后方将参照所附附图做更全面性地描述，其中一些但并非全部的实施例将被示出。实际上，本发明的各种实施例可以许多不同形式实现，而不应被解释为限于此数所阐述的实施例；相对地，提供这些实施例使得本发明满足适用的法律要求。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。