Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Применение эвристических алгоритмов в задаче определения местоположения ферромагнитных объектов

Работа №131357

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

математическое моделирование

Объем работы54
Год сдачи2017
Стоимость5550 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
30
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 4
Постановка задачи 6
1 Теоретические сведения 8
1.1 Модель с неподвижной целью 9
1.2 Модель с подвижной целью 11
2 Обзор научных публикаций 12
2.1 Численные методы 12
2.2 Эвристические методы 13
2.2.1 Генетический алгоритм 13
2.2.2 Метод отжига 18
2.2.3 Метод роя частиц 20
2.2.4 Метод гравитационного поиска 22
3 Сравнение методов 25
3.1 Моделирование сигнала 25
3.2 Сравнение генетического алгоритма и метода отжига 28
3.3 Сравнение алгоритма роя частиц и алгоритма гравитационного поиска 29
Выводы 33
Заключение 35
Список литературы 36
Приложение 40
A Код программ 40
A.1 Генетический алгоритм 40
A.2 Метод отжига 45
A.3 Метод роя частиц 49
A.4 Метод гравитационного поиска 53

Для обнаружения затонувших кораблей и подводных лодок (т. е. скры­тых ферромагнитных объектов) используются разные методы, один из ко­торых — метод обнаружения магнитной аномалии (magnetic anomaly detec­tion). Каждый ферромагнитный объект создает аномалию в магнитном поле Земли из-за его высокой магнитной проницаемости по сравнению с неферромагнитными объектами. Обнаружение этой аномалии в магнит­ном поле Земли позволяет обнаружить цель. В отличие от активных мето­дов обнаружения, метод обнаружения магнитной аномалии является пас­сивным методом, т. е. цель «не знает» о факте обнаружения. Во многих приложениях после обнаружения цели часто требуется определение ме­стоположения цели и определение её магнитного момента. Метод обна­ружения магнитной аномалии и определения местопололожения ферро­магнитных объектов используется в таких приложениях, как обнаружение неразорвавшихся мин [1], затонувших кораблей или мест подводных кру­шений [2], обнаружения подводных лодок [3, 4] и надводных кораблей [5], в системах управления дорожным движением для того, чтобы определить наличие транспортных средств [6], для обнаружения скрытых ферромаг­нитных объектов у людей, проходящих через металлодетекторы (security check point systems) [7].
Летательные аппараты (самолеты и вертолеты) являются наиболее пред­почтительными объектами для установки магнитометра, т. к. они быст­ро покрывают большие пространства. Эффективность метода обнаруже­ния магнитной аномалии (ОМА) зависит от уровня шума принимаемого магнитометром сигнала. Поэтому необходимо компенсировать шум перед тем как решать задачу определения местоположения (локализации). Для оценки параметров шума обычно используются следующие методы: метод наименьших квадратов [8], фильтры с конечной импульсной характеристи­кой [9] и модель малого сигнала [10].
В работе рассматривается трехкомпонентный магнитометр, зафиксиро­ванный на неподвижном носителе и для подвижной цели предполагается модель магнитного диполя.

Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!


Результы работы заключаются в следующем.
1. Написаны программы для четырех эвристических методов, приме­ненных к задаче определения местоположения ферромагнитных объ­ектов.
2. Получены результаты эффективности эвристических алгоритмов:
(a) Метод роя частиц является наиболее эффективным методом.
(b) Генетический алгоритм и метод гравитационного поиска имеют хорошие показатели точности решения.
(c) Метод отжига — наименее эффективный метод среди рассмот­ренных.


[1] Detection of unexploded ordance (uxo) using marine magnetic gradiometer data / Ahmed Salem, Hamada Toshio, Joseph Kiyoshi Asahina, Keisuke Ushijima // BUTSURI-TANSA(Geophysical Exploration).— 2005. —Vol. 36. —P. 97-103.
[2] Investigation of advanced data processing technique in magnetic anomaly detection systems / B. Ginzburg, L. Frumkis, B. Z. Kaplan et al. // International journal on smart sensing and intelligent systems. — 2008. — Vol. 1. —P. 110-122.
[3] Mcaulay A. Computerized model demonstrating magnetic submarine localization // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems AES. —1977. —Vol. 13. —P. 246-254.
[4] Tian Z. X. Underwater magnetic surveillance system for port protection // IEEE. —2011.
[5] Magnetic detection of a surface ship by an airborne lts squid mad / M. Hirota, T. Furuse, K. Ebana et al. // IEEE TRANSACTIONS ON APPLIED SUPERCONDUCTIVITY. —2001. —Vol. 11, no. 1. —P. 884-887.
[6] Merlat L., Naz P. Magnetic localization and identification of vehicles // Proceedings of SPIE. — 2003. — Vol. 5090, no. 174-185.
[7] Ferromagnetic mass localization in check point configuration using a levenberg marquardt algorithm / Roger Alimi, Nir Geron, Eyal Weiss, Tsuriel Ram-Cohen // Sensors.— 2009.— Vol. 9. —P. 8852-8862.
[8] Leach B. W. Aeromagnetic compensation as a linear regression problem // Information linkage between applied mathematics and industry. — 1980. — Vol. 2. — P. 139-161.
[9] Magnetic noise compensation using fir model parameter estimation method / Takayuki Inaba, Akihiro Shima, Masaharu Konishi et al. // Electronics and Communications in Japan (Part III: Fundamental Electronic Science). — 2002.— Vol. 85. —P. 1-11.
[10] Bickel S. H. Small signal compensation of magnetic fields resulting from aircraft maneuvers // IEEE Transactions on aerospace and electronic systems. — 1979. — no. 4. — P. 518-525.
[11] Adaptive cancellation of geomagnetic background noise for magnetic anomaly detection using coherence / Dunge Liu, Xin Xu1, Chao Huang et al. // Measurement Science and Technology. — 2015. — Vol. 26. — 2 Citation.
[12] Energy detection based on undecimated discrete wavelet transform and its application in magnetic anomaly detection / Xinhua Nie, Zhongming Pan, Dasha Zhang et al. // PLOS ONE. — 2014. — Vol. 9.
[13] Levenberg K. A method for the solution of certain non-linear problem in least squares // Q. J. Appl. Math.— 1944.
[14] Marquardt D. An algorithm for least-squares estimation of nonlinear parameter // SIAM Journal on Applied Mathematics. — 1963. — Vol. 11. — P. 431-441.
[15] Murray I. B., McAulay A. D. Magnetic detection and localization using multichannel levinson-durbin algorithm // SIGNAL PROCESSING, SENSOR FUSION, AND TARGET RECOGNITION XIII. —Vol. 5429 of SPIE. — Orlando, FL, 2004.— April.— P. 561-566.
...


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.




©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ