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.
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.
...