平面十字磁梯度张量系统的两步线性校正

磁梯度张量系统的测量精度受限于磁传感器的零漂、灵敏度差异和三轴非正交性等系统误差以及各传感器轴系间的非对准误差。构建了平面十字磁梯度张量系统的误差参数线性模型,提出了两步线性校正法。利用两个非线性变量转换构建单磁传感器系统误差的线性方程组,对误差参数进行最小二乘估计,将传感器实际输出校正为各自理想正交输出;利用旋转矩阵构建各传感器理想正交轴间非对准误差的线性方程组并求出最小二乘解,将各传感器输出校正到参考平台框架正交坐标系上。两步校正过程均无数学简化。仿真与实验表明,相比忽略二阶及以上高阶小量的常规线性校正,提出的张量系统两步线性校正法更为精确,误差参数仿真估计准确率高于93%,实测校正后总场强度均方根误差小于13 n T,张量分量均方根误差小于90 n T/m。     

磁梯度张量系统传感器阵列的快速旋转校准

为有效消除磁梯度张量系统传感器阵列间非对准误差和传感器系统误差对测量精度造成的影响,提出了一种只需绕系统任意轴旋转一周便可理论上实现所有磁传感器与参考平台正交系间精确校准方法。利用两组无数学简化的非线性转换构建传感器系统误差线性校正模型,仅需同一旋转周期的10组测量数据便能得到参考平台与各传感器的理想正交输出。通过构建磁传感器三轴横倾、俯仰、方位转换的旋转矩阵,得到传感器空间任意姿态的非对准误差校正模型并对旋转角进行最小二乘估计,仅需同一旋转周期的3组测量数据便能对准张量系统。仿真和实测结果表明:在理想情况下仿真参数估计准确率接近100%,实验校正后各传感器输出具有较高重合与同轴性,张量分量RMSE(均方根误差)小于30nT/m。能以较简单步骤和较少采样数据高效提高差分法磁梯度张量系统测量精度。     

基于高斯牛顿迭代算法的三轴磁强计校正

三轴磁强计存在各轴刻度因子、零偏和轴间非正交性误差,需要研究其校正方法。基于标量校正法思想,对磁强计校正模型进行了推导,提出基于高斯牛顿迭代法的磁强计校正方法。采用高精度质子磁力仪提供磁场基准值。借助无磁转台转动磁强计,转动过程中磁强计连续采样,测量数据更具代表性和实用性。仿真结果表明,磁强计误差从162.135 nT降低到1.467 nT。实验结果表明,校正后,磁强计绕3个轴转动的测量值误差分别从1133.887 nT、1317.554 nT、1303.994 nT降低到36.964 nT、20.922 nT、15.664 nT。表明该方法能有效降低磁强计测量误差,磁强计精度明显得到提高。     

四面体磁梯度张量系统的误差补偿

针对搭载于水下无人航行器(UUV)的磁梯度张量系统的系统误差,提出了一种系统误差补偿方法。该方法利用四面体磁梯度张量系统的差分测量算法,融合系统中单个矢量磁力仪的系统误差和磁力仪之间的安装中心错位误差,建立了四面体磁梯度张量系统误差数学模型;基于此数学模型提出了系统误差补偿算法,并根据磁梯度张量9分量之间的数学关系提出了补偿参数辨识方法;最后,通过仿真实验对该方法进行了验证。实验结果表明:该方法可以有效补偿磁梯度张量系统的系统误差,补偿量达96.2%,且补偿效果优于参考文献提出的系统误差补偿方法。该方法利用补偿参数对磁梯度张量系统的输出值直接进行系统误差补偿,从理论上解决了磁梯度张量系统整体误差的统一补偿问题。     

Prewitt 霍尔磁梯度张量系统结构设计

为实现高速磁浮轨道长定子行波主漏磁场小空间、mT量级磁梯度张量的准确测量,将图像边缘检测领域的Prewitt梯度算子进行实例化,设计了一种由8只霍尔磁敏传感器构成的小体积、低成本的磁梯度张量测量结构。通过空间冗余的手段,克服了霍尔磁敏传感器零点偏移大,灵敏度一致性差的特点,也为传统磁梯度张量测量系统传感器的空间布局提供了一种新的思路。实验结果表明,相对传统十字形、正方形结构,Prewitt结构可将多传感器上述两种参数不一致导致的测量误差分别减小至原来的-10.4%和58.1%,有效降低了测量系统对传感器参数一致性的要求,避免了复杂高成本的三轴传感器标定与误差校正环节。     

基于SQUID三轴磁强计求取高精度磁总场研究

根据航空超导全张量磁梯度系统中高精度磁总场需求,文中针对基于高灵敏低温超导量子干涉器件(LTS-SQUID)构建的三轴磁强计建立了校正模型,以校正其存在的零偏误差、比例因子误差与非正交误差。同时就SQUID重置后零偏偏大导致的算法寻优困难问题,提出零偏预校正方案,并在预校正基础上用自适应遗传算法对校正参数进行求解。此外,通过校正模型的正演研究了解了总场误差的分布情况,于反演仿真中,可将正演数据的总场误差校正至0.02 nT附近,其中预校正方案实现了零偏初步定位。在安静均匀地球磁场下进行了SQUID三轴求总场实验,将光泵磁力仪采集的数据视为理想总场。实验结果表明,经校正后的三轴实验数据合成的总场与光泵输出的标准差能达到0.2 nT量级以下。     

基于无迹卡尔曼滤波和设备的三轴磁强计校正

采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)磁强计模型参数估计方法,提出对三轴磁强计的总量及分量误差进行校正。采用高精度质子磁力仪提供磁场基准值,借助无磁转台实现磁强计全方位转动,对一款DM-050三轴磁强计进行了参数估计,并将参数估计值运用到总量和分量校正。仿真结果表明,参数估计值与磁强计实际参数值一致。校正后,磁强计总量误差从427.9 nT减少到2.06 nT;X、Y、Z轴分量误差分别减少到1.84 nT、1.96 nT、1.72 nT。而且证明了UKF对磁强计模型参数估计的重复性良好,并研究了噪声幅度大小对UKF的性能影响程度。实验结果表明,磁强计误差从114.94 nT减少到14.47 nT,表明该方法能有效提高磁强计测量精度。     

矢量磁力仪本体磁性现场校正算法研究

海洋磁力仪的本体磁性校正是磁力仪应用系统的核心技术,尤其当载体磁性发生改变后,其现场的校正算法是影响其应用有效性的关键。先分析了搭载有三轴磁通门磁力仪的水下勘探系统的主要磁干扰源,描述了相应的磁校正模型,简明扼要地介绍了椭球拟合、粒子群、遗传及粒子群遗传混合等算法,并逐一通过MATLAB予以实现。最后使用水下载体在西南印度洋的作业数据对上述算法进行功能性验证。由校正前后的数据波动情况、均方根误差值和相对误差值可知,磁校正领域混合算法校正效果相对较佳,能提高磁力仪传感器的测量有效性。     

基于FLANN的三轴磁强计误差校正研究

提出一种基于函数链接型神经网络(FLANN)的三轴磁强计误差修正方法.由于三轴非正交、灵敏度不一致及零点漂移所引起的误差降低了三轴磁强计的测量精度,因此有必要进行校正.本文先对与三轴磁强计系统参数有关的测量进行详细分析和理论计算;然后,设计矩阵形式的数学模型对该误差进行修正.通过构造相应的FLANN网络结构,实现对模型参数矩阵的辨识.用实际地磁场测量数据进行测试,结果表明,三轴磁强计的转向误差由800 nT修正到12 nT以下.因此,该研究为提高三轴磁强计性能提供了一种可行方法.     

基于椭球拟合的三轴磁传感器快速标定补偿方法

考虑到现有多轴磁传感器的标定补偿方法中普遍存在操作时间长、计算量较大、标定设备要求高、场地要求面积大等问题,提出一种基于椭球拟合的三轴磁传感器误差标定补偿方法。首先,分析传感器误差产生机理,并在此基础上,建立传感器误差模型,推导出各误差系数的计算公式,并利用椭球拟合的方法对三轴磁传感器进行测试标定与误差补偿。实验结果表明,该方法能够正确、有效地标定补偿三轴磁传感器的不正交误差、灵敏度误差以及零偏误差,具有操作简捷、省时、精度高等特点。     

三分量磁通门梯度仪校准算法研究

针对三轴磁通门传感器非正交、灵敏度不一致、零偏以及构成梯度仪的两个磁通门传感器位置不一致引起的测量误差问题,建立了误差模型;基于地磁矢量模值短时不变原理,采用线性化最小二乘算法进行一个磁通门传感器参数的辨识;基于校准后三分量差值F范数最小原理,采用多元线性回归的方法进行另一个磁通门传感器参数以及两个磁通门传感器相对位置关系参数的辨识。实验结果表明,该方法能够将两个磁通门中最大总场误差从1 194.4 n T降低到30.0 n T,将三分量梯度仪最大输出误差从529.1 n T降低到13.4 n T,有效地改善了梯度仪性能。     

Linear calibration method of magnetic gradient tensor system

Based on the detailed analysis of systematic errors, mathematical model of error parameters is constructed and linear calibration method is proposed for magnetic gradient tensor system. Firstly, nonlinear mathematical model of error parameters for single vector magnetometer is constructed based on scalar calibration, and least square solution is deduced by two nonlinear conversions without any mathematical simplification. Then outputs of four tri-axial magnetometers are calibrated to sensor’s orthogonal coordinate respectively. Secondly, a least square estimation is proposed for the misalignment errors between different magnetometers according to the rotation matrix comprising conversion of different orthogonal coordinate system. After calibration, outputs of tri-axial magnetometers are acquired along the ideally platform frame-orthogonal coordinate system and these enable calibration of magnetic gradient tensor system. Simulations and experiments show that the proposed linear calibration method can accurately solve the detailed error parameters and decrease measurement errors of magnetic gradient tensor system remarkably.     

基于FLANN和最小二乘的磁梯度计误差校正

在基于偶极子磁场分量梯度的水下磁异常定位方法中,三轴磁力计自身误差及两磁场坐标系配准误差等是限制水下定位精度的主要因素,因此有必要对其进行校正,补偿磁场分量梯度计测量值。建立了磁场分量梯度计的测量误差模型,提出了基于函数链接型神经网络(functional link artificial neural network,FLANN)和最小二乘法的磁场分量梯度计误差校正方法,给出了误差参数辨识及校正算法,数值仿真和实测数据证明了校正算法具有良好的收敛性,能显著地抑制磁场分量梯度测量误差,该校正方法为提高磁场分量梯度计性能提供了一种可行途径。     

无人机磁惯导系统中航向校正的双内积算法

针对无人机磁惯导系统中广泛采用的三轴磁强计,建立航向角误差模型,分析出航向角的非对准误差等效为常值误差加半圆罗差,提出了一种基于双内积的航向误差校正方法,即利用地磁场矢量与自身内积得到的模值为定值以及地磁矢量与重力矢量二者的内积为常数原理进行航向角解算补偿。该方法能克服基于矢量模值不变校正方法无法补偿非对准误差的缺陷,可实现三轴磁强计的完全校正。数值仿真及实验结果显示,该方法校正效果优于标量校正法、点积不变法以及两步法,能有效降低磁场矢量的模值误差和无人机航向角误差,且对磁惯导系统中的传感器噪声有较好的鲁棒性。     

Magnetic interference compensation method for geomagnetic field vector measurement

Ferromagnetic interferential field from platforms is one of the most dominating error sources for magnetometer. For magnetic vector and gradient tensor measurement, what is cared about most is the effect of compensating magnetic field vector. In this paper, a magnetic compensation method is proposed, which uses host platform’s attitude from inertial sensor as auxiliary information and sets up a vectorial compensation model. By introducing three intermediate parameters, the issue of parameter estimation is linearized and solved with least squares method. Simulations show that errors of magnetic field vector and magnitude can both be reduced to several nT after compensation. Experiment has been conducted with a geomagnetic vector measurement system and results suggest that the method is an effective way for compensating both magnetic field magnitude and vectors.