基于磁梯度张量SVD 的磁性目标识别方法
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国防科技重点实验室基金(水下测控技术重点实验室基金)(6142407190307)


Magnetic Target Recognition Method Based on SVD of Magnetic Gradient Tensor
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    摘要:

    针对磁梯度张量单个分量对斜磁化多目标识别能力不足,受载体姿态影响较大的问题,提出基于磁梯度 张量奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的磁性目标识别方法。通过磁梯度张量矩阵的奇异值分解,提 取奇异值的最大值作为磁性目标识别特征量,增强了对斜磁化多目标的识别能力,证明了磁梯度张量奇异值的张量 不变量特性,克服了载体姿态变化对磁梯度张量识别的影响。仿真和实测结果表明,该识别方法能有效区分和识别 斜磁化的多目标。

    Abstract:

    Aiming at the problem that the single component of magnetic gradient tensor has insufficient ability to recognize oblique magnetized multi-targets and is greatly affected by the carrier attitude, a magnetic target recognition method based on singular value decomposition (SVD) of magnetic gradient tensor is proposed. Through the singular value decomposition of the magnetic gradient tensor matrix, the maximum of the singular value is extracted as the magnetic target recognition feature, which enhances the recognition ability of inclined-magnetized multi-target, proves the tensor invariant property of magnetic gradient tensor singular value, and overcomes the influence of carrier attitude change on magnetic gradient tensor recognition. The simulation and experimental results show that the method can effectively distinguish and identify multiple targets with oblique magnetization.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

张 光.基于磁梯度张量SVD 的磁性目标识别方法[J].,2022,41(5).

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  • 收稿日期:2022-01-26
  • 最后修改日期:2022-02-25
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  • 在线发布日期: 2022-05-05
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