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申请/专利权人：北京自动化控制设备研究所
摘要：本发明提供了一种基于VMD‑1DCNN的磁异常感知方法及相关装置，包括：获取原始数据st，采用VMD算法对原始数据st进行分解，得到多个模态分量；对得到的多个模态分量分别计算排列熵，将所有模态分量的排列熵值从大到小进行排列，筛选出后n个模态分量，其中n由所有排列熵值的三分位数自适应确定，根据后n个模态分量对模态分量进行线性重构以得到线性重构信号，对线性重构信号移除趋势项得到处理后的静磁信号mt；建立训练样本数据集；搭建1DCNN模型；将mt输入模型，判断是否存在目标磁异常，实现磁异常感知。应用本发明的技术方案，以解决现有技术中在进行信号识别时，通常是通过人为设定筛选阈值，此种方式难以充分抑制噪声，导致目标识别准确度低的技术问题。
主权项：1.一种基于VMD-1DCNN的磁异常感知方法，其特征在于，所述基于VMD-1DCNN的磁异常感知方法包括：步骤一，利用航空磁测平台沿预设航线进行飞行，获取可能含有目标静磁异常信号的原始数据st，采用VMD算法对原始数据st进行分解，得到多个模态分量；步骤二，对得到的多个模态分量分别计算排列熵，将所有模态分量的排列熵值从大到小进行排列，筛选出后n个模态分量，其中n由所有排列熵值的三分位数自适应确定，根据后n个模态分量对模态分量进行线性重构以得到线性重构信号，对线性重构信号移除趋势项得到处理后的静磁信号mt；步骤三，建立训练样本数据集，包括有无铁磁性目标、铁磁性目标在不同距离以及探测平台不同速度，为信号设置标签S，存在目标磁异常的信号标签S设置为1，不存在目标磁异常信号的标签S设置为0；步骤四，搭建1DCNN模型，并基于所述训练样本数据集进行训练，得到最优的磁异常感知策略；步骤五，将处理后的静磁信号mt输入训练好的1DCNN模型，根据输出结果判断原始信号中是否存在目标磁异常，实现磁异常感知。
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权利要求：
百度查询： 北京自动化控制设备研究所 基于VMD-1DCNN的磁异常感知方法及相关装置
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