Joint Use of Scalar and Vector Magnetometers for Underwater Magnetic Target Localization

磁强计 标量(数学) 计算机科学 水下 物理 粒子群优化 磁场 算法 控制理论(社会学) 数学 人工智能 几何学 量子力学 海洋学 地质学 控制(管理)
作者
Zhen Wang,Shengwei Liu,Yanguo Guo,Yongpeng Wu,Yi Wang,Jing Zhao
出处
期刊:IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:20: 1-5 被引量:17
标识
DOI:10.1109/lgrs.2023.3315319
摘要

Autonomous Underwater Vehicle (AUV) with towed Magnetic Anomaly Detection (MAD) system is a reliable technique for detecting underwater magnetic targets. However, arranging too many magnetometers in the towed MAD system is not suitable, and the key lies in their reasonable arrangement. As a result, this paper proposes a new MAD system equipped with two scalar and one vector magnetometers, along with the corresponding multi-parameter magnetic target localization method. By using two scalar magnetometers and the geometric relationship with vector magnetometer, the time when the vector magnetometer reaches the closest point approach (CPA) on the trajectory and the value range of the shortest distance are obtained. The value range of the shortest distance is cleverly set as the search boundary for the improved particle swarm optimization algorithm in this dimension, which greatly mitigates the randomness of the optimization algorithm and enhances the accuracy of the solution. Subsequently, the unique solution for the magnetic target parameters can be easily obtained by using the vector magnetometer. The combination of scalar and vector magnetometers proves to be both economical and effective. Numerical simulation and field experiments show that this method provides a new idea for static magnetic target detection.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI6.2应助贾亚朋采纳,获得10
刚刚
爱听歌的半凡完成签到,获得积分10
刚刚
乐观的鞋子完成签到,获得积分10
1秒前
lm完成签到,获得积分10
1秒前
drfwjuikesv完成签到,获得积分10
1秒前
夏果发布了新的文献求助10
1秒前
123完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
3秒前
3秒前
liian7发布了新的文献求助10
3秒前
不知为何人完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
orange909完成签到,获得积分10
4秒前
食梦貊发布了新的文献求助10
4秒前
骄酱发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
5秒前
世间安得双全法完成签到,获得积分0
5秒前
完美世界应助孟祺采纳,获得10
6秒前
完美世界应助fanhuam采纳,获得10
6秒前
lm发布了新的文献求助30
6秒前
细腻戒指发布了新的文献求助10
7秒前
夏飞飞完成签到,获得积分10
7秒前
罗布完成签到 ,获得积分20
8秒前
xingchy发布了新的文献求助10
10秒前
1D发布了新的文献求助10
10秒前
vivien11发布了新的文献求助10
11秒前
某叶发布了新的文献求助20
11秒前
贼贼完成签到,获得积分10
12秒前
15秒前
yuni发布了新的文献求助30
15秒前
15秒前
刘广进发布了新的文献求助10
16秒前
任性冥王星完成签到 ,获得积分10
16秒前
木木白白完成签到 ,获得积分10
16秒前
阿可阿可完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
lfw关闭了lfw文献求助
19秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Rosenblum, Global Change Biology 500
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
DIPPR Project 801 - Full Version 380
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7767689
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9311208
关于积分的说明 20322344
捐赠科研通 7352659
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3315436
关于科研通互助平台的介绍 2464719
邀请新用户注册赠送积分活动 2330065