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Procesamiento e Interpretación de Datos Magnéticos de UAV: Un Flujo de Trabajo Basado en una Descomposición de Modo Variacional Mejorada y el Algoritmo de Levenberg-Marquardt

Autores: Zheng, Yaoxin; Li, Shiyan; Xing, Kang; Zhang, Xiaojuan

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Procesamiento e Interpretación de Datos Magnéticos de UAV: Un Flujo de Trabajo Basado en una Descomposición de Modo Variacional Mejorada y el Algoritmo de Levenberg-Marquardt


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Robótica

Palabras clave

Vehículos aéreos no tripulados
Exploración magnética
Procesamiento de datos
Método de interpretación
Descomposición en modos variacionales
Deconvolución de Euler

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 1

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los vehículos aéreos no tripulados (VANT) se han convertido en un punto caliente de investigación en el campo de la exploración magnética debido a sus ventajas únicas, como bajo costo, alta seguridad y facilidad de operación. Sin embargo, la falta de un método efectivo de procesamiento e interpretación de datos limita su implementación futura. En vista de esta situación, se propone en este artículo un flujo de trabajo completo para el procesamiento e interpretación de datos magnéticos de VANT, que se puede dividir en dos pasos: (1) se aplica la descomposición de modo variacional mejorada (VMD) a los datos originales para mejorar su relación señal-ruido tanto como sea posible, y el número de modos de descomposición K se determina de manera adaptativa según las características del modo; (2) los parámetros de la posición del objetivo y el momento magnético se obtienen primero mediante deconvolución de Euler, y luego se utilizan como información previa del algoritmo de Levenberg-Marquardt (LM) para mejorar aún más su precisión. Se llevan a cabo experimentos para verificar la efectividad del método propuesto. Los resultados muestran que el método propuesto puede mejorar significativamente la calidad de los datos originales; al combinar la deconvolución de Euler y el algoritmo LM, el error de posicionamiento horizontal se puede reducir de 15.31 cm a 4.05 cm, y el error de estimación de profundidad se puede reducir de 16.2 cm a 5.4 cm. Además, el método propuesto se puede utilizar no solo para la detección y localización de objetivos cercanos a la superficie, sino también para el trabajo posterior, como la eliminación de objetivos (por ejemplo, la munición sin explotar).

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