基于微分进化算法的磁性目标参数估计方法

被引:3
作者
赵文春
刘大明
周国华
机构
[1] 海军工程大学电气与信息工程学院
关键词
磁探测; 参数估计; 微分进化算法; 磁性目标;
D O I
暂无
中图分类号
TM271 [磁性材料、铁磁材料];
学科分类号
0805 ; 080502 ; 080801 ;
摘要
根据磁场数据来获得磁性目标参数相关信息的方法称为磁探测技术,其在民用和军用领域都有着重要的应用价值。以磁性探潜为背景,首先基于磁场采集数据将磁性目标参数估计问题简化为一个非线性数学模型,进而选择简单有效的微分进化算法求解上述数学模型,以实现磁性目标磁矩和位置参数的估计,并通过仿真试验对方法有效性进行了检验。仿真计算结果表明,该方法能够准确、快速地优化出磁性目标三分量磁矩和空间位置坐标参数,具有一定的实用意义。
引用
收藏
页码:167 / 170
页数:4
相关论文
共 9 条
[1]   磁性物体磁偶极子模型适用性的试验研究 [J].
张朝阳 ;
肖昌汉 ;
高俊吉 ;
周国华 .
应用基础与工程科学学报, 2010, (05) :862-868
[2]   采用微分进化算法和径向基函数神经网络的热工过程模型辨识 [J].
李岩 ;
王东风 ;
焦嵩鸣 ;
韩璞 .
中国电机工程学报, 2010, 30 (08) :110-116
[3]   配电网重构的微分进化算法研究 [J].
田有文 ;
冯丽 ;
王甲龙 ;
崔俭龙 .
沈阳农业大学学报, 2009, 40 (05) :630-633
[4]   微分进化算法在电力系统中的应用 [J].
邱威 ;
张建华 ;
刘念 .
现代电力, 2009, 26 (05) :11-17
[5]   磁偶极子模型下目标定位和参数估计的两种新方法 [J].
唐劲飞 ;
龚沈光 ;
王金根 .
电子学报, 2003, (01) :154-157
[6]   基于磁偶极子模型的目标定位和参数估计 [J].
唐劲飞 ;
龚沈光 ;
王金根 .
电子学报, 2002, (04) :614-616
[7]   磁偶极子信号检测和参数估计 [J].
唐劲飞 ;
龚沈光 ;
王金根 .
海军工程大学学报, 2001, (02) :54-58
[8]   一种基于神经网络的磁性目标定位方法 [J].
王金根 ;
林春生 ;
龚沈光 .
海军工程大学学报, 2000, (04) :27-30
[9]  
Magnet-ic moments esti mation andlocalization of a magnetic ob-ject based on Hopfield neural network .2 Guohua Zhou,Changhan Xiao,Shengdao Liu. TheProceeding of the 6thInternational Confer-ence on Electromagnetic Field Problems and Applica-tions-I (21) . 2008