航磁补偿中的误差校正及数据采集关键技术研究

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1、硕士学位论文航磁补偿中的误差校正及数据采集关键技术研究RESEARCHONKEYTECHNOLOGYOFERRORCORRECTIONANDDATAACQUISITIONINAEROMAGNETICCOMPENSATION王亚卓哈尔滨工业大学2014年12月国内图书分类号：TP302学校代码：10213国际图书分类号：004.9密级：公开工学硕士学位论文航磁补偿中的误差校正及数据采集关键技术研究硕士研究生：王亚卓导师：牛夏牧教授申请学位：工学硕士学科：计算机科学与技术所在单位：深圳研究生院答辩日期：2014年12月授予学位单位：哈尔滨工业大学Cl

2、assifiedIndex:TP302U.D.C:004.9DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONKEYTECHNOLOGYOFERRORCORRECTIONANDDATAACQUISITIONINAEROMAGNETICCOMPENSATIONCandidate：YazhuoWangSupervisor：Prof.XiamuNiuAcademicDegreeAppliedfor：MasterDegreeinEngineeringSpeciality：ComputerScienc

3、eandTechnologyAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence：December,2014Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要航空磁探测是一种基于航空平台的磁法测量技术，广泛用于地质构造、磁性填图、城市和工程稳定性等勘探任务。航磁补偿是航空磁探系统数据处理的关键环节，目的是消除航空平台本身产生的干扰磁场，获得准确地磁场数据。本文以提升航磁补偿精度为目标，对航磁补偿中的传感器误差

4、校正技术和数据采集技术展开研究，提出了改进磁通门姿态测量精度的融合算法，并设计开发了基于PXI平台的数据采集及处理系统，解决了航磁数据采集系统中的接口和同步等关键问题，为高精度航磁补偿提供了可靠的保障。针对航磁补偿系统的关键测量数据—方向余弦的获取方法与误差模型展开研究，在深入分析磁通门传感器的工作原理的基础上，对磁通门测量磁场方向角的误差来源进行了分析和建模，提出了基于Bisquare的线性回归校正算法，算法采用householder矩阵分解辨识误差参数，具有高精度、高时效的优点；提出了基于数据融合技术的提升算法，能够得到更高精度的方向余弦数据

5、。算法基于磁通门磁力仪、光泵磁力仪和激光陀螺仪三种传感器数据的物理关联性，在时间序列上建立数据融合模型，按照优化准则选取合适的融合参数。仿真实验表明，算法能够在基于Bisquare的线性回归算法基础上，进一步提高方向余弦的计算精度；针对实际航磁探测系统数据采集的要求，从采集精度和同步性两个角度出发，设计并开发与其匹配的高精度数据采集系统。以PXI测控平台为框架，基于传感器测量精度要求选择频率计数模块和模数转换模块，使用LabVIEW开发了相关软件及用户界面。测试表明系统的性能和功能指标满足设计要求。关键词：航磁测量；磁通门误差；方向余弦；数据采集

6、系统-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文ABSTRACTAirbornemagneticdetectionisamagneticmeasurementtechnologybasedonaviationplatforms.Itiswidelyusedingeologicalstructures,magneticmapping,urbanandengineeringstabilityexplorationmission.Aeromagneticcompensationisthekeyofdataprocessingsysteminaeromagnet

7、icexploration.Thepurposeistoeliminatetheinterferencegeneratedbythemagneticfieldofaviationplatformitself.Inthispaper,weresearchonaeromagneticcompensationcorrectionerrorsensoranddataacquisitiontechnology.Fusionalgorithmisproposedtoimprovethemeasurementaccuracyofthefluxgateattit

8、ude,andthedataacquisitionandprocessingsystembasedonPXIplatformisdesi