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针对地磁方向适配性分析时人工特征提取主观性较强、所取特征难以表达深层的结构性特征的问题,并为了进一步提高方向适配性分析的准确率,提出了一种基于并行卷积神经网络的地磁方向适配性分析方法。首先,从不同角度建立了地磁场在6个代表方向上的适配性分析图;然后,从同一磁场的不同角度出发,利用卷积神经网络自动完成了特征学习,得到了更为全面的方向适配性特征描述;最后,在并行卷积神经网络所得特征的基础上,利用BP网络建立了地磁方向适配性的分析模型。仿真结果证明,该方法可以有效避免人工特征提取和计算等复杂步骤,实现了地磁方向适配性分析的自动化,而且可以获得优于传统网络和单路卷积神经网络的准确率。  相似文献
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针对地磁测量误差和地磁补偿余差等带来的匹配误差增大和易造成误匹配的问题,提出了一种基于概率数据关联的地磁匹配ICCP算法。首先,基于磁场测量误差的统计特性,在一定置信范围内生成若干伪测量值,将其视为对应位置地磁场的有效测量,只是它们源于磁场真实值的概率不同;然后,利用ICCP算法对各伪测量值构成的磁场序列分别进行匹配,得到干扰环境下载体可能出现的位置;最后,利用载体的运动约束对各匹配结果进行限制,再对有效的匹配结果进行融合,得到载体最终的位置。实验结果表明,在不同磁场干扰水平下,所提算法的定位精度都能控制在2个地磁图网格左右,具有较好的应用前景。  相似文献
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