Determination of the parameters of the magnetic field of an object from the results of remote magnetogradient measurements

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The problem of determining the parameters of an object's magnetic field from the results of remote magnetogradient measurements is considered. The task is set to determine the magnetic parameters of an object based on a description of its influence on the measuring system as a magnetic dipole vector. A key feature of the proposed approach is the use of differences between spaced sensors directly, rather than as an estimate of the corresponding spatial derivatives. The problem of determining the magnetic parameters of an object using a tensor meter, built on the differences between field components, and a vector meter, built on the differences in field modules, has been solved. The proposed algorithms are implemented in the software of a computer simulation model, which makes it possible to simulate the process of determining the magnetic parameters of an object using stationary and mobile magnetogradient measuring systems built using scalar and vector magnetically sensitive sensors of various types, as well as various gradient installation designs.

About the authors

Boris Viktorovich Pavlov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: pavlov@ipu.ru
Moscow

Evgeny Vladimirovich Karshakov

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: karshak@mail.ru
Moscow

Dmitry Alekseevich Goldin

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: goldind@ipu.ru
Moscow

References

  1. АФАНАСЬЕВ Ю.В. Средства измерения магнитного поля. – М.: Энергия, 1999. – 204 с.
  2. ВОЛКОВИЦКИЙ А.К., ГОЛЬДИН Д.А., КАРШАКОВ Е.В. и др. Структура магнитоградиентных измери-тельных систем // Датчики и системы. – 2018. – №8–9. – С. 27–32.
  3. ВОЛКОВИЦКИЙ А.К., ГОЛЬДИН Д.А., КАРША-КОВ Е.В. и др. Результаты экспериментальных иссле-дований макета магнитоградиентной измерительной системы // Гироскопия и навигация. – 2019. – Спецвы-пуск №11. – С. 54–64.
  4. ВОЛКОВИЦКИЙ А.К., КАРШАКОВ Е.В., ПАВЛОВ Б.В. Магнитоградиентные измерительные системы и ком-плексы: монография в двух томах. – Том I. – М.: ИПУ РАН, 2018. – 149 с.
  5. ГАВРИЛОВ Л.Г., ШВЕЦ О.Б. Апробация влагозащище-ного магнитометра “БОГЭКС7” совместно с аэродро-ном при поиске подводных, подземных металлических объектов и создания 3D карты магнитного поля // Во-просы подводной археологии. – 2018. – №9. – С. 10–23.
  6. НАГОВИЦИН А.И., МОЛОТКОВА Б.Б. Повышение по-исковых возможностей автономных необитаемых ап-паратов за счет применения многоканальных магнито-метрических систем // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2021. – №1(218). – С. 59–72.
  7. НЕРСЕРОВ Б.А., РИМСКИЙ-КОРСАКОВ Н.А. Стати-стическое обоснование допустимого снижения чув-ствительности магнитометра при сохранении требуе-мой вероятности обнаружения подводного объекта // Океанологические исследования. – 2022. – №50(2). – С. 178–187.
  8. СЕМЕВСКИЙ Р.Б., АВЕРКИЕВ В.В., ЯРОЦКИЙ В.А. Специальная магнитометрия. – СПб.: Наука, 2002. – 232 с.
  9. ХВОСТОВ О.Д. Векторные измерения геомагнитного поля на магнитном носителе // Судостроительная про-мышленность. Сер. Навигация и гироскопия. – 1992. – Вып. 30. – С. 27–36.
  10. BAYENS T.M. Analysis of the Demagnetisation Process and Possible Alternative Magnetic Treatments for Naval Vessels: A thesis submitted for the degree of Doctor of Philosophy. – School of Physics, Faculty of Science at the University of New South Wales, 2002. – 275 p.
  11. GE L., HAN Q., TONG X. et al. Detection, Location, and Classification of Multiple Dipole-like Magnetic Sources Based on L2 Norm of the Vertical Magnetic Gradient Tensor Data // Sensors. – 2023. – Vol. 23(9), 4440. – P. 1–16.
  12. HAVLIK J., STRAKA O. Performance Evaluation of Iterat-ed Extended Kalman Filter with Variable Step-Length // Journal of Physics: Conference Series. – 2015. – Vol. 659. – P. 1–12.
  13. JORGENSEN M., ZHDANOV M.S., PARSONS B. 3D Fo-cusing Inversion of Full Tensor Magnetic Gradiometry Data with Gramian Regularizations // Minerals – 2023. – Vol. 13, 851. – P. 1–24.
  14. KARSHAKOV E.V. Iterated extended Kalman filter for air-borne electromagnetic data inversion // Exploration Geo-physics. – 2020. – Vol. 51, Iss.1. – P. 66–73.
  15. NEWMAN A.J., GRAHAM S.M., EDMONDS A.M. et al. Tensor gradiometry with a diamond magnetometer // Physi-cal Review Applied. – 2024. – Vol. 21, 014003. – P. 1–15.
  16. REAM J.B., WEISS B.P., ORAN R. et al. Magnetic gradi-ometry using frequency-domain filtering // Measurement Science and Technology. – 2022. – Vol. 33, 015104. – P. 1–14.
  17. RIM B. Detection of a Magnetic Dipole by Means of Mag-netic Gradient Tensor // Journal of the Korean earth science society. – 2011. – Vol. 32 (6). – P. 595–601.
  18. WU P., LI X., BO Y. Iterated Square Root Unscented Kal-man Filter for Maneuvering Target Tracking Using TDOA Measurements // Int. Journal of Control, Automation, and Systems – 2013. – Vol. 11 (4). – P. 761–767.
  19. XU Y., CHEN X., LI Q. Adaptive Iterated Extended Kalman Filter and Its Application to Autonomous Integrated Naviga-tion for Indoor Robot // The Scientific World Journal. – 2014. – Vol. 2014. – P. 1–7.
  20. ZHDANOV M.S. Geophysical Inverse Theory and Regulari-zation Problems. – Elsevier, 2002. – 633 p.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».