一种基于神经网络的航磁数据噪声识别和抑制方法

作     者：冯进凯 李姗姗 何兆超 范昊鹏 李新星 范雕 FENG Jinkai;LI Shanshan;HE Zhaochao;FAN Haopeng;LI Xinxing;FAN Diao

作者机构：信息工程大学郑州450001 92292部队青岛266400 

出 版 物：《中国惯性技术学报》 (Journal of Chinese Inertial Technology)

年 卷 期：2025年第33卷第1期

页      面：18-26页

核心收录：

学科分类：081801[工学-矿产普查与勘探] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(42174001 42174007 42174008) 

主　　题：卷积神经网络 残差卷积神经网络 STFT转换 噪声识别 航磁信号去噪 

摘      要：航空磁力测量极易受到外界因素的干扰,噪声抑制是航磁数据处理中的关键一环。为高效识别和抑制航磁测线中存在的随机噪声,提高航磁测量精度,将神经网路方法引入到航磁测线数据的处理中,搭建了涵盖磁测数据噪声识别和噪声抑制的网络,并提出了一套适配于该网络的数据处理流程。仿真实验表明,所搭建的模型可以实现航磁测线的噪声识别和抑制,模型对验证集中的三种类型的含噪测线识别准确率达到99.85%;针对于不同类型的测线数据,噪声抑制效果相比于传统的中值滤波方法、小波滤波方法和经验模态分解方法均有不同程度的提升。实测数据实验表明,模型对航磁测线的噪声识别率为97.78%,而且能够适配实测数据中的各种噪声类别并达到较好的去噪效果,模型不受输入测线长度限制,使用更加方便灵活。