本发明涉及地下目标定位，具体为一种瞬变电磁地下目标探测定位方法及系统。
背景技术：
1、伴随着科技的发展与进步，在考古学、探矿、地质测绘、未爆弹探测等诸多领域，对于地下金属物体的定位需求日益增长。其中基于电磁感应的地下金属目标定位方法因其对金属材料敏感、发射低频电磁波具有较强的穿透性等诸多优点，是目前常用的地下金属物体定位方法。基于电磁感应的地下金属目标定位方法利用电磁定位设备在地下金属物体附近发射电磁波形成磁场作用在地下的金属物体上，地下金属物体感应生成涡流，由涡流产生感应信号，最终定位设备接收感应信号，由于感应信号的信息与金属的位置相关，通过对感应信号进行分析便可以对地下金属物体定位。
2、现有技术中的，公开号为cn114415246a公开了一种基于机器学习的地下金属物体的定位方法及系统，包括：获取数据集；数据集中第i个样本数据包括从第i个区域的不同地点获取的多个电磁感应信号和第i个区域的地下金属物体位置坐标；构建不同的多个地下金属物体定位子模型；获得对应多个训练好的地下金属物体定位子模型；对各训练好的地下金属物体定位子模型进行加权后相加，获得集成后的地下金属物体定位模型，各加权权重之和为1；采用粒子群算法调整集成后的地下金属物体定位模型中的各个权重，获得地下金属物体实时定位模型；采用地下金属物体实时定位模型，获得待测区域范围内地下金属物体位置坐标，本方法提高了定位的效率和精度。
3、但是还存在如下不足，由上述的陈述可知，未能考虑地形干扰问题，在复杂地形条件下，地形变化会对电磁响应信号产生显著影响，导致定位精度降低，目前的方法主要依赖传统的电磁信号分析手段，特征提取和分析不够深入，限制了定位结果的精度和可靠性，不适用复杂地形条件下的地下目标定位。
4、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种瞬变电磁地下目标探测定位方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种瞬变电磁地下目标探测定位方法，具体步骤包括：
4、s1.在探测区域布置瞬变电磁发射装置和接收装置，发射装置通过脉冲电流激发地下介质，产生电磁响应信号，接收装置采集地下介质的电磁响应信号，在数字高程模型中查找每个采集点的地形高程数据，获得实际高程数据，使用高精度gps设备记录每个采集点的初始高程数据，对每个采集点的实际高程数据和初始高程数据进行数据处理，获取每个采集点的地形校正因子，利用地形校正因子校正电磁响应信号，得到校正后的电磁响应信号；
5、s2.对校正后的电磁响应信号进行频谱分析和滤波处理，获取目标信号的电磁场分量，使用目标信号的电磁场分量计算电磁场的梯度，构造梯度张量，根据梯度张量，初步估计地下目标的位置，并对多个位置进行平均，获取高斯-牛顿算法的位置初始值；
6、s3.将初步估计的位置初始值输入高斯-牛顿算法，作为迭代优化的初始值，计算雅可比矩阵，进行梯度和海森矩阵的近似计算，更新位置参数，得到优化后的目标近似位置，使用优化后的目标近似位置，计算特征向量；
7、s4.利用高斯-牛顿算法优化得到的特征向量，构建特征矩阵，对特征矩阵进行奇异值分解，得到左奇异向量矩阵、奇异值对角矩阵和右奇异向量矩阵的乘积，通过分析左奇异向量矩阵、奇异值对角矩阵和右奇异向量矩阵，获取奇异值和对应的奇异向量，根据奇异值和对应的奇异向量，获取与地下目标相关的特征响应；
8、s5.根据特征响应，重构特征矩阵，从重构的特征矩阵中提取位置特征，利用位置特征和最小二乘估计算法，进行逆向计算，推导出地下目标的位置。
9、进一步地，根据地理坐标、高程信息，计算每个采集点的地形校正因子，利用地形校正因子校正电磁响应信号，得到校正后的电磁响应信号的过程如下：
10、在高程模型中，设定第i个采集点的地理坐标为，则第i个采集点的实际高程数据为，而在gps记录中第i个采集点的初始高程数据为，则获取地形校正因子的公式为下式：
11、；
12、其中，为第个采集点的地形校正因子，为第个采集点的经度，为第个采集点的纬度，为采集点的索引；
13、设定接收装置在第个采集点记录的原始电磁响应信号为；
14、利用地形校正因子对原始电磁响应信号进行校正，依据的公式如下：
15、；
16、其中，为第个采集点的校正后的电磁响应信号，为基于地形校正因子的校正项函数；
17、通过实验发现电磁响应信号与地形高度变化之间的关系近似为线性，则使用线性校正函数：
18、；
19、其中，为比例系数，，表示地形高度变化对电磁响应信号的敏感程度。
20、进一步地，对校正后的电磁响应信号进行频谱分析和滤波处理的过程如下：
21、将时域信号转换到频域，提取不同频率成分，频谱分析采用快速傅里叶变换，依据的公式如下：
22、；
23、其中，为第个采集点的校正后信号的频谱，为响应信号的频率，为虚数单位，为时间变量；
24、分析频谱图中的频率成分，识别与地下目标相关的特征频率，根据频谱图，确定目标信号与噪声的频率范围，通过低通滤波器，分离出目标信号成分，结合已知的地质数据，对比分析频谱中特征频率对应的地质结构，与已知的电磁特征进行对比，包括不同矿物或物质的电磁响应特征，利用这些特征信息，在频谱中识别出与特定地下目标相关的信号，提取频谱中与目标相关的特征参数，包括特征频率、幅值、相位，将这些特征参数作为目标信号的测量数据。
25、进一步地，使用目标信号的电磁场分量计算电磁场的梯度，构造梯度张量，根据梯度张量，初步估计地下目标的位置，并对多个位置进行平均，获取高斯-牛顿算法的位置初始值，具体过程如下：
26、通过频谱分析和滤波处理，得到了滤波后的特征参数，将频域中的特征参数转化为时域中的电磁场分量、、，使用电磁场分量、、，计算电磁场在空间中的梯度：
27、；
28、其中，为电磁场在横轴方向上的电场分量，为电磁场的纵轴方向上的电场分量，为电磁场在深度轴方向上的电场分量;
29、利用电磁场的梯度，构造电磁场梯度张量：
30、；
31、对于每一个采集点，计算梯度向量的模：
32、；
33、第个采集点的梯度向量的方向用单位向量来表示：
34、；
35、其中，为第个采集点的梯度向量的方向；
36、使用每一个采集点的坐标以及梯度向量的方向和模，估计地下目标的位置，假设梯度向量的反方向，即指向地下目标，则用梯度向量的模作为步长，沿梯度向量的反方向进行位置估计：
37、；
38、其中，为第个采集点的地下目标的位置，为第个采集点的步长；
39、对多个位置进行平均，获取高斯-牛顿算法的地下目标的位置初始值：
40、；
41、其中，为采集点的总数。
42、进一步地，将初步估计的位置初始值输入高斯-牛顿算法，作为迭代优化的初始值，计算雅可比矩阵，进行梯度和海森矩阵的近似计算，更新位置，得到优化后的目标近似位置，使用优化后的目标近似位置，计算特征向量，具体的过程如下：
43、在高斯-牛顿算法中，需要计算目标函数的雅可比矩阵，假设目标函数为，则雅可比矩阵的定义为：
44、；
45、其中，为雅可比矩阵，为目标函数向量；
46、高斯-牛顿算法利用雅可比矩阵来近似计算目标函数的梯度和海森矩阵，假设第一误差函数为，则第一误差函数的梯度和海森矩阵的近似值分别为：
47、；
48、；
49、其中，为第一误差函数的梯度矩阵，为第一误差函数的海森矩阵，为转置；
50、根据梯度和海森矩阵的近似值，更新位置：
51、；
52、其中，为位置变化量；
53、新位置为：
54、；
55、其中，为新位置；
56、重复上述步骤，计算新的雅可比矩阵、梯度和海森矩阵，并更新位置，直到满足停止条件，得到优化后的目标近似位置；
57、使用优化后的目标近似位置，计算电磁场梯度张量的特征向量，电磁场梯度张量在优化位置的值为：
58、；
59、特征向量满足以下特征方程：
60、；
61、其中，为特征值，为特征向量；
62、针对给定矩阵，首先构造特征多项式，特征多项式由以下行列式表示：
63、；
64、其中，是单位矩阵；
65、解特征多项式，得到特征值、、；
66、针对每一个特征值，求解以下线性齐次方程以找到对应的特征向量：
67、；
68、其中，为特征值的索引。
69、进一步地，利用高斯-牛顿算法优化得到的特征向量，构建特征矩阵，对特征矩阵进行奇异值分解，得到左奇异向量矩阵、奇异值对角矩阵和右奇异向量矩阵的乘积，具体的过程如下：
70、假设有一个非线性模型，其中是输入特征，是参数向量，目标是找到参数向量使得模型输出与实际观测值的误差最小；
71、在每一步迭代中，计算雅可比矩阵：
72、；
73、计算残差向量：
74、更新参数向量：
75、；
76、其中，为迭代次数的索引；
77、重复以上步骤直到收敛或达到最大迭代次数；
78、利用优化得到的参数向量构建特征向量，并将这些特征向量排列成特征矩阵，假设有个特征向量，每个特征向量的维度为，则特征矩阵为：
79、；
80、其中，为特征矩阵中的第列，表示一个维的列向量，的取值范围为，为实数域，为特征向量的数量；
81、对特征矩阵进行奇异值分解，得到左奇异向量矩阵、奇异值对角矩阵和右奇异向量矩阵；
82、；
83、其中，是一个列正交矩阵，其列向量称为左奇异向量，是一个对角矩阵，其对角线元素称为奇异值，按降序排列，是一个列正交矩阵，其列向量称为右奇异向量。
84、进一步地，通过分析左奇异向量矩阵、奇异值对角矩阵和右奇异向量矩阵，获取奇异值和对应的奇异向量，根据奇异值和对应的奇异向量，获取与地下目标相关的特征响应，具体的过程如下：
85、奇异值对角矩阵是的矩阵，其对角线上的元素是奇异值，按降序排列，奇异值的大小反映特征矩阵中不同模式的权重；
86、；
87、其中，，且；
88、左奇异向量矩阵和右奇异向量矩阵的列向量分别称为左奇异向量和右奇异向量，形式如下：
89、；
90、。
91、进一步地，根据特征响应，重构特征矩阵，从重构的特征矩阵中提取位置特征，利用位置特征和最小二乘估计算法，进行逆向计算，推导出地下目标的位置，具体的过程如下：
92、选择前个奇异值，对应的左奇异向量为，对应的右奇异向量为；
93、重构特征矩阵，形式如下：
94、；
95、其中，是第个奇异值，是第个左奇异向量，是第个右奇异向量；
96、从重构的特征矩阵中，提取行特征、列特征、聚类中心和高强度区域；
97、根据提取的特征，包括行特征、列特征、聚类中心和高强度区域，定义第二误差函数来衡量实际位置特征和模型预测的特征之间的差异；
98、；
99、其中，为向量的范数；
100、优化第二误差函数，计算其相对于位置的梯度，依据的公式如下：
101、；
102、根据梯度下降法更新地下目标的精确位置，公式为：
103、；
104、其中，为更新后的地下目标的位置，为当前迭代中的估计位置，为当前位置处第二误差函数的梯度，为调节因子；
105、重复上述步骤，直到第二误差函数达到预定的迭代次数。
106、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
107、一种瞬变电磁地下目标探测定位系统，所述系统用于执行上述任一所述的一种瞬变电磁地下目标探测定位方法，包括：
108、设备布置和数据采集模块，用于在探测区域布置瞬变电磁发射装置和接收装置，发射装置通过脉冲电流激发地下介质，产生电磁响应信号，接收装置采集地下介质的电磁响应信号，在数字高程模型中查找每个采集点的地形高程数据，获得实际高程数据，使用高精度gps设备记录每个采集点的初始高程数据，对每个采集点的实际高程数据和初始高程数据进行数据处理，获取每个采集点的地形校正因子，利用地形校正因子校正电磁响应信号，得到校正后的电磁响应信号；
109、数据处理模块，用于对校正后的电磁响应信号进行频谱分析和滤波处理，获取目标信号的电磁场分量，使用目标信号的电磁场分量计算电磁场的梯度，构造梯度张量，根据梯度张量，初步估计地下目标的位置，并对多个位置进行平均，获取高斯-牛顿算法的位置初始值；
110、优化模块，用于将初步估计的位置初始值输入高斯-牛顿算法，作为迭代优化的初始值，计算雅可比矩阵，进行梯度和海森矩阵的近似计算，更新位置参数，得到优化后的目标近似位置，使用优化后的目标近似位置，计算特征向量；
111、特征矩阵构建模块，用于利用高斯-牛顿算法优化得到的特征向量，构建特征矩阵，对特征矩阵进行奇异值分解，得到左奇异向量矩阵、奇异值对角矩阵和右奇异向量矩阵的乘积，通过分析左奇异向量矩阵、奇异值对角矩阵和右奇异向量矩阵，获取奇异值和对应的奇异向量，根据奇异值和对应的奇异向量，获取与地下目标相关的特征响应；
112、定位模块，用于根据特征响应，重构特征矩阵，从重构的特征矩阵中提取位置特征，利用位置特征和最小二乘估计算法，进行逆向计算，推导出地下目标的精确位置。
113、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
114、本发明通过在探测区域布置瞬变电磁发射和接收装置，使用高精度gps设备记录每个采集点的初始高程数据，计算地形校正因子并校正电磁响应信号，显著减小地形变化对信号的干扰；通过频谱分析和梯度张量的方法初步估计地下目标位置，利用高斯-牛顿算法进行优化，获得高精度的目标位置；通过奇异值分解方法，对特征向量和特征矩阵进行深入分析，提取与地下目标相关的特征响应，进一步提高了定位的精度。与现有技术相比，本发明通过引入地形校正因子和优化算法，显著提高了地下目标定位的精度和实时性，特别适用于复杂地形条件下的高效定位。
1.一种瞬变电磁地下目标探测定位方法，其特征在于，具体步骤包括：
2.根据权利要求1所述的瞬变电磁地下目标探测定位方法，其特征在于：根据实际高程数据和初始高程数据，计算每个采集点的地形校正因子，利用地形校正因子校正电磁响应信号，得到校正后的电磁响应信号的过程如下：
3.根据权利要求2所述的瞬变电磁地下目标探测定位方法，其特征在于：对校正后的电磁响应信号进行频谱分析和滤波处理的过程如下：
4.根据权利要求3所述的瞬变电磁地下目标探测定位方法，其特征在于：使用目标信号的电磁场分量计算电磁场的梯度，构造梯度张量，根据梯度张量，初步估计地下目标的位置，并对多个位置进行平均，获取高斯-牛顿算法的位置初始值，具体过程如下：
5.根据权利要求4所述的瞬变电磁地下目标探测定位方法，其特征在于：将初步估计的位置初始值输入高斯-牛顿算法，作为迭代优化的初始值，计算雅可比矩阵，进行梯度和海森矩阵的近似计算，更新位置，得到优化后的目标近似位置，使用优化后的目标近似位置，计算特征向量，具体的过程如下：
6.根据权利要求5所述的瞬变电磁地下目标探测定位方法，其特征在于：利用高斯-牛顿算法优化得到的特征向量，构建特征矩阵，对特征矩阵进行奇异值分解，得到左奇异向量矩阵、奇异值对角矩阵和右奇异向量矩阵的乘积，具体的过程如下：
7.根据权利要求6所述的瞬变电磁地下目标探测定位方法，其特征在于：通过分析左奇异向量矩阵、奇异值对角矩阵和右奇异向量矩阵，获取奇异值和对应的奇异向量，根据奇异值和对应的奇异向量，获取与地下目标相关的特征响应，具体的过程如下：
8.根据权利要求7所述的瞬变电磁地下目标探测定位方法，其特征在于：根据特征响应，重构特征矩阵，从重构的特征矩阵中提取位置特征，利用位置特征和最小二乘估计算法，进行逆向计算，推导出地下目标的精确位置，具体的过程如下：
9.一种瞬变电磁地下目标探测定位系统，所述系统用于执行权利要求1-8任一所述的一种瞬变电磁地下目标探测定位方法，其特征在于：包括：
