O sistema de tensor de gradiente magnético (MGTS) para medição de malha plana bidimensional é comumente usado para reconhecimento de alvos magnéticos, mas apresenta alta dificuldade de medição, baixa eficiência de coleta e altos requisitos de precisão do instrumento. Para isso, foi proposta uma metodologia de reconhecimento de padrões de alvos magnéticos baseada na medição MGTS com uma única linha de voo. Primeiro, realizou-se uma análise da sensibilidade à direção de magnetização de 15 atributos, incluindo componentes do tensor de gradiente magnético, valores próprios e invariantes; os atributos sensíveis à direção de magnetização são usados para reconhecer a postura do alvo, enquanto os atributos insensíveis servem para reconhecer a forma do alvo; em seguida, realiza-se a medição MGTS em uma única linha de voo, extraindo parâmetros das características da forma de onda do sinal no domínio do tempo das características medidas e definindo etiquetas de classe correspondentes. A análise de componentes principais (PCA) é usada para redução de dimensionalidade para realizar a visualização das características e determinar a melhor dimensão das características; finalmente, o aprendizado e teste dos dados das amostras de medição da linha de voo são feitos usando a máquina de aprendizado extremo de kernel otimizada pelo algoritmo de busca de pardais (SSA-KELM), alcançando assim o reconhecimento de padrões de alvos magnéticos. Na simulação, a precisão de reconhecimento das diferentes categorias de direção de magnetização do dipolo magnético e das diferentes formas geométricas, como esfera, paralelepípedo e cilindro, atingiu 100%; no experimento, foram medidas 180 linhas de aprendizado para 3 formas de ímãs e 3 posturas, e com uma proporção de treino/teste de 6:4, os resultados do reconhecimento da postura e forma do ímã foram completamente precisos.

Sistema de tensor de gradiente magnético;medição de linha única;reconhecimento de padrões de alvos magnéticos;algoritmo de busca de pardais;máquina de aprendizado extremo de kernel