Characterizing electromagnetic interference signals for unmanned aerial vehicle geophysical surveys
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The development of a functional unmanned aerial vehicle (UAV) mounted aeromagnetic system requires integrating a magnetometer payload onboard a UAV platform in a manner that preserves the integrity of the total magnetic field measurements. One challenge when developing these systems is accounting for the sources of in-flight magnetic and electromagnetic interference signals that are greater than the resolvability threshold of the magnetometer. Electromagnetic interference generated by the platform has the potential to be mitigated using several techniques such as magnetic shielding, filtering, or compensation and can be attenuated by strategically positioning the magnetometer at a distance from the UAV. The integration procedure and selection of a mitigation strategy can be informed by characterizing the electromagnetic interference generated by the platform. Scalogram analysis is used to characterize the high-frequency electromagnetic signals generated by multirotor UAV electromagnetic motors. A low-sensitivity (7 nT) vector, fluxgate magnetometer is used to measure the electromagnetic interference generated by two unique multirotor UAVs in a controlled laboratory setting. Results demonstrate three spectrally distinct electromagnetic signals, each with unique frequency and amplitude, generated by each UAV platform. The frequency of these electromagnetic interference signals is found to be directly proportional to the applied rotation frequency of the electromagnetic motor. The aforementioned knowledge is applied to UAV field surveys to assess the high-frequency electromagnetic interference signals experienced. This is achieved using a high sensitivity (0.01 nT), scalar optically pumped magnetometer with a 1000 Hz sampling frequency. Our results indicate that adequate sensor placement and preflight evaluation of the platform-sensor interactions provide useful mitigation strategies, which can compensate for electromagnetic interference signals generated by the UAV platform during aeromagnetic surveys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».