यूएक्सओ पहचान के लिए तेजी से डेटा-व्युत्पन्न मौलिक गोलाकार उत्तेजना मॉडल

वर्तमान आदर्शीकृत अग्रिम मॉडल elektromagnetic induction (EMI) प्रतिक्रिया के लिए वास्तविक अप्रकाशित विस्फोटक (UXO) की विशिष्ट सामग्रियों और भूआकृतियों की विषमता द्वारा विफल किया जा सकता है। एक नया, भौतिक रूप से पूर्ण मॉडलिंग प्रणाली इनमें से सभी विषमताओं और वस्तु के भीतर उनके अंतःक्रियाओं के प्रभावों को शामिल करती है, निकट और दूर क्षेत्र दोनों में। यह मॉडल इनवर्शन प्रोसेसिंग एल्गोरिदम में लागू करने के लिए पर्याप्त तेज है। एक विधि को परिभाषित मापन प्रोटोकॉल से प्रशिक्षण डेटा की सीधी प्रोसेसिंग से मॉडल पैरामीटर प्राप्त करने के लिए प्रदर्शित किया गया है। माप के लिए उपयोग किए गए EMI सेंसर के आधार पर, मॉडल पैरामीटर को अनुमान लगाने की प्रक्रिया अधिक या कम ठीक नहीं होती है। अधिक पूर्ण डेटा इस समस्या को कम कर सकता है। एक दिए गए प्रशिक्षण डेटा सेट के लिए, डेटा के सर्वोत्तम लाभ उठाने और विश्वसनीय मॉडल पैरामीटर प्राप्त करने के लिए विशेष संख्यात्मक उपचार पेश किया गया है। यह तेज़ मॉडल एक "फिंगरप्रिंट" परीक्षण दृष्टिकोण में लागू किया गया है जिसमें मापन डेटा से दो विभिन्न UXOs की पहचान की गई है। प्रारंभिक परिणामों ने दिखाया कि यह तेज़ मॉडल UXO पहचान के लिए आशाजनक है।