RSVD在线补偿算法

罕见数据稳抗扰动

通过递归奇异值分解实现在线磁干扰补偿，小样本下仍能稳定估计参数、抑制平台误差，并显著改善旋转平台磁异常检测。

Zhicheng, Yang · Sikai, Li · Xiancheng, Da · 王金洪 · Yang, Ke · 马严

IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing 2024

参数信息

补偿前峰峰值干扰

285.6 nT

补偿后干扰（RSVD）

4.6 nT

补偿后干扰（卡尔曼）

9.3 nT

补偿后磁异常信号峰峰值（RSVD）

70.9 nT

补偿后磁异常信号峰峰值（卡尔曼）

4.8 nT

技术优势

小样本也稳定

递归 SVD 逐步更新参数估计，补偿数据不足时不会像最小二乘那样发散，还能自动减少有效奇异值数目来提升补偿精度。

补偿干扰更干净

海上试验中，RSVD 将峰峰值干扰从 285.6 nT 降到 4.6 nT，而卡尔曼方法仅降到 9.3 nT；最小二乘则完全失效。

让微弱目标现身

补偿前无法察觉的磁异常信号，用 RSVD 补偿后峰峰值达到 70.9 nT，远高于卡尔曼方法的 4.8 nT，检测概率显著提升。

应用场景

• 磁异常探测：在旋转平台上检测舰船、车辆等目标时，用 RSVD 补偿平台干扰，让微弱磁异常信号不被淹没。
• 旋转平台干扰补偿：数据不足时，用 RSVD 在线估计补偿系数，避免 RLS 发散，稳定去除平台磁干扰。
• 无人机磁探测：无人机平台磁干扰大且数据流可能中断，RSVD 在线补偿小样本也有效，适合机载实时探测。
• 航天器磁补偿：航天器对磁洁净要求高，RSVD 在线补偿平台干扰源，帮助满足严格的磁场环境指标。