ETD

• aeromagnetic compensation
• magnetic anomaly navigation
• marine platform calibration
• multi-dipole ship model
• neural network compensation
• quantum magnetometry
• ship magnetic signature
• spectral analysis
• tolles-tawson calibration

This work develops and numerically validates a complete simulation and compensation pipeline for the magnetic field in a naval context, with the objective of evaluating the Tolles-Lawson (TL) algorithm in its scalar and vector variants and in the MAP-BASED and MAP-LESS operational strategies.

The total magnetic field measured at the sensor is modeled as the superposition of the Earth's magnetic field (core field IGRF and crustal field LCS-1/EMAG2 components) and the ship's magnetic signature, reconstructed using a multi-dipole model calibrated on literature data and adapted to a realistic commercial vessel scenario with structural imperfections. The operational scenario simulates a circular trajectory with sinusoidal attitude perturbations (pitch, roll, heading) and noise on virtual sensors (fluxgate and OPM).

A spectral analysis using the Welch method automatically identifies and selects the optimal frequency band for TL calibration. It is demonstrated that the nonlinear cross-term between the Earth's field and the ship's magnetic signature generates spectral peaks in the total scalar signal magnitude at the attitude perturbation frequencies, which are absent in the ship field signal alone: this phenomenon constitutes a source of systematic error for the TL algorithm and is analyzed in both the scalar and vector domains.

The TL compensation is evaluated under the MAP-LESS strategy, where performance depends on the filter band selection, and the MAP-BASED strategy, where it depends on the accuracy of the reference geomagnetic map. An idealized vector approach, based on high-sensitivity magnetometers, highlights advantages over the standard scalar formulation but also intrinsic limitations due to unmodeled contributions. Finally, two neural network architectures integrated with the TL algorithm are analyzed: the first based on a known target for simulative contexts, the second on dynamic coefficient estimation for real-world scenarios.

The results provide quantitative guidelines for the design of naval magnetic compensation systems, highlighting the limitations of standard approaches and the benefits of extended models or integrated neural networks.

Il presente lavoro sviluppa e valida numericamente una pipeline completa di simulazione e compensazione del campo magnetico in ambito navale, con l'obiettivo di valutare l'algoritmo di Tolles-Lawson (TL) nelle varianti scalare e vettoriale e nelle strategie operative MAP-BASED e MAP-LESS.

Il campo magnetico totale misurato al sensore è modellato come sovrapposizione del campo terrestre (componenti core field IGRF e crustal field LCS-1/EMAG2) e della firma magnetica della nave, ricreata tramite un modello multi-dipolo calibrato su dati di letteratura e adattato a uno scenario di nave commerciale con imperfezioni strutturali realistiche. Lo scenario operativo simula una traiettoria circolare con perturbazioni sinusoidali di assetto (pitch, roll, heading) e rumore sui sensori virtuali (fluxgate e OPM).

Un'analisi spettrale con metodo di Welch identifica e seleziona automaticamente la banda di frequenza ottimale per la calibrazione TL. Si dimostra che il termine incrociato non lineare tra campo terrestre e firma magnetica della nave genera picchi spettrali nella magnitudine del segnale totale alle frequenze di perturbazione di assetto, assenti nel segnale del solo campo nave: questo fenomeno costituisce una fonte di errore sistematico per l'algoritmo TL e viene analizzato sia nel dominio scalare che vettoriale.

La compensazione TL viene valutata nelle strategie MAP-LESS, in cui la qualità dipende dalla selezione della banda di filtraggio, e MAP-BASED, in cui dipende dall'accuratezza della mappa geomagnetica di riferimento. Un approccio vettoriale idealizzato, basato su magnetometri ad alta sensibilità, evidenzia vantaggi rispetto alla versione scalare standard ma anche limitazioni intrinseche dovute a contributi non modellati. Infine, due architetture di rete neurale integrate all'algoritmo TL vengono analizzate: la prima basata su target noto per contesti simulativi, la seconda sulla stima dinamica dei coefficienti per scenari reali.

I risultati forniscono indicazioni quantitative per la progettazione di sistemi di compensazione magnetica navale, evidenziando i limiti degli approcci standard e i vantaggi di modelli estesi o di reti neurali integrate.