科技单元

Chen, Zhuo · Liu, Zhongyan · 张琦 · Chen, Dixiang · Pan, Mengchun · Xu, Yujing

Electronics (Switzerland) 2023

参数信息

定位精度（仿真）

40.17 m

匹配成功率（仿真）

98.13 %

定位误差（飞行实验）

39.01 m

匹配成功率（飞行实验）

99.42 %

地磁平均梯度（仿真）

5 nT/km

地磁平均梯度（飞行实验）

11 nT/km

技术优势

弱梯度下也能定位

将定位转化为模式识别，通过两级神经网络进行粗筛和细筛，不再依赖相关性匹配，从而在传统方法失效的小梯度环境下实现定位。

成功率大幅提升

在飞行实验中匹配成功率达到99.42%，远高于传统方法在低梯度下的表现。

两步筛选提高精度

利用概率神经网络进行粗筛，再用非全连接神经网络进行细筛，两级分类有效减少了误匹配，从而提高了定位精度。

实验验证有效性

通过仿真和飞行实验双重验证，证明了算法在实际环境中的有效性和准确性。

应用场景

• 无人机导航：为无人机在弱地磁梯度区域提供不依赖GPS的定位手段。
• 水下定位：利用地磁矢量分类实现水下平台的无源定位。
• 飞行器导航：在传统地磁匹配失效的弱梯度环境中为飞行器提供导航。