综述：基于地磁场的智能与机械设备定位导航技术应用综述

《Chinese Journal of Mechanical Engineering》：Geomagnetic-field-based positioning and navigation technologies: A review of applications in intelligent and mechanical equipment

这篇综述系统梳理了地磁场定位导航技术（MagNav）在GPS拒止环境下的工程应用进展，涵盖地磁物理特性、传感器硬件（如磁阻AMR/GMR、量子NV中心）、核心算法（MAGCOM/ICCP/DTW）及多源融合（如Mag-INS）框架，并分析了其在航空、水下等领域的潜力与挑战（如动态干扰补偿、地图依赖性）。

　　

发展历程

地磁导航技术从11世纪中国北宋“指南鱼”的磁性定向工具起源，历经军事需求驱动（如二战磁异常探测仪MAD）到21世纪系统化技术框架的形成。2004年美国“战斧”Block IV导弹采用改进型TERCOM（地形轮廓匹配）磁类比算法，在沙漠环境中实现20米圆概率误差（CEP）；2014年芬兰IndoorAtlas利用智能手机磁力计实现室内1–2米定位精度，标志着技术向民用领域拓展。近年来，DARPA支持的量子传感计划推动氮空位（NV）中心磁力计灵敏度达0.1 pT/√Hz，为下一代导航系统奠定硬件基础。

地磁场机制

地磁场由地核主磁场（B^o）、地壳异常场（B^a）和时变场（δB）叠加构成，其数学模型通过球谐分析（如国际地磁参考场IGRF，截断阶数N=13）描述，满足公式B^e= B^o+ B^a+ δB。时变场受太阳活动（磁暴、Sq静日变化）影响，仅占总量2%–4%，但需通过地磁活动指数（如Dst、Kp）实时补偿以保障导航精度。

硬件与数据预处理

磁传感器分为霍尔效应、磁阻（AMR/GMR/TMR）、磁通门、搜索线圈及量子磁力计五大类，其中量子磁力计（如NV中心、光泵磁力计OPM）灵敏度达fT级，但需克服平台干扰。误差校准模型涵盖零偏（b_i）、尺度因子（s_i）、非正交（q_i）和温漂（ε_i），而平台干扰补偿采用Tolles-Lawson（T-L）模型，通过18系数（β₁–β₁₈）分离永磁、感应和涡流场分量。

核心算法与技术

MAGCOM（磁相关匹配） 通过滑动窗口归一化互相关（如NPROD、MSD函数）实现序列匹配，但计算量大；ICCP（迭代最近等值线点） 算法结合磁强与曲率特征，可修正惯性导航系统（INS）累积误差，但易陷局部最优；DTW（动态时间规整） 支持变速率序列对齐，结合粒子滤波（PF）或LSTM网络提升鲁棒性；多源融合导航 采用松耦合（决策级滤波）、紧耦合（EKF/UKF直接融合观测值）及深度学习框架（如Transformer），在复杂环境中实现厘米级定位。

应用场景

航空平台：美国F-16试验中，Mag-INS系统在1.5小时低空飞行中误差30–60米；地面与地下系统：利用建筑结构磁指纹（如钢筋混凝土异常），Google Pixel手机实现室内亚米级定位，Mag-SLAM技术支持地下管线巡检；海洋与水下系统：地磁-地理融合导航（如结合多波束声纳与磁力计）通过粒子滤波权重优化，在GPS拒止水域实现USV精确跟踪。

挑战与趋势

当前技术依赖高精度地磁地图，动态干扰补偿能力不足，且嵌入式平台资源受限。未来方向包括：基于动物磁感知机理的仿生模型、边缘设备自适应建图（Mag-SLAM）、轻量化神经网络设计，以及多模态（地磁/IMU/视觉）时空特征融合，推动地磁导航向智能认知系统演进。