多域地磁导航与定位技术的发展现状与展望

《Sensors》：Development and Prospects of Multi-Domain Geomagnetic Navigation and Positioning Technologies

　　

为应对全球导航卫星系统（GNSS）拒止环境下自主导航的迫切需求，本文系统综述了多域地磁导航与定位技术的发展现状与未来趋势。首先，从标量和矢量测量系统的角度，对比分析了主流磁力仪（包括光泵磁力仪、质子旋进磁力仪和磁通门磁力仪）的技术特性，并总结了若干高分辨率全球和区域地磁场模型的关键参数。随后，将地磁导航算法分为四类——地磁匹配、地磁滤波、仿生导航和人工智能辅助方法，并详细讨论了各类算法的核心原理与技术特点。在此基础上，研究了航空、海洋与水下系统以及室内环境中的代表性应用场景，重点阐述了其技术瓶颈、典型实验和发展趋势。最后，从高精度磁测数据获取与高分辨率参考图构建、多源信息深度融合与智能算法创新、工程部署与产业化三个方面展望了未来方向。本文旨在为被动式自主多域导航能力的发展提供理论参考和技术支撑。

本文围绕地磁导航技术体系，从测量建模、算法架构、多域应用与发展前景四个维度进行了系统梳理。

2. 地磁场测量与建模现状

地磁导航的实施依赖于两个基本前提：高精度、高稳定性的实时地磁场测量，以及高空间分辨率和强时效性的地磁参考图。传感器技术沿着标量和矢量测量系统两条并行路径发展，同时地磁场建模也在全球参考场框架下向局部细化和多源数据融合推进。

2.1. 地磁场测量

主流磁力仪分为标量磁力仪和矢量磁力仪。标量磁力仪以光泵磁力仪（OPM）和质子旋进磁力仪为代表。光泵磁力仪基于氦气或碱金属原子在外磁场中的塞曼分裂效应，结合光泵浦和磁共振技术研制，具有高精度、良好稳定性和可靠数据质量的特点。质子磁力仪基于拉莫尔自由旋进原理实现地磁总场绝对测量，优势在于无需定向即可直接获取地磁场的绝对标量值，设备成本低、维护简单，但采样率较低。磁通门磁力仪因其高灵敏度、低功耗和良好稳定性，成为地磁观测中代表性的矢量磁力仪。磁阻磁力仪基于磁阻效应实现三维地磁矢量测量，具有体积小、功耗低和良好的微机电系统（MEMS）可集成性，涵盖各向异性磁阻（AMR）、巨磁阻（GMR）和隧道磁阻（TMR）三个技术分支。

2.2. 地磁场建模现状

地磁参考图的空间分辨率和场表征精度直接决定系统定位性能。公开的地磁场模型主要包括主磁场模型和磁异常场模型。常见的主磁场模型包括国际地磁参考场（IGRF-14）、世界地磁模型（WMM-2025）和CHAOS-8。然而，全球主磁场模型空间分辨率较低，无法解析区域性短波长磁异常，不能单独用作地磁导航参考图，但可用于实测总场数据中扣除长波分量以推导磁异常。在建模方法方面，主流区域建模方法大致可分为数值拟合方法和数理物理建模方法。数值拟合法使用一组函数或多项式对局部区域地磁场的精细结构进行建模，使用方便，但当截断阶数较高时计算负担较大，且不严格满足地磁位势理论约束。数理物理建模方法基于数学物理理论，包括矩形谐波分析（RHA）、球冠谐波分析（SCHA）、修正球冠谐波分析（MSCHA）和等效源法，这些方法满足地磁位势理论的物理约束，能有效表示地磁场三维结构，但计算相对复杂。

3. 地磁定位与导航算法框架

地磁导航算法的本质是利用地磁场空间分布特征与地理位置之间的映射关系。现有方法可分为四类：地磁匹配、地磁滤波、仿生导航和人工智能辅助导航。

3.1. 地磁匹配算法

地磁匹配是在平台初始状态已知的前提下，将传感器在一定时间内积累的磁测量序列与预先建立的地磁参考图进行相关性分析，从而获得平台当前位置。最具代表性的算法是地磁相关匹配（MAGCOM）和迭代最近等值线点（ICCP）。MAGCOM源于地形等高线匹配（TERCOM）算法，对惯性导航系统（INS）指示轨迹的置信区域内进行网格化平移搜索，选择最相关的候选轨迹作为匹配结果，但无法有效修正速度误差或航向漂移。ICCP通过迭代优化建立测量轨迹与最近地磁等值线之间的最优空间变换，能同时修正初始位置误差和航向偏差，但对理想假设条件依赖较强。

3.2. 地磁滤波算法

地磁滤波是以INS为时间基准、地磁场为外部观测量的递归状态估计方法。主要滤波算法包括卡尔曼滤波器（KF）、扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）、粒子滤波器（PF）、自适应卡尔曼滤波器（AKF）和联邦滤波器（FF）。EKF通过泰勒级数展开对非线性观测方程和状态方程进行局部线性化；UKF利用无迹变换通过确定性sigma点集精确传播统计量；PF通过序贯重要性采样用随机粒子逼近后验状态分布；AKF在线自适应估计更新系统噪声和测量噪声特性；FF采用分层架构并行处理异构信息并通过主滤波器融合重置。

3.3. 仿生导航算法

仿生导航模拟生物地磁感知机制，无需先验数字地磁数据库即可实现自主远程导航。该方法借鉴龙虾、海龟、鲑鱼和鸟类等地磁感知生理机制，将地磁偏角、地磁倾角、总强度及其空间梯度等多参数的空间分布模式转换为导航信息。该技术解决了传统地磁匹配导航对全覆盖先验地磁参考图的依赖瓶颈，但在弱梯度地磁平静区易陷入局部最优，更适用于允许迭代搜索的中远程自主任务。

3.4. 人工智能辅助算法

人工智能正推动地磁导航走向智能化范式。在信号层面，神经网络被引入地磁数据预测以及磁力仪的磁补偿和信号分离。在特征与匹配层面，深度学习重塑了地磁匹配的核心逻辑，可将地磁导航重构为模式识别或回归估计问题。在决策与搜索层面，强化学习和进化计算为导航路径规划和搜索空间优化提供了新方法。在系统架构层面，融合人工智能的混合智能框架正在成为前沿趋势，如集成生成对抗网络（GAN）、深度Q网络（DQN）和Rao-Blackwellized粒子（RBP）滤波器的智能地磁导航框架。

4. 多域场景下的地磁导航应用

随着量子磁力仪、微型磁传感器和智能算法的快速发展，地磁导航已在航空、海洋与水下系统以及室内三大领域取得显著进展。

4.1. 航空平台应用

航空地磁导航面临高速飞行下机体与地磁场相对姿态快速变化、平台自身产生的复杂动态干扰背景等核心技术瓶颈。典型航空平台的磁干扰平均强度为3.1至7.4纳特（nT），干扰峰值高达21.4至574.2纳特。历史上，美国古德伊尔公司于20世纪40年代末开发了自动地形识别与导航（ATRAN）系统，E-Systems在60年代中期首次演示了MAGCOM系统。近年来，美国空军理工学院利用光泵铯标量磁力仪实现了约13米水平距离均方根误差；麻省理工学院在SGL飞机上安装多个标量和矢量磁力仪，最佳地磁导航精度约25米；澳大利亚Q-CTRL公司搭载量子磁力仪进行飞行实验，在6700公里总飞行距离上实现22米的最佳定位精度。

4.2. 海洋与水下平台应用

海洋与水下地磁导航主要通过地磁/INS组合架构实现，利用地磁信息的长期稳定性约束和校正INS的发散累积误差。水下环境对地磁测量构成严峻挑战：地磁场强度在水下显著衰减，信噪比急剧下降；拖曳式磁力仪受海流、波浪和风影响产生姿态不稳和摆动；高精度水下地磁参考图稀缺。国内外开展了大量验证实验：美国Plovani在20世纪80年代尝试利用磁导航技术实现特定海底位置的高精度返回；武汉大学赵等人基于改进TERCOM算法完成渤海湾海域水下地磁导航实验，局部定位精度达100米；印度国家海洋技术研究所利用50米分辨率先验地磁数据和随机森林回归算法，实现约50米的二维平面定位精度。

4.3. 室内应用

室内地磁定位利用现代建筑中广泛存在的铁磁性材料产生的具有显著空间特异性的磁异常场实现定位。磁阻传感器和霍尔效应传感器因其易于集成到智能手机和可穿戴设备中而成为主流硬件选择。学术界在地磁与惯导、Wi-Fi、视觉的多源信息融合方面开展了大量研究，先进算法如深度学习、因子图优化和自适应滤波显著提升了定位精度和鲁棒性。商业化方面，芬兰IndoorAtlas的室内定位平台可实现1至2米定位精度；以色列Oriient构建了覆盖商场和机场等场景的室内地磁地图数据库；加拿大TDK集团的VENUE室内定位系统实现1至3米定位精度。