CN115979245B - 一种自校准估计的磁感应网络定位方法 - Google Patents

Abstract

一种自校准估计的磁感应网络定位方法，它属于导航、制导与控制领域。本发明解决了现有方法的复杂度高、定位精度低的问题。本发明方法具体包括以下步骤：步骤1、在待定位区域内布置N个三轴磁信标，并利用不同频率的激励源分别激励磁信标；步骤2、将磁传感器起始工作时距离磁传感器最近的磁信标定义为磁信标1，校准标定磁信标1的磁矩和大地导电介质同频磁场对磁信标1的干扰因子信息；步骤3、基于磁信标1的磁矩和大地导电介质同频磁场对磁信标1的干扰因子信息，对运动的磁传感器进行定位。本发明方法可以应用于导航、制导与控制领域。

Description

一种自校准估计的磁感应网络定位方法

技术领域

本发明属于导航、制导与控制领域，具体涉及一种自校准估计的磁感应网络定位方法。

背景技术

科技的飞速发展在带给人类便利的生活时也对现有技术提出了更高的需求。智能无人系统等新兴领域对复杂场景下的导航定位技术提出了更高的要求。现有的无线导航定位技术由于穿透能力的限制导致导航定位信号在穿透墙壁、土壤等高遮挡介质时信号快速衰减，甚至无法穿透高遮挡介质为目标提供高精度的导航定位服务，降低了目标在复杂场景执行任务的能力。具有高穿透力的低频磁场是解决复杂场景高精度导航定位问题的优秀方案之一，在地下、室内等复杂场景导航定位领域具有重要的研究意义与研究价值。

目前，在大范围内低频磁场导航定位应用场景时，通常采用多个磁信标构建出磁感应网络进行导航定位，但是复杂场景下定位网络中各个磁信标节点的位置和磁矩信息校准估计难度大，大幅度提高了系统的复杂度，且大地产生的同频干扰磁场会影响定位的精度。

发明内容

本发明的目的是为解决现有方法的复杂度高、定位精度低的问题，而提出的一种自校准估计的磁感应网络定位方法。

本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案是：

一种自校准估计的磁感应网络定位方法，所述方法具体包括以下步骤：

步骤1、在待定位区域内布置N个三轴磁信标，并利用不同频率的激励源分别激励磁信标；

步骤2、将磁传感器起始工作时距离磁传感器最近的磁信标定义为磁信标1，校准标定磁信标1的磁矩和大地导电介质同频磁场对磁信标1的干扰因子信息；

步骤3、基于磁信标1的磁矩和大地导电介质同频磁场对磁信标1的干扰因子信息，对运动的磁传感器进行定位。

本发明的有益效果是：

本发明方法在布设磁感应定位网络时无需对除磁信标1以外的其它磁信标的位置和磁矩进行校准估计，降低了现有方法的复杂度，同时减弱了大地产生的同频感应磁场信号对定位精度的影响，提高了现有方法的定位精度。增强了磁感应定位网络在复杂场景导航定位领域应用的可行性。

附图说明

图1是第l个三轴人工磁信标磁场激励的示意图；

图2是磁感应网络的示意图；

图3是人工磁信标与磁传感器之间相对方位关系图；

图4是粒子群算法估计磁信标1参数的流程图；

图5是基于特征值的自校准估计磁感应定位网络的流程图。

具体实施方式

具体实施方式一、结合图1、图2和图5说明本实施方式。本实施方式所述的一种自校准估计的磁感应网络定位方法，所述方法具体包括以下步骤：

步骤1、在待定位区域内布置N个三轴磁信标，并利用不同频率的激励源分别激励磁信标；

即：磁信标1的信号激励频率分别为[f_1x f_1y f_1z]，磁信标2的信号激励频率分别为[f_2x f_2y f_2z]，……，磁信标N的信号激励频率分别为[f_Nx f_Ny f_Nz]；

步骤2、将磁传感器起始工作时距离磁传感器最近的磁信标定义为磁信标1，校准标定磁信标1的磁矩和大地导电介质同频磁场对磁信标1的干扰因子信息；

步骤3、基于磁信标1的磁矩和大地导电介质同频磁场对磁信标1的干扰因子信息，对运动的磁传感器进行定位。

本发明基于磁偶极子模型和复杂镜像理论对三轴正交磁信标的磁场分布规律进行分析，据此获得三轴人工磁信标在作用空间中任意一点处的磁场矢量表达式，结合载体姿态变换过程分析出传感器任意姿态时采集的磁场矢量表达式，在此基础上分析出了不受传感器姿态影响的磁信标定向方法，进一步地基于最大后验概率方法提出了一种基于磁场特征值的自校准磁感应定位方法，实现了利用一个参数已知的磁信标和磁传感器实现对定位网络其它磁信标节点位置及磁矩参数的校准估计，最终利用校准估计后的磁信标节点对传感器位置进行解算。

本发明基于磁场特征值提出了一种自校准估计的磁感应网络定位方法，实现了对磁信标位置和磁矩信息的估计，降低了大地产生的同频干扰磁场对定位精度的影响，在相同的条件下，本发明的磁感应网络定位方法与磁信标节点位置、磁矩、干扰因子已知的磁感应网络的定位相比，本发明在保证磁感应网络定位精度的同时，有效解决了磁感应定位网络定位应用过程中对磁信标坐标、磁矩、干扰因子等信息校准估计的问题，降低了磁感应定位网络的复杂度。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是，所述步骤2中，校准标定磁信标1的磁矩和大地导电介质同频磁场对磁信标1的干扰因子信息，其具体过程为：

步骤21、在磁信标1附近布置k个位置已经标定好的数据采集点；

步骤22、根据磁偶极模型和镜像偶极子理论，将大地导电介质同频磁场影响下的磁信标1的磁场矢量表示为：

其中，B_1x(t)为t时刻沿x轴在测量点处产生的磁场，B_1y(t)为t时刻沿y轴在测量点处产生的磁场，B_1z(t)为t时刻沿z轴在测量点处产生的磁场，M_1x为磁信标1中x轴螺线管的磁矩，M_1y为磁信标1中y轴螺线管的磁矩，M_1z为磁信标1中z轴螺线管的磁矩，μ₀为磁场传播介质因子，f_1x为磁信标1沿x轴螺线管方向的信号激励频率，f_1y为磁信标1沿y轴螺线管方向的信号激励频率，f_1z为磁信标1沿z轴螺线管方向的信号激励频率，H₁为大地导电介质对磁信标1磁场矢量的影响因子，r₁(t)为t时刻目标点与磁信标1之间的距离，θ_1x(t)为t时刻磁信标1与目标点之间相对于x轴的偏航角，θ_1y(t)为t时刻磁信标1与目标点之间相对于y轴的偏航角，θ_1z(t)为t时刻磁信标1与目标点之间相对于z轴的偏航角，为t时刻磁信标1与目标点之间相对于x轴的俯仰角，/>为t时刻磁信标1与目标点之间相对于y轴的俯仰角，为t时刻磁信标1与目标点之间相对于z轴的俯仰角；

所述x轴、y轴和z轴为空间直角坐标系的三个坐标轴；

如图3所示，根据测量点与磁信标1之间的几何关系建立式(4)的边角关系式：

根据式(4)，将大地导电介质同频磁场影响下的磁信标1的磁场矢量表达式转换为：

则各个轴在测量点处的磁感应强度表达式为：

其中，|B_1x(t)|为x轴在测量点处的磁感应强度，|B_1y(t)|为y轴在测量点处的磁感应强度，|B_1z(t)|为z轴在测量点处的磁感应强度；

步骤23、将标定好的第1个数据采集点MP₁的标定信息表示为标定好的第2个数据采集点MP₂的标定信息表示为……，标定好的第k个数据采集点MP_k的标定信息表示为 为t时刻磁信标1与第i个数据采集点之间相对于z轴的偏航角，/>为t时刻磁信标1与第i个数据采集点之间相对于z轴的俯仰角，/>为t时刻第i个数据采集点与磁信标1之间的距离，i＝1,2,…,k；在第1个数据采集点MP₁处的磁感应强度为/>第2个数据采集点MP₂处的磁感应强度为/>……，第k个数据采集点MP_k处的磁感应强度为/>

根据量测值和标定点已知的位置信息建立用于校准估计的目标函数：

其中，E₁为磁信标1的参数估计误差，表示将/>和估计参数值H₁,M_1x,M_1y,M_1z代入式(8)、式(9)和式(10)计算出的磁感应强度估计值，上角标T代表矩阵的转置，i＝1,2,…,k；

步骤24、利用粒子滤波算法对目标函数(11)中的未知数H₁,M_1x,M_1y,M_1z进行估计。

其它步骤及参数与具体实施方式一相同。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是，所述数据采集点的个数k的取值为k＞4。

其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。

具体实施方式四：结合图4说明本实施方式。本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是，所述步骤24的具体过程为：

步骤1)、初始化M个粒子的状态和速度

将第j个粒子的初始化状态M_1j(M_1xj M_1yj M_1zj H_1j)_j＝1,...,M表示为：

其中，η_x、η_y、η_z和η_h均为(0,1)区间内的随机量，M_1xj为第j个粒子对应的x轴螺线管的磁矩，M_1yj为第j个粒子对应的y轴螺线管的磁矩，M_1zj为第j个粒子对应的z轴螺线管的磁矩，H_1j为第j个粒子对应的影响因子，h表示磁信标1距离地面的量测高度；

将第j个粒子的初始化速度v_1j(v_1xj v_1yj v_1zj v_1Hj)_j＝1,...,M表示为：

其中，η_vx、η_vy、η_vz和η_vH均为(-0.5,0.5)区间内的随机量，表示将/>和估计参数值H_1j,M_1xj,M_1yj,M_1zj代入式(8)、式(9)和式(10)计算出的磁感应强度估计值；

步骤2)、对于第j个粒子，将第j个粒子的状态(对于第一次迭代，带入的是初始化的粒子状态，从第二次迭代开始，带入的是上一次迭代时更新后的粒子状态)带入到目标函数(11)中计算出适应度值E_1j为第j个粒子对应的目标函数值，j＝1,2,…,M；

步骤3)、对于第j个粒子，将第j个粒子在当前迭代中的适应度值与自己最好状态pbest_j的适应度值进行比较，如果当前迭代中的适应度值比自己最好状态pbest_j的适应度值好，则将当前迭代中的适应度值作为当前最好状态pbest_j，否则最好状态保持pbest_j不变；

步骤4)、根据每个粒子的最好状态的适应度值得到粒子群体最好状态gbest；

步骤5)、对粒子的状态和速度进行更新：

其中，η_1vj和η_2vj为(0,2)范围内的随机变量，v₁′_j为更新后的第j个粒子的速度，M₁′_j为更新后的第j个粒子的状态；

步骤6)、判断粒子群体最好状态的参数估计误差E_1j或迭代次数是否满足结束条件，若粒子群体最好状态的参数估计误差E_1j(小于设置的误差阈值)或迭代次数(达到设置的最大迭代次数)满足结束条件，则结束估计过程并输出整个迭代过程中粒子群体最好状态所对应的(M_1x M_1y M_1z H₁)，否则重复执行步骤2)至步骤5)的过程。

其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是，所述步骤3的具体过程为：

步骤①、起始工作时，初始化磁信标序号l＝1；

步骤②、在t_i′时刻，磁传感器在测量点处采集N个磁信标产生的磁场矢量信号，利用滤波器将采集到的N个磁信标的磁场矢量信号分离，再分别计算每个磁信标产生的磁场矢量信号强度在整个磁信标网络中的信号强度；

根据每个磁信标产生的磁场矢量信号强度在整个磁信标网络中的信号强度，选择出在整个磁信标网络中信号强度最大的两个磁信标，即选择出与测量点距离最近的两个磁信标；

步骤③、将步骤②中选择出的两个磁信标分别定义为磁信标l和l+1，计算在测量点处磁信标l+1信号强度的比重κ_l+1，当磁信标l+1信号强度的比重κ_l+1＜0.5时，选择磁信标l作为磁传感器定位的磁信标源，并转入步骤⑤进行磁传感器的位置估计工作，当磁信标l+1信号强度的比重κ_l+1≥0.5时，则转入步骤④；

步骤④、对磁信标l+1的位置进行估计后，再利用磁信标l+1的位置对磁矩参数(M_(l+1)x,M_(l+1)y,M_(l+1)z)和大地导电介质同频磁场干扰因子信息H_(l+1)进行估计；以磁信标l₊₁作为磁传感器定位的磁信标源并转入步骤⑤；

其中，M_(l+1)x为磁信标l中x轴螺线管的磁矩，M_(l+1)y为磁信标l中y轴螺线管的磁矩，M_(l+1)z为磁信标l中z轴螺线管的磁矩，H_(l+1)为大地导电介质对磁信标l磁场矢量的影响因子；

采用步骤⑤的方法，基于(M_(l+1)x,M_(l+1)y,M_(l+1)z)和H_(l+1)获得磁传感器的位置；

步骤⑤、建立基于特征值的磁感应定向方程组，基于磁传感器定位的磁信标源在测量点处的磁感应矢量和建立的磁感应定向方程组对相对方位值进行估计，再基于相对方位值的估计结果对相对距离进行估计，根据相对方位值估计结果和相对距离估计结果获得磁传感器的位置；

再转入步骤⑥；

步骤⑥、下一时刻，磁传感器继续在测量点处采集N个磁信标产生的磁场矢量信号，再根据采集的磁场矢量信号进行磁信标的选择，若当前时刻选择出的两个磁信标仍然为上一循环所选择的磁信标l和l+1，则重复执行步骤③至步骤⑤的过程，若当前时刻选择出的两个磁信标变化时，令l自增1，再返回步骤③；

直至完成磁传感器定位工作。

其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。

具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是，所述分别计算每个磁信标产生的磁场矢量信号强度在整个磁信标网络中的信号强度，其具体过程为：

其中，λ_c为磁信标c产生的磁场矢量信号强度在整个磁信标网络中的信号强度，为t_i′时刻磁信标c在测量点处x轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标c在测量点处y轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标c在测量点处z轴方向的磁感应强度。

其它步骤及参数与具体实施方式一至五之一相同。

具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是，所述计算在测量点处磁信标l+1信号强度的比重κ_l+1，其具体过程为：

其中，为t_i′时刻磁信标l+1在测量点处x轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标l+1在测量点处y轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标l+1在测量点处z轴方向的磁感应强度。

其它步骤及参数与具体实施方式一至六之一相同。

具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式一至七之一不同的是，所述步骤⑤的具体过程为：

以磁信标l作为磁传感器定位的磁信标源时：

建立基于特征值的磁感应定向方程组

其中，为t_i′时刻磁信标l在测量点处x轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标l在测量点处y轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标l在测量点处z轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标l在测量点处x轴方向的磁场矢量，/>为t_i′时刻磁信标l在测量点处y轴方向的磁场矢量，/>为t_i′时刻磁信标l在测量点处z轴方向的磁场矢量，θ_lz(t_i′)为t_i′时刻磁信标l与目标点之间相对于z轴的偏航角，/>为t_i′时刻磁信标l与目标点之间相对于z轴的俯仰角；

利用粒子群算法对方程组中的/>进行估计，得到的最优解/> 是/>的估计值，/>是θ_lz(t_i′)的估计值，将最优解/>代入式(20)，再利用粒子群算法对相对距离进行估计：

其中，||·||表示求模运算， 分别表示t_i′时刻相对方位估计值/>和相对距离的估计值代入式(8)、(9)、(10)后的估计值；

根据和/>计算t_i′时刻磁传感器的位置/>

其中，表示t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的x轴方向的坐标，/>表示t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的y轴方向的坐标，/>表示t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的z轴方向的坐标，/>表示磁信标l在全局坐标系中的位置，/>表示磁信标l在全局坐标系中的x轴方向的坐标，/>表示磁信标l在全局坐标系中的y轴方向的坐标，/>表示磁信标l在全局坐标系中的z轴方向的坐标，当l＝1时表示磁信标1的位置，在本发明中定义第一个磁信标为全局坐标系的原点，即P_B,1(0,0,0)。

其它步骤及参数与具体实施方式一至七之一相同。

具体实施方式九：本实施方式与具体实施方式一至八之一不同的是，所述步骤④的具体过程为：

通过磁场矢量代入到式(19)中利用粒子群算法估计出磁信标l+1与磁传感器的相对方位/>再根据/>和式(18)的方程对磁信标l+1的位置/>进行估计(利用粒子群算法实现)；

其中，为t_i′时刻磁传感器的位置，/>为t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的x轴方向的坐标，/>为t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的y轴方向的坐标，/>为t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的z轴方向的坐标，/>为磁信标l+1在全局坐标系中的x轴方向的坐标，/>为磁信标l+1在全局坐标系中的y轴方向的坐标，/>为磁信标l+1在全局坐标系中的z轴方向的坐标；

根据k′个时刻的磁传感器位置和估计的磁信标l+1位置利用步骤2的过程对磁信标l+1的磁矩参数(M_(l+1)x,M_(l+1)y,M_(l+1)z)和大地导电介质同频磁场干扰因子信息H_(l+1)进行估计。

其它步骤及参数与具体实施方式一至八之一相同。

仿真验证例

对本发明的磁感应网络定位方法进行仿真验证，将本发明方法与已经标定好的磁感应网络进行对比。环境中存在均值为40000nT的常值干扰磁场、幅度为10nT的白噪声。仿真验证中磁感应网络中磁信标的个数设置为6个，磁信标各个节点的位置、大地导电介质同频磁场干扰因子信息、各个轴的磁矩如表1所示。

表1实验目标先验坐标

按照采样频率为1000Hz对叠加磁场进行采样，并按照本发明的实施方案进行磁传感器的位置估计和磁感应网络中磁信标节点位置、大地导电介质同频磁场干扰因子信息、各个轴的磁矩的估计，将磁传感器的估计结果与磁信标节点位置、磁矩、干扰因子已知的磁感应网络中的磁传感器的位置估计结果进行对比，对比结果如表3所示，将本发明校准估计的磁信标坐标、磁矩、干扰因子与真实值进行对比，对比结果如表2所示。仿真结果表明，本发明方法与磁信标节点位置、磁矩、干扰因子已知的磁感应网络的定位结果相似，也能较准确的估计磁感应网络中各个磁信标节点的坐标、磁矩、干扰因子等信息，本发明提出的基于磁场特征值自校准估计的磁感应网络定位方法能够解决磁感应定位网络中对磁信标节点位置估计的问题，本发明方法在保证定位精度的同时，有效解决了磁感应定位网络定位应用过程中对磁信标坐标、磁矩、干扰因子等信息校准估计的问题。

表2磁信标参数校准估计结果

表3传感器位置估计结果对比

本发明的上述算例仅为详细地说明本发明的计算模型和计算流程，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (7)

1.一种自校准估计的磁感应网络定位方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：

步骤1、在待定位区域内布置N个三轴磁信标，并利用不同频率的激励源分别激励磁信标；

步骤2、将磁传感器起始工作时距离磁传感器最近的磁信标定义为磁信标1，校准标定磁信标1的磁矩和大地导电介质同频磁场对磁信标1的干扰因子信息；

所述步骤2中，校准标定磁信标1的磁矩和大地导电介质同频磁场对磁信标1的干扰因子信息，其具体过程为：

步骤21、在磁信标1附近布置k个位置已经标定好的数据采集点；

步骤22、将大地导电介质同频磁场影响下的磁信标1的磁场矢量表示为：

其中，B_1x(t)为t时刻沿x轴在测量点处产生的磁场，B_1y(t)为t时刻沿y轴在测量点处产生的磁场，B_1z(t)为t时刻沿z轴在测量点处产生的磁场，M_1x为磁信标1中x轴螺线管的磁矩，M_1y为磁信标1中y轴螺线管的磁矩，M_1z为磁信标1中z轴螺线管的磁矩，μ₀为磁场传播介质因子，f_1x为磁信标1沿x轴螺线管方向的信号激励频率，f_1y为磁信标1沿y轴螺线管方向的信号激励频率，f_1z为磁信标1沿z轴螺线管方向的信号激励频率，H₁为大地导电介质对磁信标1磁场矢量的影响因子，r₁(t)为t时刻目标点与磁信标1之间的距离，θ_1x(t)为t时刻磁信标1与目标点之间相对于x轴的偏航角，θ_1y(t)为t时刻磁信标1与目标点之间相对于y轴的偏航角，θ_1z(t)为t时刻磁信标1与目标点之间相对于z轴的偏航角，为t时刻磁信标1与目标点之间相对于x轴的俯仰角，/>为t时刻磁信标1与目标点之间相对于y轴的俯仰角，/>为t时刻磁信标1与目标点之间相对于z轴的俯仰角；

根据测量点与磁信标1之间的几何关系建立式(4)的边角关系式：

根据式(4)，将大地导电介质同频磁场影响下的磁信标1的磁场矢量表达式转换为：

则各个轴在测量点处的磁感应强度表达式为：

其中，|B_1x(t)|为x轴在测量点处的磁感应强度，|B_1y(t)|为y轴在测量点处的磁感应强度，|B_1z(t)|为z轴在测量点处的磁感应强度；

步骤23、将标定好的第1个数据采集点MP₁的标定信息表示为标定好的第2个数据采集点MP₂的标定信息表示为/>……，标定好的第k个数据采集点MP_k的标定信息表示为/> 为t时刻磁信标1与第i个数据采集点之间相对于z轴的偏航角，/>为t时刻磁信标1与第i个数据采集点之间相对于z轴的俯仰角，r₁ ⁱ(t)为t时刻第i个数据采集点与磁信标1之间的距离，i＝1,2,…,k；在第1个数据采集点MP₁处的磁感应强度为/>第2个数据采集点MP₂处的磁感应强度为/>……，第k个数据采集点MP_k处的磁感应强度为

建立用于校准估计的目标函数：

其中，E₁为磁信标1的参数估计误差，表示将和估计参数值H₁,M_1x,M_1y,M_1z代入式(8)、式(9)和式(10)计算出的磁感应强度估计值，上角标T代表矩阵的转置，i＝1,2,…,k；

步骤24、利用粒子滤波算法对目标函数(11)中的未知数H₁,M_1x,M_1y,M_1z进行估计；

步骤3、基于磁信标1的磁矩和大地导电介质同频磁场对磁信标1的干扰因子信息，对运动的磁传感器进行定位；

所述步骤3的具体过程为：

步骤①、起始工作时，初始化磁信标序号l＝1；

步骤②、在t_i′时刻，磁传感器在测量点处采集N个磁信标产生的磁场矢量信号，利用滤波器将采集到的N个磁信标的磁场矢量信号分离，再分别计算每个磁信标产生的磁场矢量信号强度在整个磁信标网络中的信号强度；

根据每个磁信标产生的磁场矢量信号强度在整个磁信标网络中的信号强度，选择出在整个磁信标网络中信号强度最大的两个磁信标，即选择出与测量点距离最近的两个磁信标；

步骤③、将步骤②中选择出的两个磁信标分别定义为磁信标l和l+1，计算在测量点处磁信标l+1信号强度的比重κ_l+1，当磁信标l+1信号强度的比重κ_l+1＜0.5时，选择磁信标l作为磁传感器定位的磁信标源，并转入步骤⑤进行磁传感器的位置估计工作，当磁信标l+1信号强度的比重κ_l+1≥0.5时，则转入步骤④；

步骤④、对磁信标l+1的位置进行估计后，再利用磁信标l+1的位置对磁矩参数(M_(l+1)x,M_(l+1)y,M_(l+1)z)和大地导电介质同频磁场干扰因子信息H_(l+1)进行估计；以磁信标l+1作为磁传感器定位的磁信标源并转入步骤⑤；

其中，M_(l+1)x为磁信标l中x轴螺线管的磁矩，M_(l+1)y为磁信标l中y轴螺线管的磁矩，M_(l+1)z为磁信标l中z轴螺线管的磁矩，H_(l+1)为大地导电介质对磁信标l磁场矢量的影响因子；

步骤⑤、建立基于特征值的磁感应定向方程组，基于磁传感器定位的磁信标源在测量点处的磁感应矢量和建立的磁感应定向方程组对相对方位值进行估计，再基于相对方位值的估计结果对相对距离进行估计，根据相对方位值估计结果和相对距离估计结果获得磁传感器的位置；

再转入步骤⑥；

步骤⑥、下一时刻，磁传感器继续在测量点处采集N个磁信标产生的磁场矢量信号，再根据采集的磁场矢量信号进行磁信标的选择，若当前时刻选择出的两个磁信标仍然为上一循环所选择的磁信标l和l+1，则重复执行步骤③至步骤⑤的过程，若当前时刻选择出的两个磁信标变化时，令l自增1，再返回步骤③；

直至完成磁传感器定位工作。

2.根据权利要求1所述的一种自校准估计的磁感应网络定位方法，其特征在于，所述数据采集点的个数k的取值为k＞4。

3.根据权利要求2所述的一种自校准估计的磁感应网络定位方法，其特征在于，所述步骤24的具体过程为：

步骤1)、初始化M个粒子的状态和速度

将第j个粒子的初始化状态M_1j(M_1xj M_1yj M_1zj H_1j)_j＝1,…,M表示为：

其中，η_x、η_y、η_z和η_h均为(0,1)区间内的随机量，M_1xj为第j个粒子对应的x轴螺线管的磁矩，M_1yj为第j个粒子对应的y轴螺线管的磁矩，M_1zj为第j个粒子对应的z轴螺线管的磁矩，H_1j为第j个粒子对应的影响因子，h表示磁信标1距离地面的量测高度；

将第j个粒子的初始化速度v_1j(v_1xj v_1yj v_1zj v_1Hj)_j＝1,…,M表示为：

其中，η_vx、η_vy、η_vz和η_vH均为(-0.5,0.5)区间内的随机量；

步骤2)、对于第j个粒子，将第j个粒子的状态带入到目标函数(11)中计算出适应度值E_1j为第j个粒子对应的目标函数值，j＝1,2,…,M；

步骤3)、对于第j个粒子，将第j个粒子在当前迭代中的适应度值与自己最好状态pbest_j的适应度值进行比较，如果当前迭代中的适应度值比自己最好状态pbest_j的适应度值好，则将当前迭代中的适应度值作为当前最好状态pbest_j，否则最好状态保持pbest_j不变；

步骤4)、根据每个粒子的最好状态的适应度值得到粒子群体最好状态gbest；

步骤5)、对粒子的状态和速度进行更新：

其中，η_1vj和η_2vj为(0,2)范围内的随机变量，v′_1j为更新后的第j个粒子的速度，M′_1j为更新后的第j个粒子的状态；

步骤6)、判断粒子群体最好状态的参数估计误差E_1j或迭代次数是否满足结束条件，若粒子群体最好状态的参数估计误差E_1j或迭代次数满足结束条件，则结束估计过程并输出整个迭代过程中粒子群体最好状态所对应的(M_1x M_1y M_1z H₁)，否则重复执行步骤2)至步骤5)的过程。

4.根据权利要求3所述的一种自校准估计的磁感应网络定位方法，其特征在于，所述分别计算每个磁信标产生的磁场矢量信号强度在整个磁信标网络中的信号强度，其具体过程为：

其中，λ_c为磁信标c产生的磁场矢量信号强度在整个磁信标网络中的信号强度，为t_i′时刻磁信标c在测量点处x轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标c在测量点处y轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标c在测量点处z轴方向的磁感应强度。

5.根据权利要求4所述的一种自校准估计的磁感应网络定位方法，其特征在于，所述计算在测量点处磁信标l+1信号强度的比重κ_l+1，其具体过程为：

其中，为t_i′时刻磁信标l+1在测量点处x轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标l+1在测量点处y轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标l+1在测量点处z轴方向的磁感应强度。

6.根据权利要求5所述的一种自校准估计的磁感应网络定位方法，其特征在于，所述步骤⑤的具体过程为：

建立基于特征值的磁感应定向方程组

其中，为t_i′时刻磁信标l在测量点处x轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标l在测量点处y轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标l在测量点处z轴方向的磁感应强度，/>为t_i′时刻磁信标l在测量点处x轴方向的磁场矢量，/>为t_i′时刻磁信标l在测量点处y轴方向的磁场矢量，/>为t_i′时刻磁信标l在测量点处z轴方向的磁场矢量，θ_lz(t_i′)为t_i′时刻磁信标l与目标点之间相对于z轴的偏航角，/>为t_i′时刻磁信标l与目标点之间相对于z轴的俯仰角；

利用粒子群算法对方程组中的/>进行估计，得到/>的最优解/> 是/>的估计值，/>是θ_lz(t_i′)的估计值，将最优解代入式(20)，再利用粒子群算法对相对距离进行估计：

其中，||·||表示求模运算， 分别表示t_i′时刻相对方位估计值/>和相对距离的估计值代入式(8)、(9)、(10)后的估计值；

根据和/>计算t_i′时刻磁传感器的位置/>

其中，表示t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的x轴方向的坐标，/>表示t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的y轴方向的坐标，/>表示t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的z轴方向的坐标，/>表示磁信标l在全局坐标系中的位置。

7.根据权利要求6所述的一种自校准估计的磁感应网络定位方法，其特征在于，所述步骤④的具体过程为：

通过磁场矢量估计出磁信标l+1与磁传感器的相对方位/>再根据/>和式(18)的方程对磁信标l+1的位置进行估计；

其中，为t_i′时刻磁传感器的位置，/>为t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的x轴方向的坐标，/>为t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的y轴方向的坐标，为t_i′时刻磁传感器在全局坐标系中的z轴方向的坐标，/>为磁信标l+1在全局坐标系中的x轴方向的坐标，/>为磁信标l+1在全局坐标系中的y轴方向的坐标，/>为磁信标l+1在全局坐标系中的z轴方向的坐标；

根据k′个时刻的磁传感器位置和估计的磁信标l+1位置对磁信标l+1的磁矩参数(M_(l+1)x,M_(l+1)y,M_(l+1)z)和大地导电介质同频磁场干扰因子信息H_(l+1)进行估计。/>