团队在目标探测领域取得重要研究成果
[2023-03-03]
团队在分布式传感器网络定位研究取得新进展，提出近似方向量总场定位算法，可以对移动目标进行精准定位和跟踪，相关研究成果以“From Model, Algorithms to Knowledge: Distributed Magnetic Sensor System for Vehicle Tracking”为题目，收录于SCI顶级期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics（中科院一区），影响因子11.648。第一作者为博士生王嘉增，沈莹教授为该论文的通讯作者。
传统的分布式网络定位算法是基于节点强度的低精度估计算法，或者基于矢量传感器信息高时耗的优化算法，上述种种限制了磁传感器网络在大规模布网条件下对磁性目标物实时高精度的定位跟踪需求。本研究对磁异常的总场模型进行了合理的方向量近似，减少了定位运算的复杂度，同时配合卡尔曼滤波算法来降低近似量引入的估计误差。后续的实地试验验证了该算法的可行性，为大规模的传感器布网定位应用提供了理论基础。
