基于压缩感知的高精度地磁基准图构建方法

地磁基准图的构建是实现地磁匹配导航的基石。针对实测数据量较小时利用插值法构建的地磁基准图精度不理想的问题，将压缩感知理论应用到地磁信息采集中。结合地磁基准图的结构特点设计了以离散余弦变换作为稀疏基、单位矩阵作为观测矩阵，以压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法作为重构算法的基于压缩感知的高精度地磁基准图构建方法，并与三次样条插值、Kriging插值及PSO-Kriging插值法进行对比。实验结果表明:所提方法具有较高的重构精度和稳定性，与性能最好的PSO-Kriging插值法相比，在6.25%采样率下重构地磁基准图，所提方法使得峰值信噪比（PSNR）由66.97 dB提高至74.67 dB，绝对误差由25.47 nT减小至10.26 nT，均方根误差由28.57 nT减小至11.33 nT。      

基于稀疏表示和字典学习的地磁基准图构建方法

地磁匹配导航在导航制导领域具有重要作用，地磁基准图的构建精度决定了地磁匹配导航的有效性。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际应用需求的问题，提出了基于稀疏表示和字典学习的高精度地磁基准图构建方法。首先，利用矩谐分析(RHA)进行稀疏字典的初始化；其次，利用K-SVD算法对稀疏字典进行训练；最后，利用低分辨率和高分辨率基准图具有相同稀疏系数的特点重建高分辨率地磁基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度，对训练所需的数据集有更低的需求，同时对噪声有更好的鲁棒性。与PSO-Kriging插值法相比，在4倍放大倍数下峰值信噪比(PSNR)由26.31 dB提高至26.73 dB，结构相似度(SSIM)由0.498提高至0.524，均方根误差(RMSE)由14.96 nT减小至13.78 nT。