[发明专利]基于轻量级网络的导航方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了基于轻量级网络的导航方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取卫星磁测数据和太阳高能粒子数据；构建轻量级的多模态的地磁图绘制模型；使地磁图绘制模型利用输入的两种模态数据绘制基准地磁图；获取载体当前位置的实时地磁信息；读取基准地磁图信息，将实时地磁信息与其匹配；根据匹配结果修正惯性导航系统的位置。利用模型压缩减少生成基准地磁图的计算量，利用多模态模型生成的基准地磁图精度高，从而导航精确。

技术领域

本发明涉及导航领域，特别是基于轻量级网络的导航方法、装置及存储介质。

背景技术

地磁辅助导航是指利用地磁图进行导航定位的过程。在惯导提供的初始信息的基础上,将测得的地磁序列与预存的地磁图进行相关性匹配,从而确定载体的真实位置,实现高精度导航定位。但是基准地磁图的绘制困难严重影响地磁辅助导航的发展。

发明内容

本发明的目的在于至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供基于轻量级网络的导航方法、装置及存储介质。

本发明解决其问题所采用的技术方案是：

本发明的第一方面，基于轻量级网络的导航方法，包括以下步骤：

获取卫星磁测数据和太阳高能粒子数据；

通过模型压缩方法构建轻量级的地磁图绘制模型；

输入所述卫星磁测数据和所述太阳高能粒子数据至所述地磁图绘制模型，使所述地磁图绘制模型结合所述卫星磁测数据的第一特征和所述太阳高能粒子数据的第二特征两种模态得到地磁特征，并根据所述地磁特征分类得到地磁指数进而绘制基准地磁图；

获取载体当前位置的实时地磁信息；

读取基准地磁图信息，将所述基准地磁图信息与所述实时地磁信息匹配；

根据匹配结果，修正惯性导航系统的位置。

根据本发明的第一方面，在输入所述卫星磁测数据和所述太阳高能粒子数据至所述地磁图绘制模型绘制基准地磁图的同时，通过在线学习方法调整模型权重。

根据本发明的第一方面，所述通过在线学习方法调整模型权重具体为：输入一组所述卫星磁测数据和所述太阳高能粒子数据，使用该组所述卫星磁测数据和所述太阳高能粒子数据共同产生的损失函数和梯度对所述地磁图绘制模型迭代；重复上述步骤，通过多组所述卫星磁测数据和所述太阳高能粒子数据对所述地磁图绘制模型的多次迭代，进而调整所述地磁图绘制模型的模型权重。

根据本发明的第一方面，所述模型压缩方法为知识蒸馏。

根据本发明的第一方面，所述使地磁图绘制模型结合卫星磁测数据的第一特征和太阳高能粒子数据的第二特征两种模态得到地磁特征包括以下步骤：

提取所述卫星磁测数据的第一特征；

提取所述太阳高能粒子数据的第二特征；

输入所述第一特征和所述第二特征训练所述双向自动编码器直至所述双向自动编码器收敛；

移除所述双向自动编码器的解码器，将所述双向自动编码器的编码器输出的特征作为所述地磁特征。

根据本发明的第一方面，所述提取卫星磁测数据的第一特征包括以下步骤：

通过多个特征编码器同时提取由卫星磁测数据采样得到的快进视频段的空间特征与时间特征；

将所述空间特征与所述时间特征输入至由判别感知器和生成感知器构成的融合网络得到地磁特征；其中，所述判别感知器通过进行采样间隔的分类以感知相邻视频帧之间地磁线的运动强度的细微差异；所述生成感知器通过差值重构以还原地磁线的运动细节。

根据本发明的第一方面，所述提取太阳高能粒子数据的第二特征包括以下步骤：