論文の概要: Distributed Quantum Magnetic Sensing for Infrastructure-free Geo-localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.11300v2
- Date: Mon, 15 Dec 2025 01:37:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-16 15:10:29.259558
- Title: Distributed Quantum Magnetic Sensing for Infrastructure-free Geo-localization
- Title（参考訳）: インフラストラクチャフリージオローカライゼーションのための分散量子磁気センシング
- Authors: Thinh Le, Shiqian Guo, Jianqing Liu,
- Abstract要約: 我々は、量子磁気センサが地理的局在化にどのように役立つかを研究する。
高次領域において、勾配空間マハラノビス探索は、サブキロメートル中央位置推定誤差を達成する。
磁気的に滑らかな領域では、コーナースペース探索はより精度が高く、実行時の4〜8倍のコスト削減を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9232295049733508
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modern navigation systems rely heavily on Global Navigation Satellite Systems (GNSS), whose weak spaceborne signals are vulnerable to jamming, spoofing, and line-of-sight blockage. As an alternative, the Earth's magnetic field entails location information and is found critical to many animals' cognitive and navigation behavior. However, the practical use of the Earth's magnetic field for geo-localization hinges on an ultra-sensitive magnetometer. This work investigates how quantum magnetic sensing can be used for this purpose. We theoretically derive the Cramér-Rao lower bound (CRLB) for the estimation error of quantum sensing when using a nitrogen-vacancy (NV) center and prove the quantum advantage over classical magnetometers. Moreover, we employ a practical distributed quantum sensing protocol to saturate CRLB. Based on the estimated magnetic field and the earth's magnetic field map, we formulate geo-localization as a map-matching problem and introduce a coarse-to-fine Mahalanobis distance search in both gradient space (local field derivatives) and corner space (raw field samples). We simulate the proposed quantum sensing-based geo-localization framework over four cities in the United States and Canada. The results report that in high-gradient regions, gradient-space Mahalanobis search achieves sub-kilometer median localization error; while in magnetically smoother areas, corner-space search provides better accuracy and a $4-8\times$ reduction in runtime.
- Abstract（参考訳）: 現代のナビゲーションシステムはGNSS(Global Navigation Satellite Systems)に大きく依存している。
代わりとして、地球の磁場は位置情報を必要としており、多くの動物の認知行動や航行行動にとって重要なものである。
しかし、地球の磁場をジオローカライゼーションのヒンジに実用的に利用することは、超感度磁気センサによるものである。
この目的のために量子磁気センシングがどのように用いられるかを検討する。
理論上は、窒素空孔(NV)中心を用いる場合の量子センシングの誤差を推定するためにクラメロ・ラオ下界(CRLB)を導出し、古典的な磁気センサよりも量子上の優位性を証明した。
さらに、CRLBを飽和させるために、実用的な分散量子センシングプロトコルを用いる。
推定された磁場と地球の磁場マップに基づいて、地図マッチング問題として局所化を定式化し、勾配空間(局所磁場微分)と角空間(原磁場サンプル)の両方で粗大で微細なマハラノビス距離探索を導入する。
我々は、アメリカ合衆国とカナダの4都市にまたがる量子センシングに基づくジオローカライゼーションフレームワークをシミュレートする。
その結果、高勾配領域では、勾配空間のマハラノビス探索は、磁力的に滑らかな領域では、コーナー空間の探索の方が精度が良く、実行時の4～8倍の時間短縮を実現している。
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