論文の概要: Forward-Backward Map Matching for Airborne Magnetic Anomaly Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.38047v1
- Date: Tue, 27 Oct 2026 23:00:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-11-03 19:03:27.466243
- Title: Forward-Backward Map Matching for Airborne Magnetic Anomaly Navigation
- Title（参考訳）: 空中磁気異常ナビゲーションのための前方後方マップマッチング
- Abstract要約: 空中磁気異常航法は、グローバル・ナビゲーション・サテライト・システムズ(Global Navigation Satellite Systems)の測位に対する受動的で妨害不能な代替手段を提供する。
連鎖構造因子グラフ上の推論としてマップマッチングを定式化し,セグメントごとのセグメントを解く。
H_t$は、map-alarmナビゲーションの曖昧さの真相のない診断を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.779562796789873
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Airborne magnetic anomaly navigation provides a passive, unjammable alternative to Global Navigation Satellite Systems positioning by matching magnetometer measurements against a lithospheric magnetic anomaly map. Existing map-matching algorithms either assume a Gaussian posterior (extended Kalman filter), require Monte Carlo sampling (particle filter), or discard posterior uncertainty in favour of a single optimal path (Viterbi algorithm). Here we formulate map matching as inference on a chain-structured factor graph and solve it segment by segment using the forward-backward algorithm, which yields a discrete posterior over candidate positions and its Shannon entropy $H_t$ at time $t$. Over the \texttt{Renfrew\_395} map, $10^3$ synthetic trials yield a median position error of $32.7$ m, $91\%$ below the median inertial drift of $362$ m. On these trials and $10^3$ flight paths, the median error is $43\%$ below the extended Kalman filter and particle filter. Across these paths, a threshold on segment-level entropy detects $47\%$ of segments with errors above two map cells and $94\%$ of those above three, at a $10\%$ false-alarm rate. The foregoing results indicate that $H_t$ provides a truth-free diagnostic of map-conditioned navigation ambiguity.
- Abstract（参考訳）: 空中磁気異常ナビゲーションは、リソスフェアの磁気異常マップに対する磁力計の測定と一致することにより、地球航法衛星システムに対する受動的で妨害不能な代替手段を提供する。
既存の地図マッチングアルゴリズムはガウス後部(拡張カルマンフィルタ)を仮定するか、モンテカルロサンプリング(粒子フィルタ)を必要とするか、あるいは単一の最適経路(ビタビアルゴリズム)を優先して後部不確実性を捨てる。
ここでは、連鎖構造因子グラフ上の推論として写像マッチングを定式化し、そのセグメントを前方方向のアルゴリズムを用いて解き、このアルゴリズムは候補位置とシャノンエントロピー$H_t$を時間$t$で生成する。
texttt{Renfrew\_395} マップでは、10^3$の合成試行では、中央値の誤差は32.7$ m, 91\%$で、中央値の慣性ドリフトは362$ m である。
これらの試行と10^3$の飛行経路では、中央値誤差はカルマンフィルタと粒子フィルタの4,3\%以下である。
これらの経路全体で、セグメントレベルのエントロピーのしきい値は、2つのマップセルの上のエラーが4,7\%、その内の9,4\%を10\%の偽アラームレートで検出する。
先行する結果は、$H_t$が、地図条件のナビゲーション曖昧さの真相のない診断を提供することを示している。
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