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摘要
针对目前构建精细的地磁指纹库需要耗费大量人力成本的瓶颈，提出了条件变分自动编码器和条件对抗生成网络2种生成模型，能够在收集少量数据样本的基础上，对给定位置进行伪标签指纹的生成。同时，针对单点地磁指纹定位精度低的问题，设计了一种基于注意力机制的卷积神经网络-门控循环单元的地磁序列定位算法，能够有效利用指纹的空间和时间特性，实现精准定位。此外，还设计并搭建了实时、便携的移动端数据采集和定位系统。通过实际测试表明，利用所提模型可有效构建可用的地磁指纹库，所提算法平均误差可达0.16 m。
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针对目前构建精细的地磁指纹库需要耗费大量人力成本的瓶颈，提出了条件变分自动编码器和条件对抗生成网络2种生成模型，能够在收集少量数据样本的基础上，对给定位置进行伪标签指纹的生成。同时，针对单点地磁指纹定位精度低的问题，设计了一种基于注意力机制的卷积神经网络-门控循环单元的地磁序列定位算法，能够有效利用指纹的空间和时间特性，实现精准定位。此外，还设计并搭建了实时、便携的移动端数据采集和定位系统。通过实际测试表明，利用所提模型可有效构建可用的地磁指纹库，所提算法平均误差可达0.16 m。
