磁导航挑战问题中的信号增强

利用地球磁场进行导航已显示出作为其他导航系统可行替代方案的潜力。磁导航系统利用磁强计采集自身的磁场数据，并使用磁异常图确定当前位置。磁导航的最大挑战在于，磁强计测得的磁场不仅包含来自地球的磁场，还包含来自其挂载载具的磁场。难以从传感器的总磁场读数中分离出对导航至关重要的地球磁异常场。本挑战问题的目的是解耦地球与飞行器的磁信号，从而推导出可用于执行磁导航的干净信号。在数据集上的基线测试表明，利用机器学习（ML）可从总磁场中提取出地球磁场。挑战在于使用训练好的模型从总磁场中去除飞行器磁场。本挑战提供了一个机会，通过由ML算法与磁导航物理相结合的科研机器学习（SciML）方法，构建从数据集中去除飞行器磁场的有效模型。