다중 자기원 위치추적은 지자기 잡음과 다중 자기원 경계의 불분명성 등의 영향을 받아 적용에 제한이 있다. 다중 목표의 정확한 동기 위치추정을 위해 나방 불 최적화 알고리즘(Moth-Flame Optimization, MFO) 비선형 최적화와 밀도 기반 클러스터링을 융합한 다중 자기원 목표 위치추정 방법을 제안한다. 고정밀 자기 센서를 이용하여 2차원 평면 격자 내에서 자기 이상 탐지(Magnetic Anomaly Detection, MAD)를 수행하여 각 자기 목표의 최대 자기 이상 값 점을 확인한다. 지자기 간섭 문제를 해결하기 위해 자기 이상 최대 영역에서 두 점 자기 이상 위치추정 방안을 설계하였다. 자기 이상 위치 데이터는 나방 불 최적화 알고리즘의 초기 입력으로 활용되며 비선형 알고리즘 최적화를 통해 자기 목표 위치 정확도를 더욱 향상시켰다. 마지막으로 동일 자기 목표에 대해 여러 차례 최적화를 수행하여 실제 위치가 밀집된 점 군집을 형성하였으며, 밀도 기반 공간 클러스터링 알고리즘(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN)을 통해 잡음 및 최적화 이상값의 위치 정확도 방해를 배제하여 다수 자기 목표의 동시 위치 추정을 실현하였다. 시뮬레이션 결과 9개의 자기 목표가 나방 불 최적화 알고리즘을 통해 초기 위치 추정에 성공했으며 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)는 0.1346m였다. 클러스터링 알고리즘 결과 잡음의 간섭이 제외되어 평균 RMSE가 0.0764m로 감소했으며 57.1%의 개선 효과로 정밀도가 향상되었다. 실험 결과 1m×1m×1m 테스트 구역에서 3개의 대표 자기 목표 위치 추정 평균 RMSE가 0.0812m 미만으로 나타났으며, 본 방법은 고정밀 다중 자기원 위치추정이 가능함을 입증하였다.

지자기 탐지;두 점 위치추정;나방 불 최적화;밀도 클러스터링;다중 자기원 위치추정;비선형 최적화;지자기 이상;공간 클러스터링 알고리즘