O posicionamento de múltiplas fontes magnéticas é limitado devido a interferências como ruído geomagnético e a ambiguidade nas fronteiras de múltiplas fontes magnéticas. Para alcançar o posicionamento sincronizado preciso de múltiplos alvos, foi proposto um método de localização de múltiplas fontes magnéticas que combina a otimização não linear Moth-Flame Optimization (MFO) e a fusão de clustering por densidade. Utilizando sensores magnéticos de alta precisão para detectar anomalias magnéticas (Magnetic Anomaly Detection, MAD) em uma grade plana bidimensional, confirma-se o ponto de valor máximo de anomalia magnética para cada alvo magnético. Para resolver o problema das interferências geomagnéticas, foi desenvolvido um esquema de localização de anomalias magnéticas em dois pontos na região de anomalia máxima. Os dados de localização de anomalias magnéticas são utilizados como entrada inicial para o algoritmo MFO, e a otimização não linear é usada para melhorar ainda mais a precisão do posicionamento do alvo magnético. Por fim, realiza-se a otimização múltipla no mesmo alvo magnético, formando um agrupamento denso dos pontos da posição real, e através do algoritmo de agrupamento espacial baseado em densidade (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN), o ruído e as anomalias de otimização que interferem na precisão do posicionamento são eliminados, possibilitando o posicionamento simultâneo de múltiplos alvos magnéticos. Os resultados da simulação mostram que 9 alvos magnéticos foram inicialmente localizados com sucesso pelo algoritmo MFO, com erro médio quadrático (Root Mean Square Error, RMSE) de 0,1346 m. O resultado do clustering eliminou a interferência do ruído, reduzindo o RMSE médio para 0,0764 m, representando uma melhora de 57,1% e aumentando a precisão. Os resultados experimentais indicam que o RMSE médio para localizar 3 alvos magnéticos típicos em uma área de teste de 1 m×1 m×1 m é inferior a 0,0812 m, demonstrando que este método pode realizar o posicionamento de múltiplas fontes magnéticas com alta precisão.

detecção geomagnética;posicionamento de dois pontos;otimização Moth-Flame;clustering por densidade;posicionamento multi-fonte;otimização não linear;anomalia geomagnética;algoritmo de agrupamento espacial