我们生活的地球是一个巨大的磁性物体,它产生的磁场虽然看不清、摸不着,却时时刻刻影响着地球上的物体,并且地球上的物体也影响着地球。任何带磁性的物体以及被地磁场磁化的铁磁性物质,或者运动的导体切割磁场产生的涡流等等,都会对地磁场产生扰动,这种现象被称为磁异常现象。而磁异常探测技术就是利用磁异常现象来对磁性目标进行探测和定位的技术。近年来磁异常探测技术在许多领域被广泛地应用,如临床医学诊断、机器人姿态检测,军事、地质资源勘探等。在磁异常探测技术中,基于磁梯度张量的磁性目标定位方法是应用最为广泛的定位方法之一。典型的磁梯度张量系统通常由若干个磁传感器构成的传感器阵列搭建而成,传感器的测量误差、传感器的灵敏度、系统结构误差等因素被认为是影响系统定位性能的主要因素。然而,同样作为影响系统定位性能的关键因素之一,传感器阵列的空间结构对定位性能的影响则较少被关注和研究。与此同时,尽管基于磁梯度张量的定位方法具备一系列优势,该方法固有的缺陷也形成了限制定位效果的瓶颈。综合上述问题,本文围绕基于磁梯度张量的磁定位技术进行了相关研究,具体研究内容包括:(1)提出了一种可用于磁梯度张量系统的传感器阵列空间设计方法和相应的优化策略,用于在给定条件下寻找定位性能最优的阵列结构。仿真及外场实验结果表明,基于该方法得到的阵列结构和传统的阵列结构相比具备更好的定位效果。(2)提出了一种基于神经网络的磁梯度张量定位算法,该算法以小范围内的精准定位(如临床医学)为应用背景,用神经网络对给定区域内磁性目标产生的磁场信息进行训练。经过训练之后的神经网络能对区域内的磁性目标的位置进行精确的预测。在仿真实验中,和传统的算法相比,该算法的平均定位误差至少提高了8倍。实测结果表明,在磁性目标的距离范围约为61到79厘米的条件下,基于该算法的磁定位系统实现了2.15厘米的平均定位误差。