【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于组合导航领域，尤其涉及一种基于自适应最大熵准则卡尔曼滤波的组合导航方法。
技术介绍
1、融合卫星导航系统和惯性导航系统(ins)是一种常见的室内定位和导航技术，它将卫星导航技术和惯性导航技术相结合，可以在多种环境下实现高精度的定位和导航。
2、卫星导航系统(例如gps、glonass、galileo等)通过接收来自卫星的信号，能够提供全球范围内的高精度位置信息。然而，卫星导航系统在某些情况下可能存在问题，例如在高楼大厦密集的城市环境中，或者在遭受干扰或屏蔽的区域。惯性导航系统则利用加速度计和陀螺仪等传感器来测量车辆、飞机或船只的加速度和角速度，从而估计其位置、速度和方向。惯性导航系统在短期内非常精确，但随着时间的推移，误差会逐渐累积，导致位置漂移。卫星导航系统在某些环境下可能失效，例如在城市峡谷或密集林地中。惯性导航系统可以弥补这些缺陷，因为它不受天线遮挡或信号干扰的影响。即使在卫星信号中断或失效的情况下，惯性导航系统可以持续提供位置信息，帮助车辆或飞行器维持导航稳定性。
3、常用的组合导航算法包括...
【技术保护点】
1.一种基于自适应最大熵准则卡尔曼滤波的组合导航方法，其特征在于，所述组合导航方法通过在卡尔曼滤波的基础上，加入最大相关熵准则，在每次状态估计结束后，通过改进Sage-Husa方法对量测噪声的统计分布进行实时估计。
2.根据权利要求1所述一种基于自适应最大熵准则卡尔曼滤波的组合导航方法，其特征在于，所述最大相关熵准则为通过核函数的映射将野点的影响降低，在所述最大相关熵准则下，各样本点对估计的结果影响更加均匀，所述野点为离群值；
3.根据权利要求2所述一种基于自适应最大熵准则卡尔曼滤波的组合导航方法，其特征在于，所述组合导航方法的算法流程为：p>
4.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于自适应最大熵准则卡尔曼滤波的组合导航方法，其特征在于，所述组合导航方法通过在卡尔曼滤波的基础上，加入最大相关熵准则，在每次状态估计结束后，通过改进sage-husa方法对量测噪声的统计分布进行实时估计。
2.根据权利要求1所述一种基于自适应最大熵准则卡尔曼滤波的组合导航方法，其特征在于，所述最大相关熵准则为通过核函数的映射将野点的影响降低，在所述最大相关熵准则下，各样本点对估计的结果影响更加均匀，所述野点为离群值；
3.根据权利要求2所述一种基于自适应最大熵准则卡尔曼滤波的组合导航方法，其特征在于，所述组合导航方法的算法流程为：
4.根据权利要求3所述一种基于自适应最大熵准则卡尔曼滤波的组合导航方法，其特征在于，s2所述预测的结果为：
5.根据权利要求3所述一种基于自适应最大熵准则卡尔曼滤波的组合导航方法，其特征在于，s3所述计算的方法为：
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【专利技术属性】
技术研发人员：周大健，张栋，卢月亮，杨培科，王琨，
申请(专利权)人：航天时代飞鸿技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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