基于分散式信息融合的无人机协同导航算法研究

基于无人机协同导航的应用研究出一种用于导航控制的分散式信息融合滤波算法，该方法以带滞留状态的信息滤波为框架，每个平台利用本地传感器进行局部数据融合，相互协作进行信息矩阵的分布式递增Cholesky修正，进一步得到平台状态的矩参数估计。与依赖单一中心节点的集中式或者分层式数据融合结构相比，这种分散式数据融合结构可以增强系统的生存能力。该方法将关键历史状态保留在滤波中，滤波状态联合分布的信息矩阵是稀疏矩阵，滤波所涉及的计算复杂度较小，并且状态添加和观测更新具有局部性，便于工作负载均衡分配。仿真结果表明，该方法既保证算法的高效执行和分散式实现可行，同时又确保协同定位的精度。