城市峡谷环境多源导航信息弹性融合定位方法

为了提高城市峡谷环境下组合导航系统的定位精度和可靠性,提出了一种基于观测传感器独立更新的交互式弹性融合方法。该方法将观测传感器的先验置信度以马尔科夫链的形式引入多源信息融合过程中,与贝叶斯最大似然后验估计相结合,实现对各独立传感器的权重更新以及交互式融合,最终输出多源融合导航结果。典型城市峡谷环境下的车载实验表明：动态权重具有天然的故障检测与隔离功能,能够有效应对传感器噪声与粗差的干扰,实现多传感器的在线优选,传感器独立更新结构可以随时接纳可用导航传感器实现导航源的即插即用。与传统的基于扩展卡尔曼滤波的多传感器信息融合方法相比,所提出的弹性融合方法展现出更高的定位精度和鲁棒性。