BDS复杂场景自适应导航数据融合算法

发布时间：2022-01-22 18:21

　　针对在实际复杂场景下,北斗卫星导航系统（BDS）导航定位精度不足的问题,提出1种基于多传感器导航数据融合算法:设计基于层次分析法（AHP）的多传感器多场景的权重最优决策方法,各传感器的权重能够随着场景的变化而自适应变化,并利用各传感器在不同场景下的定位优势,获得实时的高精度导航数据。实验结果表明,通过多传感器导航数据融合,能够弥补单传感器部分场景下定位精度不足的问题,并在现有的传感器定位效果下,最大限度地提升整体导航的定位性能。统计得出在基于层次分析法的自适应数据融合（ADF）下,定位误差小于2m的高精度数据占比为85.53%。 

【文章来源】：导航定位学报. 2020,8(04)CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

加权数据融合

基于此得出多场景多传感器的层次分析模型，其结构如图2所示。其中最高层目标层为最终要获得的正互反矩阵，而准则层为精度聚类下的12类导航场景，最后方案层为待融合的3类传感器数据。那么基于这样的层次分析结构下的多元融合原理如图3所示。

其中最高层目标层为最终要获得的正互反矩阵，而准则层为精度聚类下的12类导航场景，最后方案层为待融合的3类传感器数据。那么基于这样的层次分析结构下的多元融合原理如图3所示。这种2维多源融合的方式引入了场景对导航性能的影响，在此融合方式下，令场景聚类中心k的平均精度误差为δk，定义传感器i相对于传感器j在场景k下的相对重要性因子为

【参考文献】：
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硕士论文
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本文编号：3602676