基于最大相关熵的GPS/INS组合导航融合算法研究

目前组合导航系统中常用卡尔曼滤波器进行信息融合，它在一定程度上克服了组合导航系统在实际工作中的不确定情况，如测量值易被无法量测的野值污染的实际问题。为优化传统卡尔曼滤波算法性能，提出基于最大相关熵的卡尔曼滤波（MCCKF）算法。该算法是在最大相关熵准则（MCC）和加权最小二乘（WLS）的思想下进行推导得到的。通过Matlab软件对GPS/INS组合导航融合理论建立数学模型，并对其进行模拟和分析，与传统卡尔曼滤波算法所得出的结果相比，结果表明基于最大相关熵的卡尔曼滤波算法具有更高的精度和更强的鲁棒性。