一种基于多源传感器数据融合的飞行器集群协同定位方法

本发明属于无人机集群协同导航技术领域，公开了一种基于多源传感器数据融合的飞行器集群协同定位方法。本发明通过所提基于观测噪声调整机制的自适应卡尔曼滤波、以及基于改进的多层全连接结构神经网络搭建的残差补偿网络构成双阶段融合结构，首先通过所提自适应卡尔曼滤波将无人机挂载的惯性测量单元IMU和无线电设备测量信息进行融合得到一个较为准确的融合定位信息，然后进一步将IMU信息、无线电设备测量信息和融合定位信息作为多源传感器数据，进一步输入到基于改进的多层全连接结构神经网络搭建的残差补偿网络中进行精度补偿，最终利于提高无人机在全球导航卫星系统拒止区域的协同定位精度。