基于信息几何的矩阵K-L散度分布式导航信息融合方法
由于单一导航源的固有问题,导致现有导航源无法满足全域全维的导航定位要求,多导航源融合是未来发展的核心趋势。本文从信息几何技术角度出发,提出了一种新的多导航源信息融合定位方法(Kullback-Leibler Divergence Minimization,KLM)。利用黎曼流形将各导航源信息概率密度函数映射到黎曼空间上,建立各导航源信号的概率统计模型,用K-L散度代替距离函数得到融合后协方差矩阵,最终计算得到融合后轨迹位置值。该方法解决了三维信息融合定位问题,有效提升整体定位精度,本质上是一种分布式的导航数据融合方式,大大降低了计算量,更易满足实时性需求。仿真结果表明,本文所提出的方法可以有效提高定位目标精度。
卫星导航 信息融合 信息几何 K-L散度
王妤旸 张怡 唐成凯 于沛涵
西北工业大学,西安,中国,710129
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2022-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）