基于智能寻优算法优化的卡尔曼滤波导航信息融合方法

本申请提供基于智能寻优算法优化的卡尔曼滤波导航信息融合方法，涉及组合导航技术领域，包括：获取导航目标在当前时刻的惯性导航数据和辅助量测数据，以及与当前时刻相邻的上一时刻得到的历史状态预测结果和历史状态协方差矩阵；基于惯性导航数据和辅助量测数据，对导航目标的量测噪声矩阵进行自适应搜索估计，得到导航目标的最优量测噪声矩阵；根据初始状态协方差矩阵和最优量测噪声矩阵，计算卡尔曼增益；根据辅助量测数据和卡尔曼增益，对初始状态预测结果进行校正，得到导航目标在当前时刻的状态预测结果以及状态预测结果对应的状态协方差矩阵。本申请可在不增加额外传感器的情况下提高组合导航系统精度。