一种基于IMU/TDOA融合的大规模无人机群紧耦合定位方法

本发明公开了一种基于IMU/TDOA融合的大规模无人机群紧耦合定位方法，包括：步骤1，建立无人机系统一般化模型，包括未知无人机的运动学模型，到达时间差(TDOA)和惯性导航(IMU)的观测模型，并通过滑动平均滤波(MAF)预处理TDOA测量值；步骤2，根据每个未知无人机的测量信息，采用改进粒子滤波算法，对每个未知无人机进行粒子初始化，状态预测，量测更新，重采样和状态估计，以此得到当前时刻每个未知无人机最优位置估计值；步骤3，每个无人机进行移动，继续估计其下一时刻的位置。本发明可以实现大规模无人机群在GNSS拒止环境下的高精度协同定位，相较于传统算法，提高了定位精确度和鲁棒性。