多层多源信息融合旋翼无人机测高算法

针对现有无人机在采用单一传感器测量飞行高度时不够精确且易受干扰,而当前多传感器融合算法测量精度提升有限的问题,提出了一种多层多源信息融合旋翼无人机测高算法。首先结合无人机测高过程中数据量不大的特点,提出一种基于二步延迟自适应时空算法,作为第一层融合,采用更多的历史数据完成信号处理,使融合精度更高。然后进行基于参数辨识的自适应互补滤波第二层融合,利用加速度计数据的辅助测高,实现了多步时间和空间双重融合模型,使旋翼无人机在悬停过程中测高数据更加准确,保证飞行和任务执行的稳定性。通过对高空悬停实测数据进行计算分析表明,该算法相对于一步延迟融合方法,均方根误差减小43.6%,最大误差减小53.6%。同时,该算法数据量小,方法也并不复杂,易于工程实现。