多源数据融合处理方法综述
摘要
在多传感器技术、人工智能算法和计算能力快速发展的推动下，多源导航数据融合方法取得显著进展。融合方法包括最优估计、滤波、多模型估计（MME）、因子图（FG）、人工智能（AI）等。最优估计方法通过不同准则估计参数，各有优劣；滤波算法如卡尔曼滤波（KF）及其衍生算法适用于不同噪声和系统特性的场景；MME可适应系统参数不确定性；FG能有效融合多源数据并处理动态变化；AI方法具备强大的数据处理能力。这些方法在导航定位领域有广泛应用，未来多源导航数据融合将朝着实时、智能、分布式方向发展，需根据实际需求选择合适算法。
详细总结
多源导航数据融合方法在多传感器技术、人工智能算法和计算能力发展的推动下取得显著进展，为导航系统性能提升提供支持。
- 多源数据融合处理方法概述：单一导航传感器（如GNSS、INS等）在复杂环境下难以满足导航性能需求，集成导航