一种基于星基增强系统与自适应卡尔曼滤波的无人机高精度定位方法

本发明涉及一种基于星基增强系统与自适应卡尔曼滤波的无人机高精度定位方法，包括：获取多模卫星数据；解析星基增强电文数据，对原始观测数据进行误差校正；基于校正后的观测数据，利用无人机的运动状态动态调整过程噪声协方差矩阵，构建自适应卡尔曼滤波模型；基于自适应卡尔曼滤波模型，融合校正后的观测数据与惯性测量单元数据，获取无人机定位。本发明针对复杂环境(如城市峡谷、电磁干扰区域、无地面基站山区)下无人机定位存在的多径效应显著、动态噪声干扰及传统差分定位依赖地面基准站等问题，通过星基差分校正、环境感知滤波参数动态优化、多源数据紧耦合解算三重技术突破，实现复杂场景无人机厘米级连续定位。