电子测量技术

作者：郭昊宇，贾慈力，李永平，潘陈城，沈龙

单位：上海工程技术大学航空运输学院 上海 201620

关键词：四旋翼无人机;信号干扰;GPS;IMU;数据融合;AEKF

针对四旋翼无人机在信号干扰环境下姿态与位置估计不准的问题，提出一种基于自适应扩展卡尔曼滤波（AEKF）的多传感器数据融合方法。该方法通过融合GPS和IMU数据，并实时调整噪声协方差矩阵，以提高状态估计的稳定性和鲁棒性。通过建立无人机动力学模型与传感器观测模型，推导了AEKF算法流程，并基于MATLAB平台搭建仿真系统。在不同GPS信号干扰条件下，对比EKF、UKF与AEKF算法的估计误差与收敛速度。结果表明：在GPS丢失10 s的干扰段内，AEKF的位置均方根误差（RMSE）较EKF降低29.8%（由0.57 m降至0.40 m），较UKF降低20.0%（由0.50 m降至0.40 m），验证了AEKF在抗干扰能力与误差收敛性上的优势。本研究为无人机在复杂低空空域下的精准定位与稳定控制提供技术支持。

来源：2026年第2期

《电子测量技术》期刊编辑部

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