基于卡尔曼滤波和概率的无人机集群构型自适应选择算法，MATLAB程序

在现代无人机应用中，卫星定位系统是实现高精度导航的关键。然而，传统卫星定位在无人机集群中应用时，常常面临高成本和低精度的问题。为了解决这些挑战，本文提出了一种基于卡尔曼滤波和概率理论的无人机集群构型自适应选择算法。

1. 引言

在现代无人机应用中，卫星定位系统是实现高精度导航的关键。然而，传统卫星定位在无人机集群中应用时，常常面临高成本和低精度的问题。为了解决这些挑战，本文提出了一种基于卡尔曼滤波和概率理论的无人机集群构型自适应选择算法。

2. 研究背景

2.1 卫星定位的局限性

• 高成本：使用卫星定位系统需要昂贵的硬件和维护费用，限制了无人机集群的经济性。
• 低精度：在复杂环境中，卫星信号可能受到阻挡，导致定位精度下降，影响无人机的导航能力。

3. 算法概述

3.1 自适应选择算法

• 本文提出的算法结合了卡尔曼滤波与概率理论，以优化无人机集群的构型。
• 算法的核心在于通过集群概念来选择适合卫星定位的领航无人机（主机）。

3.2 领航无人机与从机的协作

• 领航无人机：负责进