在无人机智能飞控系统中，信息论的原理被广泛应用于提升飞行决策的准确性和效率，一个专业问题是：如何利用信息熵理论，在复杂多变的飞行环境中，优化无人机的传感器数据融合与决策过程？
信息熵作为衡量信息不确定性的指标，在无人机飞控中可用来评估不同传感器数据的质量和相关性，通过计算各传感器数据的信息熵，可以识别出高冗余或低信噪比的数据，进而在数据融合阶段进行优化处理，减少“信息冗余”，提高“信息效率”。
具体而言，可以设计一种基于信息熵的动态权重分配机制，根据实时数据质量调整各传感器数据的权重，确保关键时刻的飞行决策基于最可靠的信息，结合机器学习算法，可以进一步训练模型以自动识别并利用最优的传感器组合，从而在复杂环境中实现更精准、更高效的飞行控制。
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通过优化无人机智能飞控中的信息熵，可有效降低决策过程中的冗余与不确定性，
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