数据融合技术在船舶组合导航中应用探析

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1、数据融合技术在船舶组合导航中应用探析【摘要】随着导航技术的大力发展，如今在船舶导航系统应用最广泛的是船舶组合导航系统。数据融合技术在船舶组合导航中的应用可以提供更加可靠的导航信息，因此非常有必要对数据融合技术进行探讨。本文首先简单分析了数据融合技术，然后指出了船舶导航数据融合存在的主要问题，最后介绍了基于卡尔曼滤波的船舶组合导航数据融合技术。【关键词】组合导航；数据融合；卡尔曼滤波；联邦滤波为了能够对船舶位置进行更加精准的定位，船舶导航系统就必须将船舶位置、速度和姿态等动态信息进行准确和可靠的预测，因此精度和可靠性是衡量导航系统的一个重要标准。船舶组合导航系统是由很多个导航传感器组成，数据融

2、合技术是解决多传感器信息综合处理问题的最有力的手段之一。将多源信息通过融合技术进行最优融合，能够更加有效提高组合导航系统的精准度。一、数据融合技术概述（一）信息融合原理从本质上说，信息融合原理实际上就是利用人类或者其他逻辑思维系统中的基本功能来综合处理多源信息的过程。组合导航系统中的每个传感器都具有不同特征的信息，例如变化快速的或变化缓慢的、确定的或模糊的、线性的或非线性的，还有互相矛盾的等等。信息融合就是要将这些信息资源进行充分利用，合理支配从传感器得来的信息，依据一定的原则对空间或时间上冗余或互补的信息进行组合，最终获得被测对象的一种解释或者描述。（二）信息融合方法多传感器信息融合技术要

3、将多源信息进行融合就必须通过一定的算法，产生比单个传感器更加准确可靠的信息。按照实际应用领域，信息融合可以分为同类多源信息融合和不同类多源信息融合两类，那么其实现方法也同样分为两种，即符号处理方法和数据处理方法。目前，在船舶导航中应用比较广泛的融合算法主要有以下七种：1.综合加权平均法。顾名思义就是将多个传感器所获得的数据进行综合平均，这种方法只适用于用同样的传感器来检测同一个被测目标；2.概率统计法。就是研究多个传感器随机现象统计规律的数学方法，又叫数理统计法；3.D-S推理法。该方法主要是用来推断检测目标的大小、位置以及存在与否，是目前信息融合技术中应用比较普遍的一种方法。将多个传感器所

4、获得的信息进行融合，实际就是利用Dempster在同一分辨率下合并规则将不同的证据体合成为一个新的证据体；4.多贝叶斯法。多贝叶斯法是先验证样本信息，后验证分布，最后来判断检测目标，其主要用来融合决策层。二、船舶导航数据融合存在的主要问题目前，虽然在船舶导航中数据融合的方法有很多种，但是这些数据融合方法在实际船舶导航的信息处理方面还是存在着很多问题。首先，在实际船舶导航中，所获得的信息大部分都是一些不稳定的随机信号，而上述的七种数据融合方法只能融合比较简单的传感信息，而对于比较复杂的传感信息，上述数据融合方法在一定程度上还存在着很多的不确定性；其次卡尔曼滤波法是在船舶导航系统中进行数据融合的

5、最佳方法，但是随着可供运载体装备的导航系统的数量逐渐增多，使得测量的信息也随之增多，这非常不利于提高组合导航系统的精度，而传统的集中式卡尔曼滤波器无法满足导航计算的实时性需求，使得滤波计算呈滤波器维数的三次方剧增，影响系统的实时运行。基于此，联邦滤波器的组合导航系统就应运而生了，其不仅具有很高的导航精度，并且还具有很强的容错能力。三、联邦滤波器在船舶组合导航数据融合中的应用研究（一）联邦滤波器的基本结构联邦滤波器需要经过两级滤波，信息从参考系统输出后有两种路径：一是主滤波器，二是各个子滤波器。各个子滤波器的局部估计值和协方差阵全部都送入主滤波器，并和主滤波器的估计值进行融合后以得到全局最优估

6、计值。另外，从图中的虚线部分还可以看出，全局最优估计值以及相应的协方差阵经过放大后反馈到了子滤波器中，对子滤波器的估计值进行重置。(二)联邦滤波器的数学计算过程1•信息分配过程信息分配就是在主滤波器和各子滤波器之间进行系统信息的分配。上式中，Bt标示信息分配因子，并满足以下信息分配原理：2•信息时间更新在主滤波器和各子滤波器中，信息的时间更新过程是单独进行的，主滤波器和各子滤波器的计算公式。3•信息测量更新信息测量更新只发生在各子滤波器中，在主滤波器中不用进行此过程，计算公式如下：Pi-1(k+1)-Pi-1(k+1,k)+HiT(k+1)Ri-1(k+1)Hi(k+1)4.信息融合联邦滤波

7、器的核心算法就是按照下面的计算公式将各子滤波器的估计信息进行融合，最终得到全局的最优估计值。联邦滤波器通过以上计算过程，通过融合过程获得全局最优解。联邦滤波器在融合过程中可以判别和预警预报系统故障，可以很大程度的提高导航信息的精确度和船舶组合导航系统的可靠性。总而言之，随着数据融合技术的不断发展，其在船舶组合导航中的应用也越来越广泛，数据融合的判别算法也得到众多研究人员的重视。本文主要探讨了数据融合技术的原理