本科毕业论文---信息融合技术在组合导航中的应用论文综述
《基于SINS-BDS-GPS组合导航信息融合算法研究》范文
《基于SINS-BDS-GPS组合导航信息融合算法研究》篇一基于SINS-BDS-GPS组合导航信息融合算法研究一、引言随着科技的飞速发展，现代导航技术日益成熟并广泛应用于各类移动设备和导航系统中。
全球定位系统（GPS）由于其高精度、广覆盖性在全球范围内得到广泛应用，但其容易受到环境因素的干扰和限制，导致精度降低和可靠性降低。
此外，地磁数据测量方式——卫星定位导航与地球陀螺（SINS）也存在自身局限。
为了弥补这些缺陷，我们结合了BDS（北斗卫星系统）的辅助作用，对SINS/BDS/GPS组合导航信息融合算法进行研究。
本文将重点介绍该算法的原理、实现方法以及实验结果。
二、SINS/BDS/GPS组合导航系统概述SINS（卫星惯性导航系统）通过测量加速度和角速度来计算导航信息，具有短时间内高精度的优势，但长时间内误差会累积。
BDS（北斗卫星系统）和GPS（全球定位系统）则通过接收来自多个卫星的信号来计算位置和速度信息，具有高精度和广覆盖性的特点。
因此，将SINS、BDS和GPS三者结合起来，可以形成一个互补性强、精度高、可靠性强的组合导航系统。
三、信息融合算法原理本文研究的重点在于信息融合算法，该算法主要通过多传感器数据融合技术将SINS、BDS和GPS的信息进行整合和优化。
首先，我们采用卡尔曼滤波算法对原始数据进行预处理，以减小噪声和误差。
然后，利用数据配准技术对SINS、BDS和GPS的信息进行空间配准和时间配准，使三者之间能够实现精确的数据同步。
最后，采用基于证据理论的数据融合方法，对不同传感器信息进行权重分配和优化，实现导航信息的精确输出。
四、算法实现方法在算法实现过程中，我们首先对SINS、BDS和GPS的原始数据进行采集和处理。
然后，利用卡尔曼滤波算法对数据进行预处理，减小噪声和误差。
接着，采用数据配准技术对不同传感器信息进行空间配准和时间配准。
最后，根据证据理论的数据融合方法，对不同传感器信息进行权重分配和优化，形成最终导航信息输出。
信息融合综述
信息融合综述信息融合是一种将多个来源的信息进行整合和合并的过程。
它可以是从不同的传感器收集到的数据，也可以是从多个不同的信息源中获取的数据。
信息融合旨在提高最终输出结果的准确性和可靠性。
在各种领域，如计算机视觉、机器学习、无线通信等中都广泛应用了信息融合技术。
信息融合的方法和技术有很多种，并且随着技术的发展和应用领域的不同，不断有新的方法和技术被提出。
以下是一些常见的信息融合技术：1. 数据融合：数据融合是将来自多个传感器或数据源的数据进行合并和整合，以提高数据质量和准确性。
常见的方法包括数据插补、数据降噪和数据关联。
2. 特征融合：特征融合是将来自多个特征源的特征进行合并和整合，以提取更具信息量的特征表示。
常见的方法包括特征加权、特征选择和特征组合。
3. 决策融合：决策融合是将多个决策结果进行合并和整合，以生成一个更可靠和准确的决策结果。
常见的方法包括投票法、加权法和模型融合。
4. 模型融合：模型融合是将多个模型进行合并和整合，以提高模型的准确性和泛化能力。
常见的方法包括集成学习、堆叠模型和深度学习中的网络融合。
信息融合的应用领域非常广泛，包括智能交通系统、物联网、远程监测和医疗诊断等。
在智能交通系统中，信息融合可以将来自不同传感器的交通数据进行整合，以提供实时的交通状况和导航信息。
在物联网中，信息融合可以将来自多个传感器和设备的数据进行整合，以提供更丰富和准确的物联网服务。
在远程监测中，信息融合可以将来自不同监测设备的数据进行合并，以提供更全面和可信的监测结果。
在医疗诊断中，信息融合可以将来自不同医学影像设备的数据进行整合，以提供更精确和可靠的诊断结果。
信息融合是一项重要的技术，它可以将多个来源的信息进行整合和合并，以提高准确性和可靠性。
随着技术的不断发展和应用领域的扩大，信息融合的方法和技术也在不断地演进和完善。
基于卫星组合导航的技术综述
基于卫星组合导航的技术综述摘要：组合导航是近代导航理论和技术发展的结果，组合导航是指综合各种导航设备，实现了优于单一导航系统的导航性能。
目前，在卫星组合导航领域，大多数组合系统以卫星导航系统为主，其原因主要是卫星导航系统能够提供比较准确导航结果，随着全球卫星导航系统的迅速发展，中国的北斗卫星导航系统、美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、以及欧洲的GALILEO等均取得较高的定位精度，如何更好地开发利用卫星导航系统，为运载体提供高精度的导航信息，已经成为各国导航领域的热点问题。
关键词：组合导航；卫星导航系统；导航性能一、组合导航系统卫星导航系统是一种全球性、全天候、全天时、高精度的导航定位和时间传递系统，由于非视线通信问题，导航系统单独使用时存在局限性，提高导航系统整体性能的有效途径是采用组合导航系统，即用两种或两种以上导航系统对同一导航信息作测量，应用信息融合技术进行优化，以提供高精度、高稳定性的组合导航信息。
东华大学CN105701752A提出了一种GPS和RFID组合导航的方法，通过GPS与RFID等组合定位，采用多种算法相结合的方式，如三角定位法、卡尔曼滤波、指纹匹配法、地图匹配算法等进行人员的定位监控，提高了人员定位与监控的精度。
辽宁北斗卫星导航平台有限公司CN109814141A提出了一种定位方法，采用卫星导航差分模式和蓝牙相结合的方式进行高精度定位，定位精度可以达到10cm以内，定位精度较原有普通GPS定位的10米精度。
二、组合导航方式随着导航技术的不断发展，除了传统的能够提供较多导航参数的惯性导航系统、卫星导航系统、地面导航系统、陆基导航系统，以及视觉导航系统也发展很快。
惯性导航、卫星导航、视觉导航是目前常用的导航手段。
虽然不同系统之间相互组合组合导航系统能够提供更准确的导航定位信息，可以实现不同的导航要求，但要考虑各个导航系统组合的可行性。
目前，应用最为广泛的组合导航是卫星导航系统和惯性导航系统的组合，卫星导航系统优点是定位精度较高，但在室内或隧道等遮挡下容易受干扰，有丢失信号等缺点，惯性导航系统虽然能够提供较多的导航参数，具有高可靠性，但其随着时间的积累误差也会增大。
融合定位算法在室内导航与跟踪系统中的应用
融合定位算法在室内导航与跟踪系统中的应用室内导航与跟踪系统是指在室内环境中利用定位算法来辅助用户实现室内定位、导航和跟踪的技术体系。
随着人们对于室内定位的需求不断增加，融合定位算法逐渐成为实现室内导航与跟踪系统的一种有效方法。
本文将介绍融合定位算法在室内导航与跟踪系统中的应用。
首先，我们需要了解融合定位算法的基本原理。
室内导航与跟踪系统通常采用多种定位技术，如Wi-Fi信号、惯性传感器、地磁场等。
每种定位技术都有其自身的优势和局限性，通过融合这些定位技术，可以提高定位的准确性和稳定性。
融合定位算法一般包括数据预处理、特征提取、定位模型构建和位置估计四个步骤。
其中，数据预处理将原始数据进行滤波和校准，特征提取将数据转化为可用的特征表示，定位模型构建根据特征和位置之间的关系建立定位模型，位置估计通过定位模型计算出用户的位置。
融合定位算法在室内导航系统中的应用主要有三个方面。
首先是室内定位。
室内环境复杂，传统的GPS定位在室内准确度较低。
而融合定位算法可以将不同的定位技术应用于室内环境，并通过数据融合来提高定位的准确性。
例如，通过融合Wi-Fi信号和惯性传感器的数据，可以实现室内位置的准确定位。
其次是室内导航。
室内环境通常是复杂的迷宫状结构，用户需要在其中进行导航。
融合定位算法可以将用户的位置信息与室内地图数据进行融合，实现室内导航功能。
通过导航系统，用户可以轻松找到目标位置，提高室内的定向能力。
第三是室内跟踪。
在一些场景中，需要对室内人员或物体进行实时跟踪。
融合定位算法可以通过融合多种传感器数据，实现室内人员或物体的准确跟踪。
例如，在商场中，可以通过融合Wi-Fi信号和图像处理技术来实现对顾客的跟踪，从而提供个性化的推荐服务。
融合定位算法在室内导航与跟踪系统中的应用面临一些挑战。
首先是环境复杂性带来的挑战。
室内环境通常存在多种干扰因素，例如墙体、家具、人员等，这些因素会对定位算法造成干扰，降低定位的准确性。
多源信息融合综述
多源信息融合综述多源信息融合是指将来自不同来源的多种类型的信息进行集成、分析和推理，从而提供更为全面和准确的信息分析和判断能力。
这项技术是现代情报技术领域中的研究热点之一，也是决策支持、情报分析和资源管理等领域的重要方法和手段。
多源信息融合在情报分析中的应用已经普及，而且在多个领域也得到广泛的应用，如环境监测、航空航天、医疗保健等。
多源信息融合的目标是为不同的应用目标提供更全面、更准确和更及时的信息，为决策者提供更高效、更全面的支持。
多源信息融合主要涉及以下内容：1.信息采集：多源信息融合的前提是多种信息的采集。
信息采集过程是多源信息融合的重要环节，强调从各种渠道获取各种数据。
2.数据融合：在多源信息融合中，数据融合是将从不同来源收集的数据整合在一起，形成更完整和准确的数据集的过程。
融合可以包括数据清理、数据转换、数据集成和数据匹配等过程。
3.信息分析：信息分析是多源信息融合中重要的一环，需要根据信息分析目的，从大量的数据中提取有用的信息，进行分析。
信息分析可以帮助决策者快速评估多个方案或处理复杂的问题。
4.决策支持：多源信息融合对决策支持具有重要的作用。
对于复杂问题的决策，多源信息融合能提供多方面的信息和判断，帮助决策者做出更好的决策。
在多源信息融合中，大量的数据和信息需要及时、准确的处理，往往需要依靠现代情报技术和工具。
现在各种IT技术都可以用于信息融合，如数据挖掘、机器学习、人工智能等等。
多源信息融合技术的发展是一个不断深入和扩展的过程。
随着科学技术的进步和进一步的研究，多源信息融合技术将会在更广泛的领域中得到应用，通过更高效、更完善的多源信息融合技术为社会发展和国家安全做出更大的贡献。
卫星导航系统中的多模信息融合技术研究
卫星导航系统中的多模信息融合技术研究引言随着卫星导航系统的发展，如今的定位、导航和授时已经成为了现代社会不可或缺的基础设施。
卫星导航系统通过卫星信号提供位置、速度和时间等准确的信息，为人们提供了广泛的应用，如交通导航、物流追踪、灾害监测和军事作战等。
然而，在现实世界中，卫星导航系统经常面临挑战，如建筑物、山区、高楼大厦等会导致信号遮挡和多径效应。
为了提高导航系统的可靠性和精度，多模信息融合技术在卫星导航系统中的应用变得越来越重要。
一、多模信息融合技术的定义与分类多模信息融合技术是一种将不同传感器获得的多个模态信息融合在一起的技术。
在卫星导航系统中，多模信息融合技术旨在通过整合来自不同卫星导航系统（如美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、欧洲的Galileo、中国的北斗系统等）的信号和其他辅助传感器（如惯性导航系统、气象传感器等）的数据，提高定位和导航的准确性和可靠性。
根据信息融合的方式，多模信息融合技术可分为低层信息融合和高层信息融合两种类型。
低层信息融合是通过将来自不同传感器的原始数据进行融合，得到一个更准确、更可靠的状态估计。
高层信息融合则是通过利用来自低层融合的状态估计，结合先验知识和环境模型等，得到对当前状态的更全面、更准确的认知。
二、多模信息融合技术在卫星导航系统中的应用多模信息融合技术在卫星导航系统中有广泛的应用，以下几个方面是主要应用领域：1. 信号质量评估和动态权重分配：多模信息融合技术可以通过融合不同卫星导航系统的信号，并利用状态估计的误差和卫星几何分布等信息，评估导航系统的信号质量。
根据评估结果，可以动态地调整不同卫星导航系统信号在定位中的权重，提高定位的精度和稳定性。
2. 遮挡和多径效应的抑制：在城市环境中，建筑物和其他遮挡物会导致卫星信号的遮挡和多径效应，从而影响导航系统的性能。
多模信息融合技术可以通过融合来自惯性导航系统等辅助传感器的数据，提供对信号遮挡和多径效应的补偿，从而改善导航的精度和可靠性。
多模态融合技术综述
多模态融合技术综述1.引言1.1 概述概述：多模态融合技术是一种将不同类型的信息融合在一起，以获得更全面、准确和可靠的结果的技术。
它通过集成多种传感器（例如图像、语音、文本等），利用各种模态之间的互补优势，达到更好的数据表达和分析效果。
近年来，随着物联网、人工智能和大数据等技术的飞速发展，多模态融合技术已经在各个领域得到了广泛应用。
它在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域具有重要的研究和应用价值。
在计算机视觉领域，多模态融合技术可以将图像和文本进行融合，实现更准确的图像分类和检索。
例如，通过将图像和相关的文本描述进行融合，可以提高图像搜索的准确性和效率。
在自然语言处理领域，多模态融合技术可以将文本和语音进行融合，实现更准确的自然语言理解和生成。
例如，通过将文本和语音的信息进行融合，可以提高语音识别和机器翻译的质量和效果。
此外，多模态融合技术还可以应用于智能交通、医疗诊断、智能家居等领域。
通过将不同传感器获取的信息进行融合，可以提供更全面、准确和精细化的服务和决策支持。
然而，多模态融合技术也面临一些挑战。
例如，不同模态之间的数据融合和表示方法的选择、模态间的异构性和不确定性、数据量的大和维度的高等问题都是需要解决的难题。
总的来说，多模态融合技术在各个领域具有广阔的应用前景，但还需要进一步研究和探索，以克服其中的挑战，实现更好的多模态智能分析和决策。
1.2文章结构1.2 文章结构本文总共分为三个主要部分，即引言、正文和结论。
每个部分的内容如下：1. 引言：1.1 概述：本部分将介绍多模态融合技术的定义和基本概念，引出本文的研究背景和意义。
1.2 文章结构：本部分将对整篇文章的结构进行说明，包括各个章节的主要内容和组织方式。
1.3 目的：本部分将阐述本文撰写的目的和意图，明确研究问题和探讨的重点。
2. 正文：2.1 多模态融合技术概述：本部分将详细介绍多模态融合技术的基本原理和方法，探讨其在多个领域中的应用情况，并总结已有研究成果和进展。
信息融合综述
信息融合综述信息融合是指将来自多个来源、多个传感器或多个模态的信息进行集成、处理和分析的过程。
它通过整合多源数据、提取重要特征、融合不同角度的信息来获取更全面、准确的信息，从而提高数据的利用价值和决策的精确性。
信息融合技术在实际应用中具有广泛的应用前景，本文将对其进行综述。
一、信息融合的定义与分类信息融合包括传感器级融合、特征级融合和决策级融合三个层次。
传感器级融合主要是对来自不同传感器的原始数据进行校正、配准和对准处理，以消除传感器本身的误差，提高数据的准确性。
特征级融合则是在传感器级融合的基础上，对从不同传感器获取的特征进行集成、选择和提取，以增加信息的丰富度和多样性。
决策级融合是在特征级融合的基础上，将多个特征进行组合、优化和加权，以得到更可靠、准确的决策结果。
二、信息融合的应用领域信息融合技术在军事、交通、环境监测、物联网、智能城市等领域中得到广泛应用。
在军事领域，信息融合技术可用于目标探测、识别与跟踪、情报分析等方面，提高军事作战效能。
在交通领域，信息融合技术可以用于交通拥堵监测、智能导航、交通流预测等方面，提高交通管理的效率。
在环境监测领域，信息融合技术可以用于气象预报、水质监测、地质灾害预警等方面，增强环境监测的准确性和及时性。
在物联网和智能城市领域，信息融合技术可以用于物联网设备数据的整合、智能家居的控制和优化、城市资源的调度等方面，提高物联网和智能城市的整体性能。
三、信息融合的方法和技术信息融合的方法和技术包括统计方法、人工智能方法和模型驱动方法等。
统计方法主要包括最大似然估计、卡尔曼滤波、粒子滤波等，通过对数据进行统计建模和估计，提高数据的准确性和可信度。
人工智能方法主要包括神经网络、遗传算法、模糊逻辑等，通过对数据进行学习和推理，提高数据的分类、识别和决策能力。
模型驱动方法主要利用物理模型和数学模型，对数据进行建模和仿真，以分析和预测系统的行为和性能。
四、信息融合的挑战与未来发展信息融合技术面临着数据质量、信息处理效率、安全性和隐私保护等方面的挑战。
信息融合技术及其在组合导航系统中的应用
好像 这些 数据 都是从一个传感器所获 取的一样 ， 这种 方法要求有 精确的数学模 型． 用贝叶 应 斯估计方法时每一个命 题都要有一 个先验 概率和知识 ， 通常情况 下这 是很难获 得的． － 而 ＤＳ
增加 ， 实时性很难保证． 为解决上述 问题 ， 本文探讨了一种改进的联合卡尔曼滤波方法 ， 用计 算加矩阵的运算 ， 于实时应用． 从 便 最后 ，以 Ｉ Ｓ Ｇ Ｓ 合导航系统 为例 ， Ｎ／Ｐ组 对该算法进行 了计算机仿真验证．
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信 息 融 合 算 法 仍 然 是 基 于 卡 尔 曼 滤 波 技 术 的 ． 信 息 论 的 角 度 来 看 ，卡 尔 曼 滤 波 在 多 传 感 器 从 融 台 理 论 中 的 应 用 已不 仅 仅 只 是 一 个 具 体 的 算 法 ，同 时 还 是 一 种 行 之 有 效 的 系 统 解 决 方 案 ．
方 法具 有 处理 不 精 确信 息 的 能力 ，但 它 积 累 单 独 的 信 息 源 ，造成 事 件 合 并 后 时 间权 重 和 信 任
度之间的不合 理关 系． 卡尔曼滤波在控制领 域广泛应 用以后，逐渐成 为多传感器信 息融合 系 统的主要技术手段， 有很 多研究报告把卡尔曼滤波应 用在信息融合领域 中， 并取 得了较好的 效果［ 除此之外 ， ． 神经网络在 信息融合应用 中也得 到了迅速 的发展 ， 要用于 目标 识别与 主
测 对 象 进 行 描 述 ． 时 ，由于 受 外 界 干 扰 噪 声 的 影 响 ，传 感 器 所 获 得 的信 息 都 会 具 有 一 定 程 同
导航工程技术专业优秀毕业论文精选五篇引领行业发展的研究成果
导航工程技术专业优秀毕业论文精选五篇引领行业发展的研究成果一、概述导航工程技术作为现代工程领域的一个重要学科，其在国家经济发展和社会生活中的作用越来越凸显。
为了推动该领域的发展，许多优秀毕业生以其深入研究、创新的成果为行业做出了重要贡献。
本篇文章将介绍导航工程技术专业优秀毕业论文精选五篇，展示他们对导航技术的独到见解和创新成果，为行业发展提供有力的支持。
二、论文一：《基于卫星导航系统的室内导航技术研究》该论文针对室内环境下的导航问题展开研究，通过对卫星导航系统进行深入分析和改进，提出了基于卫星导航系统的室内导航技术。
该技术结合了室内传感器和卫星信号的优势，实现了在室内环境下高精度的定位和导航，可广泛应用于商场、机场等场所。
该论文的研究成果不仅填补了室内导航技术的空白，而且为用户提供了更便捷、准确的导航服务。
三、论文二：《多模式导航系统在智能交通中的应用研究》该论文以智能交通为背景，研究了多模式导航系统在交通领域的应用。
通过结合卫星导航系统、地面传感器以及车载通信设备，实现了智能交通系统的高效运行和导航服务的个性化定制。
该论文的研究成果不仅提高了智能交通中的导航效率，还为智能交通的未来发展指明了方向。
四、论文三：《航空导航系统中的故障检测与诊断研究》该论文聚焦于航空导航系统中的故障检测与诊断问题，通过对航空导航系统的结构和原理进行分析，提出了一种基于故障模式识别的检测与诊断方法。
通过该方法，可以准确、迅速地检测航空导航系统中的故障，并及时进行修复。
该论文的研究成果不仅增强了航空安全性，还提高了航班的准点率和乘客的出行体验。
五、论文四：《导航信息融合算法在地下钻井中的应用研究》该论文以地下钻井为研究对象，探讨了导航信息融合算法在地下钻井中的应用。
通过结合惯性测量单元及卫星导航系统，实现了地下钻井过程中的高精度定位和导航。
该论文的研究成果不仅提高了地下钻井作业的效率和准确性，还为地下资源勘探提供了重要的技术支持。
组合导航系统多源信息融合关键技术研究
组合导航系统多源信息融合关键技术研究在当今科技飞速发展的时代，导航技术在各个领域的应用越来越广泛，从航空航天到陆地交通，从军事作战到民用出行，都离不开精准可靠的导航系统。
然而，单一的导航系统往往存在着各种局限性，为了提高导航的精度、可靠性和适应性，组合导航系统应运而生。
组合导航系统通过融合多种不同类型的导航传感器信息，实现优势互补，从而为用户提供更优质的导航服务。
而在组合导航系统中，多源信息融合是至关重要的环节，其关键技术的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
组合导航系统通常由多种不同类型的导航传感器组成，如全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、北斗导航系统、地磁导航系统、视觉导航系统等。
这些传感器各有优缺点，例如 GPS 能够提供高精度的位置和速度信息，但在信号遮挡或干扰的环境下容易失效；INS 则具有自主性强、短期精度高的特点，但存在误差随时间积累的问题。
通过将这些传感器的信息进行融合，可以有效地克服单一传感器的局限性，提高导航系统的整体性能。
多源信息融合的关键技术之一是数据预处理。
由于不同传感器的工作原理和输出特性各不相同，采集到的数据可能存在噪声、偏差和异常值等问题。
因此，在进行信息融合之前，需要对这些数据进行预处理，包括滤波、校准、去噪等操作，以提高数据的质量和可靠性。
例如，对于 GPS 数据，可以采用卡尔曼滤波等方法去除噪声和多路径效应的影响；对于 INS 数据，则需要进行初始对准和误差补偿，以减小其初始误差和积累误差。
传感器的时空配准也是多源信息融合中的一个重要问题。
不同传感器的采样频率、测量时刻和坐标系可能不同，需要将它们统一到相同的时间和空间基准下，才能进行有效的融合。
在时间配准方面，可以采用内插或外推等方法，将不同传感器的数据同步到同一时刻；在空间配准方面，则需要进行坐标变换和姿态校正，将不同传感器测量的物理量转换到统一的坐标系中。
信息融合算法是组合导航系统的核心。
组合导航系统多源信息融合关键技术研究
组合导航系统多源信息融合关键技术研究一、本文概述随着导航技术的快速发展，组合导航系统已成为现代导航领域的重要研究方向。
它通过整合多种导航源的信息，以提高导航精度和可靠性，广泛应用于航空、航天、航海、智能驾驶等领域。
然而，多源信息融合作为组合导航系统的核心技术，其研究仍面临诸多挑战。
本文旨在探讨组合导航系统多源信息融合的关键技术，并分析其在实际应用中的效果与前景。
本文首先对组合导航系统及其多源信息融合的基本原理进行简要介绍，阐述多源信息融合在组合导航系统中的重要性和意义。
接着，文章重点分析了多源信息融合中的关键技术，包括数据预处理、信息融合算法、误差处理等方面。
在此基础上，文章通过实例分析，展示了多源信息融合技术在提高导航精度、增强系统可靠性以及应对复杂环境等方面的优势。
本文还对多源信息融合技术在组合导航系统中的应用进行了深入研究，探讨了不同导航源之间的融合策略和优化方法。
文章最后对多源信息融合技术在组合导航系统未来的发展趋势进行了展望，旨在为相关领域的研究人员和实践者提供有益的参考和启示。
二、组合导航系统基本原理组合导航系统是一种将多种导航传感器进行有机融合，以提高导航精度和可靠性的技术。
其基本原理主要基于多传感器信息融合技术，通过对不同导航传感器（如GPS、惯性导航系统、天文导航、地形匹配等）提供的导航信息进行合理处理和优化组合，以减小单一传感器误差，增强导航系统的整体性能。
传感器数据采集：从各种导航传感器中收集原始数据，这些数据可能包括位置、速度、加速度、姿态角等多种信息。
数据预处理：对采集到的原始数据进行必要的预处理，如去噪、滤波、校准等，以提高数据质量和为后续的数据融合提供基础。
数据融合：这是组合导航系统的核心部分。
通过采用适当的算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波、神经网络等），将多个传感器的数据进行融合，生成一个更为准确、可靠的导航解算结果。
数据融合不仅需要考虑各传感器数据的权重分配，还要处理可能出现的传感器冲突和异常。
信息融合综述
《信息合融》综述1 信息融合的发展历史与现状近二十年来，传感器技术比获得了迅速发展，各种面向复杂应用背景的多传感器信息系统大量涌现，在一个系统中装配的传感器在数量上和种类上也越来越多。
因此需要有效地处理各种各样的大量的传感器信息。
在这些系统中，信息表现形式的多样性，信息容量以及信息的处理速度等要求已经大大超出人脑的信息综合能力。
处理各种各样的传感器信息意味着增加了待处理的信息量，很可能会涉及到在各传感器数据组之间数据的矛盾和不协调。
在这样的情况下，多传感器信息融合技术(Multi-sensor information Fusion，MIF) 应运而生。
“融合”是指采集并集成各种信息源、多媒体和多格式信息从而生成完整、准确、及时和有效的综合信息的过程。
信息融合是针对一个系统中使用多种传感器(多个/或多类)这一特定问题而展开的一种信息处理的新研究方向。
其实，信息融合是人类的一个基本功能，我们人类可以非常自如地把自己身体中的眼、耳、鼻、舌、皮肤等各个感官所感受到的信息综合起来，并使用先验知识去感知、识别和理解周围的事物和环境。
信息融合技术研究如何加工、协同利用信息，并使不同形式的信息相互补充，以获得对同一事物或目标的更客观、更本质的认识的信息综合处理技术。
经过融合后的系统信息具有冗余性、互补性、实时性等特点。
根据信息融合的定义，信息融合技术包括以下方面的核心内容:(1)信息融合是在几个层次上完成对多源信息处理的过程，其中每一个层次都具有不同级别的信息抽象;(2)信息融合包括探测、互联、相关、估计以及信息组合;(3)信息融合的结果包括较低层次上的状态估计和身份估计，以及较高层次上的整个战术态势估计。
因此，多传感器是信息融合的硬件基础，多源信息是信息融合的加工对象，协调优化和综合处理是信息融合技术的核心。
信息融合的基本目标是通过信息组合而不是出现在输入信息中的任何个别元素，推导出更多的信息，这是最佳协同作用的结果。
信息融合推进导航应用
信息融合推进导航应用杨波，中国计算机报博士撰稿团成员，现为西北工业大学自动化学院博士，主要研究方向是惯性导航与组合导航、信息融合。
曾先后参加了国家高技术研究发展计划（863 计划）项目、国家自然科学基金项目、总装惯性技术预先研究项目等十余项课题研究工作。
汽车导航技术已成为时下热门话题，但在实际应用GPS 进行导航时却依然存在定位精度、外部干扰、信号屏蔽等问题。
针对这些问题，本文作者提出了搭建IMU/GPS/RDSS 组合汽车导航系统的设计理念。
随着信息融合技术、传感器技术、计算机技术的迅猛发展，汽车导航技术也得到了飞速发展。
汽车导航系统利用现代信息融合技术，将高精度导航定位技术与导航地图相结合，为司机提供直观、详尽的导航功能，有效提升交通运输与物流周转效率。
双向互补提升精度目前，国内的常规汽车导航应用都是基于GPS 系统构建的。
但是，GPS 存在着导航卫星信号容易受到外部干扰或屏蔽的问题。
例如，当车辆行驶在城市高楼区、林荫道、涵洞隧道、地下隧道中时，由于卫星信号受到遮挡而容易暂时“丢失”，GPS 接收机此时就无法给出定位解或定位精度很差。
另外一种被广泛实用的车辆定位系统是航位推算系统(DR) ，它利用陀螺仪及里程计的传感信息来实时地记录和推算车辆的当前位置，可以实现连续、自主的导航定位，抗干扰性强。
但是，DR 的方向传感器误差较大且随时间积累，而且在导航开始前需要预先知道车辆的初始位置和方向，这就让DR 无法被单独、长时间地使用。
由此可见，单独的GPS 或DR 均不能很好地提供车辆导航所需的精确、连续、可靠的导航定位信息。
对于民用车辆而言，GPS 能够在绝大多数情况下完成高精度的导航定位，但仍然存在着当车辆行驶在一定环境下卫星信号暂时“丢失”而无法定位的问题；而对于诸如运钞车、警车、救护车这样的特殊车辆而言，由于要执行特殊任务，在行驶过程中必须对其进行连续、可靠的导航定位，以便指挥中心随时掌握它们所处的位置，显然仅仅依靠GPS 无法满足上述要求。
多源信息融合综述
多源信息融合综述随着信息技术的不断发展，我们已经进入了一个信息爆炸的时代。
在这个时代，我们可以通过各种渠道获取大量的信息，但是这些信息往往是分散的、不完整的、甚至是相互矛盾的。
如何将这些信息整合起来，形成一个完整的、准确的、可靠的信息体系，成为了一个亟待解决的问题。
多源信息融合技术应运而生，成为了解决这个问题的有效手段。
多源信息融合是指将来自不同来源、不同形式、不同粒度的信息进行整合、分析、推理和决策的过程。
它可以将来自传感器、卫星、网络、社交媒体等多种渠道的信息进行整合，形成一个全面、准确、及时的信息体系。
多源信息融合技术的应用范围非常广泛，包括情报分析、军事指挥、安全监控、环境监测、医疗诊断等领域。
多源信息融合技术的核心是信息融合算法。
信息融合算法可以分为静态融合和动态融合两种。
静态融合是指将来自不同源的信息进行整合，形成一个静态的信息体系。
动态融合是指将来自不同源的信息进行实时的整合、分析和决策，以满足实时的需求。
静态融合算法主要包括贝叶斯网络、决策树、神经网络等；动态融合算法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。
多源信息融合技术的应用前景非常广阔。
在情报分析领域，多源信息融合技术可以将来自不同情报机构的信息进行整合，形成一个全面、准确、及时的情报体系，为决策者提供有力的支持。
在军事指挥领域，多源信息融合技术可以将来自不同传感器的信息进行整合，形成一个全面、准确、及时的战场态势图，为指挥员提供有力的支持。
在安全监控领域，多源信息融合技术可以将来自不同监控设备的信息进行整合，形成一个全面、准确、及时的安全监控体系，为安保人员提供有力的支持。
在环境监测领域，多源信息融合技术可以将来自不同传感器的信息进行整合，形成一个全面、准确、及时的环境监测体系，为环保人员提供有力的支持。
在医疗诊断领域，多源信息融合技术可以将来自不同医疗设备的信息进行整合，形成一个全面、准确、及时的医疗诊断体系，为医生提供有力的支持。
导航工程技术专业中的导航数据融合技术研究
导航工程技术专业中的导航数据融合技术研究随着科技的不断发展，导航系统已经变得日常生活中不可或缺的一部分。
无论是汽车导航、航空导航还是航海导航，导航数据在现代社会中起着至关重要的作用。
然而，在不同传感器获取的数据中存在一定的误差和不确定性，这就需要导航工程技术专业中的导航数据融合技术来解决这些问题。
一、导航数据融合技术的概述导航数据融合技术是利用多种传感器和数据源的信息相互补充和融合来提高导航系统的性能和准确性的技术。
通过将多种传感器的数据进行综合、校正和组合，可以更准确地估计目标的位置、姿态和速度等导航参数。
导航数据融合技术通常包括数据融合方法、融合算法和融合评估等方面。
二、导航数据融合技术的应用导航数据融合技术在各个领域都有广泛的应用。
例如，在汽车导航系统中，通过融合GPS定位、惯性导航、激光雷达和视觉传感器等多种信息源，可以提高导航系统的定位精度和稳定性，实现自动驾驶和智能交通等功能。
在航空导航领域，导航数据融合技术可以将航空器上的各种传感器数据和地面导航设备的数据进行综合，实现精确的航位推演和飞行监控。
此外，导航数据融合技术还应用于海洋导航、航天导航和军事导航等领域。
三、导航数据融合技术的关键问题在导航数据融合技术的研究中，存在一些关键问题需要解决。
首先是数据校准和配准的问题，不同的传感器所测量的数据需要进行时间同步和空间校准，以确保数据的一致性和准确性。
其次是融合算法的选择和设计，不同的传感器和数据源需要采用适合的融合算法，使得数据融合的结果更加准确可靠。
此外，还需要解决数据不确定性的问题，通过概率与统计方法对数据进行建模和估计，以降低误差对导航精度的影响。
四、导航数据融合技术的发展趋势随着人工智能和机器学习等技术的发展，导航数据融合技术也将得到进一步的提升。
未来的导航系统将更加智能化和自适应，能够根据环境和任务的不同，自动选择最合适的传感器和融合算法。
同时，导航数据融合技术还将与其他技术相结合，例如机器视觉、图像处理和深度学习等，进一步提高导航系统的性能和可靠性。
GPS／SINS紧组合导航系统信息融合技术研究
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惯 性 导 航 是 一 种 完 全 自主 的 导 航 系 统 ， 具 有 隐 蔽 性
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｍｉ ｓ ｓ ｉ ｌ ｅ ｕ ｎ ｄ ｅ ｒ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｅ ｎ ｖ ｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ． Ｗｉ ｔ ｈ ＧＰ Ｓ ／ Ｓ Ｉ ＮＳ Ｔ ｉ ｇ ｈ ｔ ｌ ｙ— Ｃ Ｏ Ｕ —
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《2024年多模态数据融合综述》范文
《多模态数据融合综述》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，数据已经成为了现代社会发展的重要驱动力。
多模态数据融合作为数据处理的一种重要手段，其重要性日益凸显。
多模态数据融合指的是将来自不同模态的数据进行整合、分析和利用，以提高数据处理效率和准确性，从而为各种应用领域提供更为丰富的信息。
本文将对多模态数据融合的背景、定义、应用以及当前研究进展进行全面的综述。
二、多模态数据融合的定义及背景多模态数据融合，即综合处理来自不同模态（如视觉、听觉、触觉等）的数据。
它以大数据为基础，通过多种传感器或数据源获取信息，再利用计算机技术对数据进行处理、分析和融合，从而得到更为全面、准确和丰富的信息。
多模态数据融合在许多领域都有着广泛的应用，如智能监控、自动驾驶、医疗诊断等。
三、多模态数据融合的应用领域1. 智能监控：在智能监控领域，多模态数据融合可以通过视频监控、声音识别等手段，实现目标行为的自动检测和识别，提高监控的准确性和效率。
2. 自动驾驶：在自动驾驶领域，多模态数据融合可以通过整合车辆周围的视觉、雷达等数据，实现车辆的自主导航和驾驶，提高驾驶的安全性和效率。
3. 医疗诊断：在医疗诊断领域，多模态数据融合可以通过综合患者的医学影像、生理数据等信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
四、多模态数据融合的常见技术及方法1. 特征提取：通过特征提取算法对不同模态的数据进行特征提取和描述，如图像识别中的特征点提取等。
2. 数据对齐：将不同模态的数据进行对齐和匹配，以实现数据的整合和融合。
3. 深度学习：利用深度学习算法对多模态数据进行学习和分析，如卷积神经网络等。
4. 贝叶斯网络：通过构建贝叶斯网络模型对多模态数据进行建模和推理，实现数据的关联和预测。
五、当前研究进展及未来发展趋势目前，多模态数据融合已经成为了一个热门的研究领域，许多学者和专家都在进行相关研究。
随着人工智能、物联网等技术的发展，多模态数据融合的应用场景将更加广泛。
多模态学习与信息融合领域综述
多模态学习与信息融合领域综述多模态学习与信息融合领域是近年来人工智能领域中备受关注的研究方向之一。
随着计算机视觉、自然语言处理、语音识别等技术的不断发展，多模态学习与信息融合成为了解决多模态数据处理和分析的有效方法。
本文将综述多模态学习与信息融合领域的研究现状和最新进展，探讨其在计算机视觉、自然语言处理等领域中的应用，并展望未来发展方向。
一、多模态学习与信息融合概述多模态学习是指利用不同类型的数据（如图像、文本、音频等）进行联合分析和建模的技术。
在现实生活中，人们获取信息往往是通过多种感官进行感知，例如通过看图像、听声音和阅读文字等方式获取信息。
因此，利用不同类型数据之间的关联性进行联合分析和建模能够更好地理解和表达真实世界。
在多模态学习中，信息融合是一个关键问题。
信息融合旨在将来自不同感知通道或不同特征表示之间的相关性结合起来，并将其转化为一个统一的表示形式，以便于后续的分析和处理。
信息融合可以通过特征级融合、决策级融合和模型级融合等方式实现。
特征级融合是将不同感知通道的特征进行组合，以得到一个更丰富和全面的特征表示。
决策级融合是将不同感知通道或模型的决策进行组合，以得到一个更准确和可靠的最终结果。
模型级融合是将不同感知通道或模型进行联合训练，以得到一个更强大和鲁棒的综合模型。
二、多模态学习与信息融合在计算机视觉领域中的应用多模态学习与信息融合在计算机视觉领域中有着广泛应用。
一方面，多模态学习可以用于图像与文本之间的关联分析和建模。
例如，在图像标注任务中，可以通过联合训练图像分类器和文本生成器来实现图像标注任务。
另一方面，信息融合可以用于多摄像头视频监控系统中人物跟踪与行为分析等任务。
通过将来自不同摄像头之间的相关性进行建模，并将其转化为一个统一的表示形式，可以提高人物跟踪和行为分析的准确性和鲁棒性。
三、多模态学习与信息融合在自然语言处理领域中的应用多模态学习与信息融合在自然语言处理领域中也有着重要应用。
信息融合技术在水下组合导航系统中的应用
信息融合技术在水下组合导航系统中的应用袁小龙【摘要】要实现水下精确导航，采用单一导航方法，其精度、可靠性无法满足需要。
将多种导航技术适当融合，可以取长补短提高导航精度。
以捷联惯性导航系统作为组合导航系统的主导航设备， GPS导航、多普勒导航等为辅助导航设备，利用联邦Ka lman滤波技术对水下组合导航系统进行信息融合，充分融合多导航传感器信息，提高远程自主水下航行器的导航精度。
%It is difficult to realize precise underwater navigation by using single navigation method .The integration of a variety of navigation technologies can improve the preciseness of navigation .This paper presents a combination of navigation aids which takes SINS as the main navigation equipment , GPS and DVL as assistant navigation . Fusing the information from multiple sensors by Federal Kalman filter technology can provide precise navigation for underwater vehicle.【期刊名称】《广州航海高等专科学校学报》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】4页(P18-20,24)【关键词】水下航行器;组合导航;捷联惯性导航;GPS导航;多普勒导航;联邦滤波器;信息融合【作者】袁小龙【作者单位】海军兵种指挥学院研究生队，广东广州510430【正文语种】中文导航定位技术是水下航行器安全航行的重要保障.在组合导航系统中采用了多种导航系统，因此会产生多个不同导航定位信息.如何利用这些不同的定位信息实现航行器的精确导航，数据融合为这些信息进行融合决策处理提供了解决方法.基于Kalman滤波算法的联邦卡尔曼滤波器可以将来自多个传感器的信息进行最优组合，为水下航行器提供精确导航定位.本文采用捷联惯性导航系统、GPS导航系统、多普勒测速仪、磁航仪实现水下组合导航系统.组合导航系统的基本构成如图1所示. 图1 组合导航系统的基本构成1 滤波器的设计多源信息融合是将来自多种信息源的信息统一合并的过程，在多传感器感知系统中，各种信息源提供的信息都有一定程度的不确定性，因此必须找到一种能按一定判据原则将信息有效综合处理的方法，卡尔曼滤波是一种线性无偏的、以误差方差最小为标准的最优的估计算法，目前广泛应用于多源信息融合技术中.应用于卡尔曼滤波的多传感器信息融合系统有两种主要的滤波结构:集中式卡尔曼滤波和联邦式卡尔曼滤波，联邦滤波器是在分散化滤波基础上提出的，分散化滤波由于设计的灵活性、计算量小、容错性好而受到重视.相对于分散化滤波，联邦滤波器的算法复杂性进一步降低，容错性和可靠性进一步加强.所以联邦滤波器广泛应用于水下组合导航中［1］.水下组合导航系统的联邦滤波器由SINS、GPS、DVL以及磁航向仪为系统的传感器，其中SINS作为系统的主导航，其余作为辅助导航，以SINS作为公共参考系统，SINS分别与三个辅助导航组成三个子滤波器.分别为:SINS和GPS组成的位置姿态子滤波器，SINS和DVL组成的速度子滤波器，SINS和磁航向仪组成的航向子滤波器.这三个滤波器都采用卡尔曼滤波器结构进行信息融合处理，三个滤波器在输入一个主滤波器进行信息融合.联邦卡尔曼滤波器结构图如图2所示.［2］图2 联邦卡尔曼滤波器结构图2 水下组合导航系统模型的建立2.1 SINS系统误差模型的建立捷联惯性导航系统根据牛顿惯性原理，利用陀螺仪和加速度计测量出载体的角速度和加速度，经过积分等运算获得运载体的位置、速度及姿态信息.捷联惯性导航系统原理图如图3所示.图3 捷联惯性导航系统原理图捷联惯性导航作为主要导航设备，根据系统的工作特点，选择位置误差、速度误差、姿态误差、陀螺漂移和加速度零偏作为状态量:式中δVE、δVN、δVU分别是东向、北向、天向速度误差;φE、φN、φU分别是东向、北向、和天向失准角; δL、δλ、δh分别是纬度、经度和水深度误差;εgx、εgy、εgz分别是x，y向的加速度计偏置;▽ax、▽ay、▽az分别是x，y，z向的陀螺漂移.选取东北天坐标系作为导航坐标系，载体坐标系x轴沿航行器横轴指向右舷，y轴沿航行器纵轴指向前，z轴垂直x与y轴所确定的平面构成右手坐标系.系统的状态方程:在SINS系统中，由于加速度计、陀螺仪均安装在机体上，所以加速度计和陀螺感受到的机体坐标中的误差需转换为导航坐标中的坐标.系统的噪声矢量为:其中FN为对应9个基本导航参数的系统矩阵，FS、FM分别为:2.2 子滤波器状态方程和测量方程1)SINS/DVL子滤波器误差模型［3］.状态方程:量测方程:其中:H1=其中HD=－Cnb，VDN，VDU，VDE为DVL测速仪所测得的速度.2)SINS/GPS子滤波器误差模型.状态方程:在位置和速度组合模式中，其测量值有2组.1组为位置测量值，即SINS给出的经纬度、高度信息和GPS接收机给出的相应的信息的差值为1组测量值，而2个系统给出的速度差值为另1组测量值.表示SINS的位置信息为［4］:GPS的位置信息:其中:Lt，λt为真实位置信息，NN，NE为GPS位置观测误差.SINS速度信息:GPS接收机给出的信息:其中ME，MN为GPS速度观测误差.由定义位置、速度测量矢量，确定量测方程:3)SINS/磁航仪航向子滤波器状态方程:量测方程:MCP航向输出以及捷联惯导航向信息分别为:量测矢量:其中VIM为量测白噪声.3 信息融合过程信息融合就是将各个子滤波器的估计信息按一定信息融合规则进行分析与综合，以得到全局估计［5］.联邦卡尔曼滤波的计算过程如下［5］:1)给定全局状态的初始值X0初始协方差阵P0，系统噪声协方差阵Q0，进行信息分配，分配系数满足其中m=1，2，…，N，n.2)子滤波器各自进行局部滤波［6］.观测更新:滤波更新:3)主滤波器对子滤波器信息进行融合.在进行信息融合过程中，如果P值越大说明其所在的子滤波器的滤波估计精度越低，在融合全局估计的权值就越小，对于系统估计值的影响越小，反之相反.参考文献:［1］张国良，曾静.组合导航原理与技术［M］.西安:西安交通大学出版社，2008.［2］周坤芳.现代舰船导航技术［J］.海军广州舰艇学院学报，2003.6.［3］杨晓东，王炜.地磁导航原理［M］.北京:国防工业出版社，2009.［4］朱海，莫军.水下导航信息融合技术［M］.北京:国防工业出版社，2002. ［5］范欣，张福斌，张永清.多传感器信息融合的水下航行器组合导航方法［J］.火力与指挥控制，2011(3):78.［6］李佩娟，徐晓芳，张小飞.智能Kalman滤波在水下地形组合导航系统中的应用［J］.中国惯性技术学报，2011(10):79.。
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华中科技大学信息融合课程论文信息融合技术在组合导航中的应用综述摘要：随着导航技术和控制理论的发展，组合导航系统拥有众多的导航传感器模块，已经构成了一个多传感器导航信息系统。
信息融合方法是解决多传感器信息融合综合处理问题强有力的手段。
通过多源信息的最优融合，能够有效地提高组合导航系统的精度和可靠性。
本论文旨在研究信息融合在组合导航系统中的应用，该文在阐述信息融合技术和组合导航原理之后，主要介绍了基于INS/GPS 组合导航系统的信息融合技术，针对INS/GPS组合导航系统在数据处理时存在的计算量大和故障数据相互干扰的问题，提出了一种基于信息融合的导航参数最优估计滤波方法，该方法可提高导航系统的计算精度和速度，有较好的容错性和环境适应性，可有效地提高导航系统的精度和可靠性。
本文使用Matlab软件进行系统仿真，通过对实验结果的对比得出结论：组合后系统定位精度明显高于单纯的INS和GPS导航。
关键词：信息融合；组合导航；INS/GPS组合；卡尔曼滤波Summary of Information Fusion Technology Applicationin Intergrated NavigationAbstract：With the development of navigation technology and control theory, integrated navigation system has numerous navigation sensor module, and has formed a multi-sensor navigation information system. Information fusion method is a powerful tool to solve the multi-sensor information fusion integrated problems. Through optimal information fusion from multiple sources, we can effectively improve the navigation system accuracy and reliability. This paper aims to study Information Fusion application in Integrated Navigation System, this paper describes information fusion technology and the combination of navigation principles, and mainly introduced information fusion technology based on INS / GPS Integrated Navigation System. Information Fusion for INS / GPS Integrated Navigation System have the data processing and fault data computationally intensive mutual interference problems, we propose a navigation parameters optimal estimation filter method based on information fusion, which can improve the navigation system accuracy and speed, better fault tolerance and environmental adaptability, and can effectively improve the accuracy and reliability of the navigation system. This article use the Matlab software for system simulation, through the comparison of experimental results we concluded: combined system positioning accuracy was significantly higher than the INS and GPS navigation.Keywords：Information Fusion; Navigation; INS / GPS combination; Kalman Filter目录1 信息融合技术 ................................................................................... - 5 -2 组合导航原理 ................................................................................... - 6 -3 基于INS/ GPS组合导航系统的信息融合 ..................................... - 7 -3.1 组合的原因.............................................................................. - 7 -3.2 组合原理.................................................................................. - 7 -3.3 状态方程与量测方程 ............................................................. - 8 -3.4 算法描述 .................................................................................. - 8 -3.5 系统仿真 .............................................................................. - 10 -4 结论.................................................................................................. - 11 - 参考文献.............................................................................................. - 13 -随着现代数学、现代控制理论和计算机技术的不断进步，组合导航技术也得到了迅速发展，取得了令人瞩目的成就。
然而多传感器组合导航系统在数据处理问题上却存在较为严重的问题，例如：1)在导航信息大量冗余的情况下，计算量过大，实时性不能保证；2)导航子系统的增多使故障率也随之增加，某一子系统出现故障而又没有及时检测出并隔离掉时，故障数据会污染整个系统，使可靠性降低。
针对组合导航系统信息量多，数据处理困难这一特定问题，人们结合多传感器信息融合的原理和方法，将信息融合这一理论性概念，与组合导航系统的结构设计绑定起来，建立基于信息融合的组合导航系统。
它充分利用多个传感器的资源，通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在空间和时间上的冗余或互补信息，依据某种准则进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述，使该系统由此获得比它的各组成部分更优异的性能和更可靠的决策。
1 信息融合技术自上世纪80年代以来，传感器技术获得了迅猛发展，各种面向复杂应用背景的多传感器信息系统也随之大量涌现。
在这些系统中，信息的表现形式是多种多样的，信息容量以及对处理速度的要求已大大超出人脑的信息综合处理能力，信息融合这一崭新的数据处理技术便应运而生。
迄今为止，信息融合技术的研究已涉及到很多领域，理论上已形成了一个全新的研究方向。
信息融合的基本原理和出发点就是充分利用多个传感器的资源，通过对这些传感器及其观测信息的合理支配和使用，把多个传感器在空间和时间上的冗余或互补信息，依据某种准则进行组合，以获得被测对象的一致性解释或描述，使该系统由此获得比它的各组成部分更优异的性能和更可靠的决策。
可以证明：应用最优理论融合来自多个传感器的信息总能得到比单个传感器信息更好的对象状态估计。
但并不是说所有的有多个信息源或者多个传感器的系统都可以称得上是信息融合系统，关键是看系统如何处理这些信息。
信息之间可能是相互补充、相互确认、也可能是相互矛盾或竞争的，也就是说，信息对象之间有一种关系。
基于这种想法，可以将信息融合技术与某一种系统结构的设计绑定起来，从而建立一种系统化的概念。
信息融合系统的关键技术有两部分：1)信息的转换；2)信息的融合。
就组合导航系统而言，各子系统所量测的信息在种类和形式上都有所不同，可能有距离、速度，也可能有角度、加速度等。
融合系统首先对这些数据进行预处理以完成数据配准，即通过坐标变换和单位换算，把各传感器输入的数据变换成统一的表达形式，然后将各量测系统所获得信息的分析结果按一定的算法进行融合，得到最终的目标状态估计。
信息融合系统的一般结构如图1所示：图1 信息融合系统结构示意图2 组合导航原理组合导航是指用GPS、无线电导航、天文导航、卫星导航等系统中的一个或几个与惯导(INS)组合在一起，形成的综合导航系统。
组合导航是近代导航理论和技术发展的结果。
每种单一导航系统都有各自的独特性能和局限性。
把几种不同的单一系统组合在一起，就能利用多种信息源，互相补充，构成一种有多余度和导航准确度更高的多功能系统。
对于组合导航系统而言，多源传感器如惯性导航系统的陀螺仪和加速度计、GPS接收机等是信息融合导航系统的硬件基础，它们获得的原始量测数据是融合的对象，将其按照一定的结构方式进行融合处理，则具有最优估计的融合算法就是整个系统的核心。
这样就形成了基于信息融合的组合导航系统。
信息融合技术的采用能够扩展系统在时间、空间上的覆盖率，增加系统的信息利用率并提高整个系统的精度和可靠性。
在众多的组合导航方式中，INS/GPS组合导航最为经典，也是目前使用最广泛的组合导航方式，无论在军事领域（如巡航导弹的导航系统），还是在民用领域（如客机的自动飞行系统），INS/GPS组合导航都是常被使用的导航方式。