信息融合技术在组合导航中的应用
组合导航状态方程
组合导航状态方程组合导航是一种利用多个导航传感器并结合信息融合技术进行航位估计的方法，它在航天、航海、航空等领域中具有重要的应用价值。
组合导航通过将不同传感器所得到的位置、速度和姿态等信息进行集成和整合，可以提高导航系统的准确性和可靠性，从而满足实际导航需求。
组合导航的核心是状态方程，它描述了导航系统中各个状态变量之间的关系以及随时间的变化规律。
对于二维导航系统来说，状态方程可表示为：x(t+Δt) = x(t) + V(t) * cos(θ(t)) * Δty(t+Δt) = y(t) + V(t) * sin(θ(t)) * Δtθ(t+Δt) = θ(t) + ω(t) * Δt其中，x(t)和y(t)分别代表了导航系统在地球坐标系下的位置，V(t)和θ(t)分别代表了导航系统的速度和航向角，ω(t)代表了导航系统的角速度，Δt代表了时间间隔。
通过不断地根据传感器数据更新状态方程，可以实时地估计导航系统的位置、速度和姿态等状态量。
组合导航状态方程的建立需要考虑诸多因素，如传感器的误差、噪声、非线性特性等。
为了提高导航系统的精度和鲁棒性，研究者们引入了许多信息融合技术，例如卡尔曼滤波、粒子滤波等，来解决状态方程中的不确定性和非线性问题。
在实际应用中，组合导航状态方程的建立对于导航系统的性能至关重要。
一个良好的状态方程应该能够适应不同工作环境下的导航需求，并能够在各种复杂的情况下提供准确可靠的导航信息。
为了实现这一目标，研究者们需要进行大量的实验和理论分析，不断改进和优化组合导航状态方程。
除了状态方程的建立，还需要考虑初始条件的确定、观测数据的处理、误差补偿等问题。
这些都需要在实际应用中不断验证和优化，从而提高导航系统的性能。
在未来的发展中，组合导航状态方程将继续得到改进和创新。
随着导航技术的进一步发展和传感器技术的不断改进，我们有理由相信组合导航将在各个领域中发挥更加重要的作用，为人们提供更加准确、可靠的导航服务。
MEMS_IMU_GPS组合导航系统的实现
第5期
祝燕华等：MEMS-IMU/GPS 组合导航系统的实现
553
究具有一定温度自适应性的误差标定方法具有工程意义。
下面采用递推最小二乘自适应（ARLS）速率标定算法进行 MEMS 陀螺组件的误差标定。
综合考虑 MEMS 陀螺的零偏、安装误差和标度因数误差，则三轴 MEMS 陀螺组件的实际量测输出表示为：
MEMS 陀螺组件
MEMS 加计组件
ωb ib
—
误差
补偿 +
野值
解算捷联 姿态矩阵
剔除 f b
Cbn
fn
求解
比力方程
X
X
—
估计横滚角
和俯仰角
卡尔曼滤波器
计算 指令角速率
导航解算
— —
ωn ie
venn
速度位置输出 姿态航向输出
GPS 速度和位置
GPS 航迹角
图 1 MEMS-IMU/GPS 组合导航系统的工作原理 Fig.1 Operating principle of MEMS-IMU/GPS integrated navigation system
Wm = (I + KG )(I + θG )W + BG ≈ (I + KG + θG )W + BG
（1）
⎡0
其中， BG 为零偏矩阵， BG
= [Bgx
Bgy
Bgz ]T ； θG
为安装误差矩阵， θG
=
⎢ ⎢
−θ
gyz
⎢⎣ θgzy
差矩阵， KG = diag[Kgx Kgy Kgz ] 。式（1）可以列写为：
MEMS-IMU/GPS 组合的卡尔曼滤波器，利用加速度计倾角传感器原理估计载体的水平姿态，增强了姿态信息的
GPS与惯导系统的组合导航技术
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GPS/INS
INS:
INS 不仅能够提供载体位置、速度参数,还能提 供载体的三维姿态参数,是完全自主的导航方式,在 航空、航天、航海和陆地等几乎所有领域中都得 到了广泛应用。但是,INS 难以克服的缺点是其导航 定位误差随时间累加,难以长时间独立工作。
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GPS/INS
GPS/INS组合:
LOGO
紧耦合和松耦合
优点:
1.组合结构简单，便于工程实现，便于实现容错 2.两个系统能够独立工作，使得导航系统有一定的 余度
缺点:
1. GPS 输出的位置、速度通常是与时间相关的； 2.INS 和 GPS 信息流动是单向的，INS 无法辅GPS。
LOGO
GPS/INS
紧耦合:
紧耦合模式是指利用 GPS 接收机的的原始信息来和惯 导系统组合，原始信息一般是指伪距、伪距率、载波 相位等。
LOGO
分类:
基于卡尔曼组合数据的融合方法
按照组合中滤波器的设置来分类，可以分成： 集中式的卡尔曼滤波 分布式的卡尔曼滤波 按照对系统校正方法的不同，分为: 开环校正(输出校正) 闭环校正(反馈矫正) 按照组合水平的深度不同，分为： 松耦合 紧耦合 根据卡尔曼滤波器所估计的状态不同，卡尔曼 滤波在组合导航中的应用有: 直接法 间接法
目录
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紧耦合和松耦合
基于卡尔曼滤波的组合方式:
利用卡尔曼滤波器设计 GPS/INS 组合导航系统的方法 多种多样按照组合水平的深度不同，分为： 松耦合 紧耦合
LOGO
紧耦合和松耦合
松耦合:
松耦合模式是指直接利用 GPS 接收机输出的定位信 息与 INS 组合，它是一种 低水平的组合。位置、速 度组合是其典型代表，它 采用 GPS 和 INS 输出的位 置和速度信息的差值作为 量测值。
组合导航系统离线信息融合算法
Ａｌ ｏ ｉ ｍ ｏｓ—ｎ ｏ ｍ ａ ｉｎ ｆ ｉｎ ｏ ｔ ｇ ａ ｅ ａ ｉ ａ ｉｎ ｓ ｓｅ ｇ ｒｔ ｈ ｏｆ ｐ ｔｉｆ ｒ ｔｏ ｕｓｏ ｎ ｉ ｅ ｒ ｔ ｄｎ ｖ ｇ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｎ
ＱＩ ｉ ｉｇ ＪＡＮＧ ｈ－ ｉ ｇ Ｕ Ｊ－ ｎ ， Ｉ ｂ Ｚｉ ａ ｘｎ
ａｇ ｒｔ ｍ ｆｐ ｓ－ ｆ ｒ ｔ ｎ ｆ ｓｏ ｎ ｍｕ ｔ—ｅ ｓ ｒ ｉ ｒ ａ ｉｅ ． Ｔ ｅｗｅ ｇ ｔｎ ｅ ｓ —ｑ ａ ｅ ｔｃ ｎ ｑ ｅ ｉ ｕ ｅ ｏ ｉ ｌ ａ ｉ ａｉ ｎ ｌ ｏ ｈ ｏ ｏ ｔｉ ｏ ｍａ ｉ ｕ ｉ ｎ ｏ ｌ ｓ ｎ ｏ ｓ ｅ ｌ ｄ ｉ ｎ ｏ ｉ ｚ ｈ ｉ ｈ ｉ ｇ ｌａ ｔ ｕ ｅ ｈ ｉ ｕ ｓ ｓ ｄ ｆ ｒｓｍｉ ｎ ｖ ｇ ｔ ｓ ｒ ｒ ａ ｏ ｓ ｎ ｏ ａａ ａ ｄ ｏ ｅｆ ｕ ｄ ｔ ｎｏ ｏ ｅ — ｏ ｌ ｎ ｆ ｔ ｒ ｇ ｈ ｅ ｔ ｘ ｄ ｉ ｔｒ ａ ｐ ｉ ｌ ｍ ｏ ｔ ｉｇ ｆ ｔｒｎ ｓ ｄｆ ｒ ｏ ｉ ｅ ｅ ｓ ｒ ｔ， ｎ ｎｔ ｎ ａｉ ｆ ｐ ｎ ｌ ｐＫａｍａ ｌ ｉ ，ｔ ｅｂ ｓ ｆ ｅ — ｅ ｖ ｌ ｔ ｄ ｈ ｏ ｏ ｏ ｉ ｅｎ ｉ ｎ ｏ ｍａ ｓ ｏ ｈ ｎ ｌ ｉ ｇｉ ｕ ｅ ｍｂ ｎ ｄ ｉ ｅ ｓ ｏ ｃ ｎ ｖ ｇ ｔ ｎｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｎｆ ｓｏ ． Ｔ ｅｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｅ ｕ ｔ ｎ ｉ ａｅ ， ａ ｅ ｅａ ｏ ｅ ｈ ｅ ｅ ｓ ｆ ｎ ｏ ａｉ ｎ ｆ ｓｏ ， ｔ ｅｎ ｖ ｇ ｔ ｎｒ ｓ ｌ ａ ｉ ａｉ ｏ ｏ ｎ ｍ ｔ ｉ ｎ ｈ ｘ ｅ ｏ ｕ ｉ ｎ ａ ｓ ｌ ｉ ｄ ｃ ｔｄ ｒ ｔ ｔ ｆ ｒ ｈ ｂ ｖ ｒ ｅｓ ｐ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｉ ｎ ｈ ａ ｉ ａｉ ｕ ｔ ｔ ｔ ｏ ｍ ｕ ｏ ｅ ｐ ｅ ｉｉ ｎ ｉ ｈ ｇ ｅ ａ ｏ ｎ ｙ ａ ｙｓ ｎ ｏ ｒ ｃ ｓｏ ， ｂ ｔ ｌｏ Ｋａｍａ ｌ ｒ ｓ ｄａ ｏ ｅ ｒ ｃ ｓｏ ｉ ｈ ｒ ｈ ｎ ｎ ｔ ｌ ｅ ｓ ｒ ｅ ｉｉ ｎ ｓ ｔ ｏ ｎ ｐ ｕ ｓ ｌ ｎ ｆ ｔ ｅ ｌ ｎ ． ａ ｉ ｅｕ Ｋｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｇ ａ ｅ ａ ｉ ａ ｉｎ； ｇ ｏ ａ ｏ ｉ ｏ ｙ ｔｍ ； Ｋａｍ ａ ｌ ｒ ｇ ｆ ｅ － ｔｒ ａ ｐ ｉ ｌ ｍｏ ｔ ｉ ｇ ｌａ ｔ ｑ ａ ｅ ｙｗｏ ｄ ： ｎ ｅ ｔ ｄｎ ｖ ｇ ｔ ｒ ｏ ｌ ｂ ｌ ｓｔ ｎ ｓ ｓｅ ｐ ｉ ｌ ｎ ｆｔｉ ； ｉ ｄ ｉ ｅ ｌ ｔ ｉ ｅｎ ｘ ｎ ｖ ｏ ｍａ ｓ ｏｈ ｎ ； ｅ ｓ ｕ ｓ ｒ
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。
一种GNSSODO列车组合定位信息融合方法的研究的开题报告
一种GNSSODO列车组合定位信息融合方法的研究的开题报告一、研究背景和意义GNSSODO是指基于全球导航卫星系统（GNSS）和轮轴速度传感器（ODO）的列车位置测量技术，具有高精度、无需设施维护和覆盖范围广等优点，在高速列车运行控制和列车位置服务等领域得到广泛应用。
然而，GNSSODO技术在隧道、城区高楼群等区域存在信号遮挡和多径效应等问题，导致位置测量精度下降，需要引入其他测量手段进行补偿。
对此，国内外学者提出了各种GNSSODO组合定位方法，包括卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法、支持向量回归算法等。
这些方法主要是将GNSSODO测量结果与其他测量信息进行融合，以提高定位精度和抗干扰性能。
然而，现有的GNSSODO组合定位方法在不同环境下存在适用性不足和效率低等问题，需要进一步研究改进。
本研究旨在针对GNSSODO组合定位方法中存在的问题，提出一种适用于复杂环境下的GNSSODO定位信息融合方法，以提高列车位置精度和可靠性，为高速列车控制和位置服务等应用提供技术支持。
二、研究内容和方法本研究主要内容包括以下方面：1. 对现有GNSSODO组合定位方法进行系统分析，总结其优缺点和适用范围，同时考虑信号遮挡和多径效应等限制因素对定位精度的影响。
2. 基于粒子滤波算法和支持向量回归算法，研究一种适用于复杂环境下的GNSSODO定位信息融合方法，包括多传感器数据处理、数据关联和滤波算法选取等，并分析其适用性和性能表现。
3. 在实验平台上进行GNSSODO组合定位实验，测试新算法的定位效果，并与其他现有算法进行比较分析。
本研究主要采用理论研究和实验研究相结合的方法，以实验验证为主要手段，探究新算法在不同环境和运行状态下的有效性和适用性。
三、研究成果和意义本研究将提出一种适用于复杂环境下的GNSSODO定位信息融合方法，能够提高列车位置精度和可靠性，为高速列车控制和位置服务等应用提供技术支持。
同时，本研究可为GNSSODO组合定位算法的发展提供新思路和方法参考，对相关技术领域的研究和应用具有一定的学术和实用价值。
组合导航系统的神经元信息融合模型
国 防 科 技 大 学 学 报 ＪＵ Ｎ ＬＯ Ａ ＩＮ ＮＶ ＲＩＹＯ Ｅ Ｅ Ｓ Ｅ Ｈ ＬＯ Ｏ Ｒ Ａ Ｆ ＴＯ Ａ Ｕ ＩＥ Ｓ ＦＤ ＦＮ ＥＴ Ｃ ＮＯ ＧＹ Ｎ Ｌ Ｔ
—
第２ ４卷 第 ３期
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：
兰 三
文章 编号 ：０ １２８ （ｏ ｚｏ —０ １ ５ １０．４６ ２ｏ ）３０８ — ０
系统 的 工作 状 态选 择 不 同 的神 经元 组 作为 融合 中心 ，由 于残 差 ） ， 检验 对 系统 缓 变 故 障 不 敏 感 ，因 此
可能影 响到该方法 的应用效果。文献 ［ ，３ ２ ］中用于状态融合 的神经元权重采用离线训练在线应用 方 式 ，如果 在 融合 过 程 中某 一 局部 状 态估 计 的精 度 发生 变化 ，而 相应 的神经 元 融合 权重 不 变 ，将 影 响 到 全局融合 的精度。本文提 出了一种组合系统 的神经元信息融合模型及权重在线 自 适应学习算法。
Ｓ ｓｅ ｓ ｄ ｏ ｕ ｏ ｓ ｙ ｔ ｍ Ｂａ ｅ ｎ Ｎｅ ｒ ｎ
Ｔ ｔ ｙ ｎ ，ＷＥＮ Ｘｉｓｎ ＡＯ ｎ－ ｉ ＡＯ Ｊｍ－ｏ ｇ －ｅ ，Ｔ ｒ ｎ ａ
（ ｏ ｅｅ ｆ ｃａｏ ｌ Ｉｉｅ她 Ｃ ｌｇ Ｍｅｈｔ ｎｃ Ｅ１ｒｅ ｏ ｒ ｓ ｇＩ
ａｄＡ ｔ ａｃ ，Ｎ ｎｌ ｎｖ ｆ ｅ ｎｅＴｃｎｌ ｙ ｎ ｕ ｍ ｔｍ ￣ｏａ ｉ．０ Ｄ ｆ ｓ ｅｈ ｏ ｇ ，ａｌ】 ｈ ４ ０７ ，Ｃｉａ ｏ ｉ Ｕ ｅ ｏ ａｇ ａ １０ ３ ｈ ） Ｉｓ ｎ
［唱 ａｇｒ ｈ ｏ ｈ １ ｉ Ｉ ｌｏｉ ｍ ｆｔ ｅｗｅ ｈ ｓｏ ｎ ｕ ｏ ｓｓ ｖ ｎ．Ｍｏ ｅ ｖ ｒ ｅｆ ｓ ｎｍｏ ｅ ｆ ｅ ＳＮＳ Ｇ Ｓｉ ｔ ｒ ｔｄ ｎ ｖｇ ｔ ｎ ｓ ｓ ｍ ｆｒｖ ｈｃｅ ｔ ｉ ｔ ｆ ｅ ｒ ｎｉ ｉｅ ｇ ｒｏ ｅ ｔ ｕ ｉ ｈ ｏ ｄ ｌ ｔ Ｉ ／ Ｐ ｎ ｅ ａｅ ａ ｉａｉ ｙ ｔ ｏｈ ｇ ｏ ｅ ｏ ｅ ｉ ｌ
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．
［ 收稿 日期 ］ ２ ０ －＇ １ ０ １￣ —２ ５
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
多传感器融合的智能车定位导航系统设计
多传感器融合的智能车定位导航系统设计随着科技的发展和智能车的应用，智能车的定位和导航系统也变得越来越重要。
传统的GPS导航系统虽然能够提供车辆位置信息，但在一些特殊的环境下，如高楼密集区域、隧道、室内停车场等，GPS信号的覆盖不足以满足定位和导航的需求。
为了解决这个问题，多传感器融合的智能车定位导航系统应运而生。
多传感器融合的智能车定位导航系统，是通过集成GPS、惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）、车载传感器、激光雷达、摄像头等多种传感器，利用数据融合和算法优化技术，实现对车辆位置和运动状态的精准定位和导航。
下面我们将从传感器选择、数据融合和算法优化等方面，介绍一下多传感器融合的智能车定位导航系统设计。
一、传感器选择2. 惯性导航系统（INS）：惯性导航系统利用加速度计和陀螺仪等传感器，通过积分计算车辆位置和姿态信息，能够在短期内提供高精度的定位和导航信息。
但由于惯性导航系统存在漂移问题，长期使用会导致位置和姿态信息的累积误差，因此需与其他传感器进行组合使用。
3. 车载传感器：车载传感器包括车速传感器、转向传感器、车辆倾斜传感器等，能够提供车辆的运动状态信息，如车速、转向角度、横摆角等，对于车辆的精准定位和导航非常重要。
4. 激光雷达和摄像头：激光雷达和摄像头能够提供车辆周围环境的三维点云和图像信息，通过对周围环境进行感知和识别，能够帮助智能车更准确地定位和导航。
二、数据融合在多传感器融合的智能车定位导航系统中，不同传感器所产生的数据需要经过融合处理，以提高定位精度和鲁棒性。
数据融合主要包括信息融合和决策融合两个方面。
1. 信息融合：通过对不同传感器数据进行融合，得到更准确的车辆位置和姿态信息。
信息融合主要包括传感器数据的预处理、配准、融合和滤波等步骤。
通过信息融合，可以弥补不同传感器之间的精度差异，提高整体系统的定位精度。
2. 决策融合：通过对融合后的信息进行决策分析和优化，实现对车辆位置和导航路径的精确控制。
多传感器信息融合的水下航行器组合导航方法
Ｍ ａ。 ０ ｌ ｒ ２ １
火 力 与 指 挥 控 制
ＦｉｅＣｏ ｔｏ ｒ ｎ ｒｌ＆ Ｃｏ ｍｍａ ｄ Ｃｏ ｔｏ ｎ ｎｒｌ
第 ３ ６卷 第 ３期 ２１ ０ １年 ３月
文 章 编 号 ：０ ２０ ４ （０ １０ —０ ８０ １ ０— ６０ ２ １ ） ３０ ７— ４
ｆ ｈｅ ｓ ｔ ｍ ｓ ｂｕ ｌ ｐ．Ｍ ｅ ｎｗｈｉ ｏｒｔ ｙｓ ｅ ｉ ｉｄ ｕ ａ ｌ ｅ，ｔ ｐ ｒｐｒ ｓ ｎ ｓ ｔ ｅ ｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ａ ｄ ｔ ｌ ｏｒｔ ｍ ｆｔ ｅ ｆ ｄｅ ａ ｅ ｈｅｐａ ｅ ｅ ｅ ｔ ｈ ｔ ｕ ｔ ｒ ｎ ｈｅａ ｇ ｉｈ ｏ ｈ ｅ ｒ ｔ ｄ ｆｌｅ ｎｄ ｐ ｏ ｓ ｓ ｔ ｅ ｓ ｌ ｔｏ ｆｖ ｒｏ ｅ ｓ ｓ ｆｅ ｅ ｃ Ｃｏｍｐｕ ｅ ｉ ｕ ａ ｉ ｎ ｗａ ｎ ｎ ｔ ｅ ｕｌ ｉｔ ｒ ａ ｒ ｐｏ ｅ ｈ ｏ ｕ ｉ ｎ ｏ ａ ｉ ｕｓｓ ｎ ｏｒ ｒ ｑｕ ｎ ｙ ｔ ｒｓｍ ｌ ｔｏ ｓｄｏ ｅ ａ ｄ ｉｓｒ ｓ ｔ ｓ ｗ ｈａ ｈ ｏ ｅ ａ ｆｅ ｔｖ ｌ ｍ ｐ ｏｖ ａ ｇ ｉ ｎ ｓ ｓ ｅ ’ ｒ ｃｓ ｏ ｏ ａ ｌｔ ｏ ｆ ｕｌ ｔ ｃ ｉ ｎ ａ ｄ ｈｏ ｔ ｔ ｔ ｅ ｍ ｄ ｌｃ ｎ ｅ ｆ ｃ ｉ ｅ ｙ ｉ ｒ ｅ ｎ ｖｉａｔｏ ｙ ｔ ｍ Ｓ ｐ ｅ ｉｉ ｎ ｔ ｂｉｉｙ ｔ ａ ｔｄｅ ｅ ｔｏ ｎ
引 — 百 一
水 下 航行 器 （ ＡＵＶ— ｔｎ ｍｏ ｓＵｎ ｅｗａｅ Ａｕｏ ｏ ｕ ｄ ｒ ｔｒ
捷 联 式 惯 性 导 航 （ Ｉ —ｔａ —ｏ ｎ ｒｉｌ Ｓ ＮＳＳ ｒｐｄ ｗｎ Ｉｅｔ ａ
关 键词： ＡＵＶ， 传 感 器 组 合 导 航 ， 邦 滤 波 器 ， 息 融 合 多 联 信 中 图分 类号 ： ６． １ Ｕ６ ６ １ 文献标识码 ： Ａ
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。
GPS与惯导系统的组合导航技术
LOGO 基于卡尔曼组合数据的融合方法
分类:
按照组合中滤波器的设置来分类，可以分成： 集中式的卡尔曼滤波 分布式的卡尔曼滤波 按照对系统校正方法的不同，分为: 开环校正(输出校正) 闭环校正(反馈矫正) 按照组合水平的深度不同，分为： 松耦合 紧耦合 根据卡尔曼滤波器所估计的状态不同，卡尔曼 滤波在组合导航中的应用有: 直接法 间接法
LOGO 标准卡尔曼滤波原理
系统的过程噪声和观测噪声的统计特性，假定如下： () () (3)
其中QK 是系统过程噪声WK 的 p*p维对称非负定方差矩阵，RK 是系统观测噪声 VK 的 m*m维对称正定方差阵，而δkj是 Kronecker-δ函数
如果被估计状态XK 和对XK 的观测量ZK 满足(1)、(2)式的约束，系统 过程噪声WK 和观测噪声VK满足(3)式的假定，系统过程噪声方差阵 QK 非负定，系统观测噪声方差阵RK 正定， k 时刻的观测为ZK，则XK 的估计XˆK可按下述方程求解
度组合是其典型代表，它 采用 GPS 和 INS 输出的位 置和速度信息的差值作为 量测值。
LOGO 紧耦合和松耦合
优点:
1.组合结构简单，便于工程实现，便于实现容错 2.两个系统能够独立工作，使得导航系统有一定的 余度
缺点:
1. GPS 输出的位置、速度通常是与时间相关的； 2.INS 和 GPS 信息流动是单向的，INS 无法辅GPS。
LOGO
GPS/INS
INS:
INS 不仅能够提供载体位置、速度参数,还能提 供载体的三维姿态参数,是完全自主的导航方式,在 航空、航天、航海和陆地等几乎所有领域中都得 到了广泛应用。但是,INS 难以克服的缺点是其导航 定位误差随时间累加,难以长时间独立工作。
多传感器分层多级变结构组合导航信息融合方法
上
６
海
航
天
Ａ ０Ｓ ＡＣ Ｓ ＮＧＨＡＩ ＥＲ Ｐ Ｅ ＨＡ
２０ ０ ７年 第 １期
文 章 编 号 ： ０ ６ １ ３ （ ０ ７ ０ ． ０ ６０ １ ０ ．６ ０ ２ ０ ） １０ ０ ．６
多 传 感 器 分 层 多 级 变 结 构 组 合 导 航 信 息 融 合 方 法
ｉ ｅ ａ ｅ ｓ ｉ ａ ｉｎ ａ ｌ ａ ｈｅ ｏ ｔｍ ｉａ ｉｎ ｗ ｅ ｅ ｄｉｃ ｓｅ ｎｔｇｒ ｔｄ ｅ ｔｍ ｔｏ ｓ ｗｅ ｌ ｓ ｔ ｐ ｉ ｚ ｔｏ ｒ ｓ ｕ ｓ ｄ． Ｔ ｈ ｈ ｏ ｅ ｉａ ｎａｙ ｉ ｎｄ ｓｍ ｕｌｔｏ ｅ ｕｌｓ ｓ ｏ ｅ ｅ ｔ ｅ ｒ ｔｃ ｌａ ｌｓｓ ａ ｉ ａ ｉｎ ｒ ｓ ｔ ｈ ｗ ｄ ｔ ａ ｈｅｉ ｅ ｒ ｔ ｄ ｐ ｒｏ ａ ｅｏｆｔ ｅ ａ ｈｃ ｌｍ ｕ ｔ ｔｇｅａ ｄ ｒ ｓａ ｅｉ ｏｒ ａ ｉ ｕ ｉｎ ｅ ｈ ｓｍ ｕ ｈ ｂ ｔｒｔ ｎ ｈ ｔｔ ｎｔ ｇ ａ ｅ ｅ ｆ ｒ ｎｃ ｈｅｈｉｒ ｒ ｉａ ｌｉ ａ ｎ ｅ ｃ ｌ ｎｆ ｍ ｔ ｍ ｃ ｓ ｏｎ ｆ ｓｏ ｍ ｔ ｏｄ ｗａ ｃ ｅｔｅ ｈａ
穆荣军， 乃刚 崔
（ 尔滨 工 业 大 学 航 天 学 院 ， 哈 黑龙 江 哈 尔滨 １０ ０ ） ５ ０ １
摘 要 ： 于 惯 性 ／ 星 （ 球 卫 星 定 位 系统 （ Ｐ ） 北 斗 双 星 ） 多普 勒 ／ 光 组合 导航 系统 ， 出 了一 种 用 于 组 基 卫 全 Ｇ Ｓ／ ／ 星 提 合 导航 系统 的 多传 感 器分 层 多级 变 结 构部 分优 化 故 障 检 测 、 离与 系统 重 构 （ ＤＩ 的信 息 融 合模 型 和 算 法 。 给 出 隔 Ｆ Ｒ） 了模 型 的 构 成 ． 讨论 了分 层 多级 融 合 顺 序 与 部 分 融 合 对 全 局 估 计 的影 响及 其优 化 。理 论 分 析 和 仿 真 试 验 结 果 表 并
第四章 组合定位方法(2)
车载GPS定位技术与应用
4.3.3 最佳匹配位置的计算
• 上面地图匹配算法解决了确定车辆当前的行驶路段问题， 地图匹配的下一步的任务便可利用点到线的匹配方法计算 最佳匹配位置。 • 假设定位系统在车辆真实位置为X、测量噪声为η的情况下， 得到车辆的测量位置Y，且η符合零均值高斯分布，在车辆 定位中只考虑平面坐标系中两个自由度方向的影响，则协 方差矩阵定义为:
– 用md表示算法当前的工作模式，md = 0表示捕获模式 md=1表示跟踪模式，用s表示当前车辆状态，s=0表示车辆 在道路上，s=l表示车辆在节点处，并设当前位置的候选路 段有M个，则地图匹配算法完整的描述如下:
车载GPS定位技术与应用
车载GPS定位技术与应用
(4) 仿真试验结果和分析
• 实验结果表明， 通过计算和比较 候选路段的匹配 度，选择匹配度 最大并且超过门 限的候选路段作 为匹配路段，匹 配路段就是车辆 的真实行驶道路， 因此基于匹配度 的地图匹配算法 能够正确识别车 辆所在的道路。 是一种匹配方法。
车载GPS定位技术与应用
• 图4－18（b）中， a(t)=(6t,6),b(t)=(3,6t), p(t)=(6t,3),t∈[0~1],则
• 上述三种方法都不能保证在 任何情况下得到正确的匹配 结果，尽管对所使用的距离 有各种不同的定义，但是三 种方法的共同点就是仅利用 了数字地图的单一信息，对 弧线的形状、各弧线之间的 拓扑关系则未加利用。
车载GPS定位技术与应用
地图匹配算法处理过程
• 一个 完 整 的地图 匹配算法包括三个 主要的处理过程：
– 即确定误差区域 – 选取匹配路段 – 计算修正结果
• 如右图所示
车载GPS定位技术与应用
水下潜器组合导航定位及数据融合技术研究
水下潜器组合导航定位及数据融合技术研究一、概述水下潜器组合导航定位及数据融合技术研究，是近年来海洋工程领域的重要研究方向之一。
随着水下潜器在民用和军事领域的广泛应用，其导航定位精度和可靠性成为制约其性能提升的关键因素。
传统的单一导航方式，如惯性导航、声学导航等，虽然各有其优点，但在复杂多变的水下环境中，其性能往往受到限制。
研究水下潜器组合导航定位及数据融合技术，对于提高水下潜器的导航定位精度和可靠性具有重要意义。
组合导航定位技术通过集成多种导航传感器的信息，充分利用各种导航方式的优点，克服单一导航方式的局限性。
在水下潜器组合导航定位系统中，常用的导航传感器包括惯性测量单元、多普勒计程仪、声学信标等。
这些传感器能够提供不同的导航信息，如速度、位置、姿态等，通过合理的融合算法，可以实现信息的互补和优化，提高导航定位精度。
数据融合技术是实现组合导航定位的关键。
在水下潜器组合导航定位系统中，由于各种导航传感器的工作原理和性能特点不同，其提供的数据可能存在误差、噪声和不确定性。
需要通过数据融合技术，对多源导航数据进行处理和分析，提取出有效的导航信息，抑制噪声和误差的影响，提高导航定位的稳定性和可靠性。
水下潜器组合导航定位及数据融合技术的研究已经取得了一定的进展。
仍面临着诸多挑战和问题。
如何选择合适的导航传感器进行组合，如何设计有效的融合算法以充分利用各种导航信息，如何在实际应用中实现高精度、高可靠性的导航定位等。
需要进一步深入研究水下潜器组合导航定位及数据融合技术，推动其在实际应用中的发展。
水下潜器组合导航定位及数据融合技术研究是一项具有重要意义和挑战性的研究工作。
通过深入研究和实践，有望为水下潜器的导航定位性能提升提供有效的技术支持，推动海洋工程领域的发展。
1. 研究背景与意义随着海洋经济的快速发展和国防安全需求的提升，水下潜器在海洋探测、资源开发、军事侦察等领域的应用日益广泛。
水下环境复杂多变，导航定位技术面临着诸多挑战。
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
Ｋ ｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ：ＧＰ Ｓ；Ｓ Ｉ Ｎ Ｓ；ｔ ｉ ｇ ｈ ｔ ｌ ｙ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ；Ｋａ ｌ ｍａ ｎ ｆ ｉ ｌ ｔ ｅ ｉｎ ｒ ｇ
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 —
ｒ ｅ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｔ ｏ Ｇ ＰＳ ／ Ｓ Ｉ ＮＳ ｔ ｉ ｇ ｈ ｔ ｌ ｙ —ｃ ｏ ｕ ｐ ｌ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ， ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｓ ＵＫＦ ｔ ａ ｋ ｅ ｓ ｐ ｒ ｅ ｃ ｅ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ＥＫＦ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ ． Ｍｏ ｒ ｅ ｏ ｖ ｅ ｒ ， ＵＫ Ｆ ｈ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｓ ｔ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ａ ｎ ｄ ｓ ｔ ｙ ｐ ｔ ｉ ｅ ｉ ｔ ｙ．
ｐ ｌ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ ｎ ａ ｖ ｉ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ， ｉ ｆ ｒ ｓ ｔ ｏ ｆ ａ ｌ ｌ ，ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ Ｇ Ｐ Ｓ ／ Ｓ Ｉ Ｎ Ｓ Ｔ ｉ ｇ ｈ ｔ ｌ ｙ — ｃ ｏ ｕ ｐ ｌ ｅ ｄ ｉ ｎ —
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1 组合导航概述
（2）组合导航概念（续）
优势：
惯性导航系统
信 息 融 合
✪ 综合惯性/卫星导航优点 ✪ 改善了系统精度 ✪ 加强了系统的抗干扰能力
卫星导航系统
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1 组合导航概述
（2）组合导航概念（续）
优势：
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。
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4 信息融合技术在GPS/INS组合导航系统中的应用 （4）几种融合方法的优缺点比较
贝叶斯估计：每一个命题都要有一个先验概率
Dempster-Shafer证据理论：只支持当前信息有效的命题 ，这样可以避免概率的不稳定性，但D-S理论积累单独的 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。 神经网络：它需要较大的样本进行训练，使其在一些未知 环境中的应用受到限制。
信息融合技术在组合导航 系统中的应用
2015.6.16
主要内容
一、组合导航概述
二、GPS/INS组合导航系统 三、信息融合 四、信息融合技术在GPS/INS组合导航系统中 的应用
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1 组合导航概述
（1）背景（续） 几种常用导航系统优缺点：
优点：完全自主、运动参数完备、抗干扰性强
传感器1 外 部 信 号
预处理1 目标状态
传感器2 . … .. 传感器n
预处理2
融 合
估 计
预处理n
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4 信息融合技术在GPS/INS组合导航系统中的应用 （3）多传感器信息融合结构（续）
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
惯性导航系统
信 息 融 合
✪ 降低速度误差 ✪ 提高惯性平台姿态精度 ✪ 抑制位置误差增大
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1 组合导航概述
（2）组合导航概念（续）
优势：
惯性导航系统
信 息 融 合
✪ 完全自主、实时性强
✪ 运动参数完备
✪ 姿态误差不随时间发散
天文导航系统
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位置，激光测高仪用来测 量飞机距地面的高度。二 者之差给出了地形起伏情 况，即给出了地面模型。
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4 GPS/INS组合导航技术的民事应用
（4）载人航天器上的导航应用 载人航天器上的导航 应用设备主要有惯性测量 装置、空间六分仪和光学
定位系统。
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4 信息融合技术在GPS/INS组合导航系统中的应用 （4）几种融合方法的优缺点比较（续）
卡尔曼滤波：已逐渐成为多传感器信息融合系统的主要技术手段。基 于联合卡尔曼滤波的信息融合算法用于实时地估计系统的误差状态， 然后依据最小均方误差估计的控制规律，对惯性导航系统进行反馈修 正，从而提高整个系统的导航精度。
3 信息融合
（2）信息融合原理 信息融合原理的实质就是模仿人脑综合处理复 杂问题的过程。 信息融合要充分利用信息资源，经由对通过传 感器得来的及其他已经掌握的信息合理使用和支配， 对空间或时间上冗余或互补的信息，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。
信息融合技术的基本目标是利用多传感器系统的优 势，推导出更多的信息，提高多传感器系统的功效。
✪ 加权平均信息融合方法
✪ 贝叶斯估计信息融合方法 ✪ D-S证据理论 ✪ 模糊逻辑法 ✪ 神经网络方法
✪ Kalman滤波信息融合方法
✪ 专家系统方法
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主要内容
一、组合导航概述 二、GPS/INS组合导航系统 三、信息融合
四、信息融合技术在GPS/INS组合导航系 统中的应用
缺点：误差积累、成本较高
惯性导航系统
优点：全天候、高精度、误差不积累
缺点：缺少姿态信息、易被干扰
卫星导航系统
优点：自主、精度高、误差不积累 缺点：输出信息不连续、受气候条件影响大
天文导航系统
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1 组合导航概述
（2）组合导航概念
两种或两种以上的导航技术的组合，组合后的
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惯导系统的速度和加速度信息对GPS进行速度辅助，以 提高GPS的抗干扰能力以及动态性能。 即使在GPS出现故障时，惯性系统仍能独立工作并 提供高精度的导航数据。 GPS／INS是一个最佳组合方案，其性能、成本和体积均能 满足各种运载器的导航技术要求。
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2 GPS/INS组合导航系统
同时，将各个全局滤波器的结果进行融合，并将融合后 的结果按信息守恒原则反馈到各局部滤波器，作为下一 滤波周期的初始值。
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4 信息融合技术在GPS/INS组合导航系统中的应用 （3）激光断面测量
将GPS/INS与激光测
高仪安装在飞机上，
GPS/INS 连续测定飞机的
GPS和INS两个子系统所对应的局部滤波器独立地进
行时间更新和量测更新，它们采用的是常规集中式卡尔 曼滤波，得到局部最优估计。
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4 信息融合技术在GPS/INS组合导航系统中的应用 （5）算法描述与结果（续）
作为信息融合中心的全局滤波器在完成时间更新的
对INS数据性能要求 高
2 GPS/INS组合导航系统
（4）GPS/INS组合导航的特点
✪ 可发现并标校惯导系统误差，提高导航精度； ✪ 弥补卫星导航的信号缺损问题，提高导航能力； ✪ 提高卫星导航载波相位的模糊度搜索速度，提高 信号周跳的检测能力，提高组合导航的可靠性； ✪ 可以提高卫星导航接收机对卫星信号的捕获能力，
m62 visualco处理的多传感器 信息具有更复杂的结构层次，并且能在不同的信息 层次上出现，如数据层、特征层、决策层等。
信号 1 信号 2 信号 n
数据层融合结构
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融 合
特 征 提 取
3 信息融合
（1）信息融合技术概念 发展
导航系统： 单一导航系统
导航信息处理方法：单一系统信息处理
组合导航系统 发展 信息融合
信息融合又可称作多传感器融合，利用计算机技
术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则 下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务 而进行的信息处理过程。
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识 别
3 信息融合
信号 1 信号 2 信号 n 特征提取 特征提取 特征提取 融 合 识 别
特征层融合结构
信号 1 信号 2 信号 n
特征提取 特征提取 特征提取
识别 识别 识别 融 合
决策级融合结构
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3 信息融合
（3）信息融合方法 目前，国内外的信息融合方法主要有下面几种：
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4 信息融合技术在GPS/INS组合导航系统中的应用 （5）算法描述与结果 组合导航系统的离散状态方程和观测方程分别为：
X (k 1) F (k 1, k ) X (k ) G(k )W (k )
Z (k ) H (k ) X (k ) V (k )
松耦合组合系统
结构简单具、易于实现、 几乎无冗余信息，不 大幅度提高系统精度 组合模式的精度与鲁棒 性较高 利于异常诊断 其组合系统不能用作
紧耦合组合系统
单独的导航系统进行
解算
深耦合组合系统（超 紧耦合组合系统）
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提高有效信噪比、信号
可重新捕获
结构复杂、计算量大、
天线 X轴陀螺 Y轴陀螺 Z轴陀螺 X轴加速度计 Y轴加速度计 Z轴加速度计
（1） GPS/INS 组 合 系 统 构 成
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GPS接收机
接口电路
接口电路
接口电路
GPS导航系统
惯性导航系统
电源模块
处理器 输出 数据解算、 融合系统
其他设备
数据接收、 显示系统
名 称
定 义 由GPS给出的伪距与伪距率测量值同INS给出
紧耦合组合系统
的相应量估计值进行比较
深耦合组合系统 （超紧耦合组合 系统）
将GPS信号跟踪功能和GPS/INS集成在一个算
法内
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2 GPS/INS组合导航系统
（3）GPS/INS组合方式优缺点
名称 非耦合组合系统 优点 方法简单、保持独立工 作、提供系统冗余度 缺点 不具备耦合的增强功 能和抗干扰能力
2 GPS/INS组合导航系统
（2）GPS/INS组合方式
名 称
定 义 GPS估计的位置在规定的时间间隔内简单地重
非耦合组合系统
复INS给出的位置值
由INS和GPS给出的位置和速度估计值进行比
松耦合组合系统