組合導(dǎo)航系統(tǒng)多源信息融合關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、組合導(dǎo)航系統(tǒng)是用以解決導(dǎo)航定位、運(yùn)動(dòng)控制、設(shè)備標(biāo)定對(duì)準(zhǔn)等問(wèn)題的信息綜合系統(tǒng)，具有高精度、高可靠性、高自動(dòng)化程度的優(yōu)點(diǎn)，是網(wǎng)絡(luò)化導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢(shì)。從本質(zhì)上看，組合導(dǎo)航系統(tǒng)是多傳感器多源導(dǎo)航信息的集成優(yōu)化融合系統(tǒng)，它的核心技術(shù)是信息的融合和處理。信息融合的核心問(wèn)題可以歸結(jié)為三類問(wèn)題：數(shù)據(jù)問(wèn)題，方法問(wèn)題和模型問(wèn)題。信息融合系統(tǒng)要達(dá)到其設(shè)計(jì)要求，要完成其任務(wù)與使命，要實(shí)現(xiàn)其工作目的，都必須面對(duì)相應(yīng)對(duì)象條件下的數(shù)據(jù)、方法和模型。
　　

2、 論文以某型水下載體組合導(dǎo)航系統(tǒng)設(shè)計(jì)為技術(shù)背景，圍繞多源信息融合中的三類問(wèn)題，針對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)熱點(diǎn)，提出了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的信息融合結(jié)構(gòu)，并在傳感器時(shí)空配準(zhǔn)、自適應(yīng)聯(lián)邦濾波及其最優(yōu)性分析、導(dǎo)航多模型融合等關(guān)鍵問(wèn)題上開(kāi)展研究。
　　 1.針對(duì)多傳感器系統(tǒng)導(dǎo)航信息時(shí)空屬性不一致的問(wèn)題，明確了在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中時(shí)間配準(zhǔn)和空間配準(zhǔn)的任務(wù)，分別分析了組合導(dǎo)航系統(tǒng)中時(shí)間誤差和空間誤差的來(lái)源與影響；分析了現(xiàn)有時(shí)間配準(zhǔn)方法在多傳感器系統(tǒng)中

3、的局限性，提出一種基于分段重疊的時(shí)間配準(zhǔn)算法，通過(guò)分段重疊處理，在保證量測(cè)精度的條件下將不同傳感器的量測(cè)信息配準(zhǔn)到統(tǒng)一處理時(shí)刻，抑制了具有不確定性的時(shí)間誤差；提出異步融合條件下的改進(jìn)非等間隔聯(lián)邦濾波算法，解決非等間隔濾波算法無(wú)法適用測(cè)量周期有較大倍率的工程情況的問(wèn)題，增加融合信息，擴(kuò)大算法適用性和實(shí)用性，使改進(jìn)算法工程化；對(duì)導(dǎo)航中的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換的問(wèn)題進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)學(xué)描述；在分析桿臂效應(yīng)在慣導(dǎo)系統(tǒng)中的作用機(jī)理和低通濾波法處理?xiàng)U臂加速度的基礎(chǔ)上

4、，針對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)多傳感器之間桿臂效應(yīng)影響速度估計(jì)的問(wèn)題，通過(guò)反向推導(dǎo)桿臂加速度原理分析桿臂效應(yīng)在速度估計(jì)中的作用，提出用桿臂誤差簡(jiǎn)易模型補(bǔ)償速度估計(jì)的方法。
　　 2.以聯(lián)邦濾波作為組合導(dǎo)航系統(tǒng)基礎(chǔ)融合估計(jì)算法，歸納總結(jié)聯(lián)邦濾波中系統(tǒng)方程的不同建立方法，并按照工程需要建立INS/ESGM/GPS/LNC/TAN/DVL組合導(dǎo)航系統(tǒng)的系統(tǒng)方程，通過(guò)基于奇異值分解的可觀測(cè)性分析方法預(yù)測(cè)系統(tǒng)方程的合理性和驗(yàn)證組合系統(tǒng)的優(yōu)越性；針對(duì)聯(lián)

5、邦濾波信息分配原則研究中相互矛盾的現(xiàn)狀，通過(guò)歸納、對(duì)比，以信息分配系數(shù)與系統(tǒng)性能的關(guān)系為研究對(duì)象，根據(jù)聯(lián)邦濾波理論分析得出關(guān)于信息分配原則的三個(gè)結(jié)論，為聯(lián)邦濾波設(shè)計(jì)提供理論依據(jù)；針對(duì)現(xiàn)有聯(lián)邦濾波自適應(yīng)改進(jìn)的信息源從濾波處理本身信息出發(fā)的不足，提出了基于時(shí)間序列分析的自適應(yīng)聯(lián)邦濾波算法，利用導(dǎo)航傳感器的歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)時(shí)間序列分析得出信息平滑程度，以此調(diào)整信息分配系數(shù)，使系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更加適應(yīng)系統(tǒng)真實(shí)情況，提高濾波精度、數(shù)據(jù)平穩(wěn)性和信息利用率。<

6、br>　　 3.從估計(jì)的本質(zhì)和估計(jì)最優(yōu)性的內(nèi)在性質(zhì)出發(fā)，對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息融合估計(jì)方法的最優(yōu)性進(jìn)行分析。以線性最小方差作為最優(yōu)準(zhǔn)則，采用理論分析和實(shí)驗(yàn)分析的辦法，對(duì)非理想條件下的融合估計(jì)的最優(yōu)性進(jìn)行了分析，分別對(duì)有色噪聲情況下的Kalman濾波、噪聲相關(guān)情況下的Kalman濾波和傳感器噪聲相關(guān)情況下的分散濾波、估計(jì)相關(guān)情況下的聯(lián)邦濾波、不同結(jié)構(gòu)的聯(lián)邦濾波、系統(tǒng)方程不同維數(shù)情況下的聯(lián)邦濾波的最優(yōu)性進(jìn)行了分析；對(duì)基于時(shí)間序列分析的自適應(yīng)聯(lián)

7、邦濾波的最優(yōu)性進(jìn)行了分析，通過(guò)分析自適應(yīng)聯(lián)邦濾波在理想條件下的最優(yōu)性，以及在對(duì)非理想條件下估計(jì)最優(yōu)性分析的基礎(chǔ)上分析非理想條件下自適應(yīng)聯(lián)邦濾波的最優(yōu)性，證明自適應(yīng)改進(jìn)不影響聯(lián)邦濾波的最優(yōu)性。
　　 4.將多模型理論引入組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，研究將多模型理論應(yīng)用于組合導(dǎo)航系統(tǒng)的方法，研究了以多模型自適應(yīng)估計(jì)作為處理工具的解析冗余導(dǎo)航系統(tǒng)，分析了組合導(dǎo)航系統(tǒng)兩種冗余方式，并設(shè)計(jì)了DR/INS冗余導(dǎo)航系統(tǒng)多模型自適應(yīng)估計(jì)融合算法，保證載體擁