【摘 要】隨著導(dǎo)航技術(shù)的大力發(fā)展，如今在船舶導(dǎo)航系統(tǒng)應(yīng)用最廣泛的是船舶組合導(dǎo)航系統(tǒng)。數(shù)據(jù)融合技術(shù)在船舶組合導(dǎo)航中的應(yīng)用可以提供更加可靠的導(dǎo)航信息，因此非常有必要對數(shù)據(jù)融合技術(shù)進行探討。本文首先簡單分析了數(shù)據(jù)融合技術(shù)，然后指出了船舶導(dǎo)航數(shù)據(jù)融合存在的主要問題，最后介紹了基于卡爾曼濾波的船舶組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)融合技術(shù)。

【關(guān)鍵詞】組合導(dǎo)航；數(shù)據(jù)融合；卡爾曼濾波；聯(lián)邦濾波

為了能夠?qū)Υ拔恢眠M行更加精準的定位，船舶導(dǎo)航系統(tǒng)就必須將船舶位置、速度和姿態(tài)等動態(tài)信息進行準確和可靠的預(yù)測，因此精度和可靠性是衡量導(dǎo)航系統(tǒng)的一個重要標準。船舶組合導(dǎo)航系統(tǒng)是由很多個導(dǎo)航傳感器組成，數(shù)據(jù)融合技術(shù)是解決多傳感器信息綜合處理問題的最有力的手段之一。將多源信息通過融合技術(shù)進行最優(yōu)融合，能夠更加有效提高組合導(dǎo)航系統(tǒng)的精準度。

一、數(shù)據(jù)融合技術(shù)概述

（一）信息融合原理

從本質(zhì)上說，信息融合原理實際上就是利用人類或者其他邏輯思維系統(tǒng)中的基本功能來綜合處理多源信息的過程。組合導(dǎo)航系統(tǒng)中的每個傳感器都具有不同特征的信息，例如變化快速的或變化緩慢的、確定的或模糊的、線性的或非線性的，還有互相矛盾的等等。信息融合就是要將這些信息資源進行充分利用，合理支配從傳感器得來的信息，依據(jù)一定的原則對空間或時間上冗余或互補的信息進行組合，最終獲得被測對象的一種解釋或者描述。

（二）信息融合方法

多傳感器信息融合技術(shù)要將多源信息進行融合就必須通過一定的算法，產(chǎn)生比單個傳感器更加準確可靠的信息。按照實際應(yīng)用領(lǐng)域，信息融合可以分為同類多源信息融合和不同類多源信息融合兩類，那么其實現(xiàn)方法也同樣分為兩種，即符號處理方法和數(shù)據(jù)處理方法。目前，在船舶導(dǎo)航中應(yīng)用比較廣泛的融合算法主要有以下七種：1.綜合加權(quán)平均法。顧名思義就是將多個傳感器所獲得的數(shù)據(jù)進行綜合平均，這種方法只適用于用同樣的傳感器來檢測同一個被測目標；2.概率統(tǒng)計法。就是研究多個傳感器隨機現(xiàn)象統(tǒng)計規(guī)律的數(shù)學(xué)方法，又叫數(shù)理統(tǒng)計法；3.D-S推理法。該方法主要是用來推斷檢測目標的大小、位置以及存在與否，是目前信息融合技術(shù)中應(yīng)用比較普遍的一種方法。將多個傳感器所獲得的信息進行融合，實際就是利用Dempster在同一分辨率下合并規(guī)則將不同的證據(jù)體合成為一個新的證據(jù)體；4.多貝葉斯法。多貝葉斯法是先驗證樣本信息，后驗證分布，最后來判斷檢測目標，其主要用來融合決策層。

二、船舶導(dǎo)航數(shù)據(jù)融合存在的主要問題

目前，雖然在船舶導(dǎo)航中數(shù)據(jù)融合的方法有很多種，但是這些數(shù)據(jù)融合方法在實際船舶導(dǎo)航的信息處理方面還是存在著很多問題。首先，在實際船舶導(dǎo)航中，所獲得的信息大部分都是一些不穩(wěn)定的隨機信號，而上述的七種數(shù)據(jù)融合方法只能融合比較簡單的傳感信息，而對于比較復(fù)雜的傳感信息，上述數(shù)據(jù)融合方法在一定程度上還存在著很多的不確定性；其次卡爾曼濾波法是在船舶導(dǎo)航系統(tǒng)中進行數(shù)據(jù)融合的最佳方法，但是隨著可供運載體裝備的導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)量逐漸增多，使得測量的信息也隨之增多，這非常不利于提高組合導(dǎo)航系統(tǒng)的精度，而傳統(tǒng)的集中式卡爾曼濾波器無法滿足導(dǎo)航計算的實時性需求，使得濾波計算呈濾波器維數(shù)的三次方劇增，影響系統(tǒng)的實時運行。基于此，聯(lián)邦濾波器的組合導(dǎo)航系統(tǒng)就應(yīng)運而生了，其不僅具有很高的導(dǎo)航精度，并且還具有很強的容錯能力。

三、聯(lián)邦濾波器在船舶組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)融合中的應(yīng)用研究

（一）聯(lián)邦濾波器的基本結(jié)構(gòu)

聯(lián)邦濾波器需要經(jīng)過兩級濾波，信息從參考系統(tǒng)輸出后有兩種路徑：一是主濾波器，二是各個子濾波器。各個子濾波器的局部估計值和協(xié)方差陣全部都送入主濾波器，并和主濾波器的估計值進行融合后以得到全局最優(yōu)估計值。另外，從圖中的虛線部分還可以看出，全局最優(yōu)估計值以及相應(yīng)的協(xié)方差陣經(jīng)過放大后反饋到了子濾波器中，對子濾波器的估計值進行重置。

（二）聯(lián)邦濾波器的數(shù)學(xué)計算過程

1.信息分配過程

信息分配就是在主濾波器和各子濾波器之間進行系統(tǒng)信息的分配。

上式中，βt標示信息分配因子，并滿足以下信息分配原理：

2.信息時間更新

在主濾波器和各子濾波器中，信息的時間更新過程是單獨進行的，主濾波器和各子濾波器的計算公式。

3.信息測量更新

信息測量更新只發(fā)生在各子濾波器中，在主濾波器中不用進行此過程，計算公式如下：

Pi-1（k+1） =Pi-1（k+1，k） +HiT （k+1） Ri-1（k+1） Hi（k+1）

4.信息融合

聯(lián)邦濾波器的核心算法就是按照下面的計算公式將各子濾波器的估計信息進行融合，最終得到全局的最優(yōu)估計值。

聯(lián)邦濾波器通過以上計算過程，通過融合過程獲得全局最優(yōu)解。聯(lián)邦濾波器在融合過程中可以判別和預(yù)警預(yù)報系統(tǒng)故障，可以很大程度的提高導(dǎo)航信息的精確度和船舶組合導(dǎo)航系統(tǒng)的可靠性。

總而言之，隨著數(shù)據(jù)融合技術(shù)的不斷發(fā)展，其在船舶組合導(dǎo)航中的應(yīng)用也越來越廣泛，數(shù)據(jù)融合的判別算法也得到眾多研究人員的重視。本文主要探討了數(shù)據(jù)融合技術(shù)的原理以及方法，提出了邦聯(lián)濾波器在多傳感器中的數(shù)據(jù)融合算法，其目的是為了提高導(dǎo)航信息的準確性，這對于船舶組合導(dǎo)航系統(tǒng)的信息處理具有非常重要的推廣和參考意義。

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