摘 要:大氣數(shù)據(jù)系統(tǒng)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)是飛行器至關(guān)重要的導(dǎo)航設(shè)備,進(jìn)行大氣/慣性數(shù)據(jù)信息融合,能夠在不降低系統(tǒng)自主性的情況下,對兩者的綜合性能進(jìn)行更改。因此我對機(jī)載大氣/慣性數(shù)據(jù)信息融合與評估技術(shù)開展了較為深入且有針對性的研究。也較為充分的利用實(shí)際飛行數(shù)據(jù)驗(yàn)證了算法的可行性與有效性。論文設(shè)計(jì)了一種基于多傳感器融合的導(dǎo)航信息評估方法,利用量測融合、集中式卡爾曼濾波以及最優(yōu)固定區(qū)間平滑濾波的三步融合的方式獲取高精度評價(jià)基準(zhǔn)信息。同時(shí)論文也設(shè)計(jì)了仿真平臺對融合后的基準(zhǔn)信息精度進(jìn)行了驗(yàn)證,評估基準(zhǔn)精度高、穩(wěn)定可靠。在算法設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,論文進(jìn)行了機(jī)載大氣/慣性數(shù)據(jù)信息融合與評估系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā),并利用實(shí)際飛行數(shù)據(jù)對系統(tǒng)軟件進(jìn)行了性能測試,驗(yàn)證了軟件設(shè)計(jì)的正確性與可行性。機(jī)載大氣/慣性數(shù)據(jù)信息融合與評估系統(tǒng)具有較高的工程應(yīng)用價(jià)值。
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)融合;信息融合;多傳感器融合
1 發(fā)展?fàn)顩r
信息融合這一概念起源于上個(gè)世紀(jì)七十年代,是由美國國防部資助開發(fā)的一套聲納信號處理系統(tǒng)。到了上個(gè)世紀(jì)九十年代隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,信息融合這一概念又被人提了出來。在軍事技術(shù)的帶動(dòng)下多床干起數(shù)據(jù)餓哦你剛和技術(shù)隨之產(chǎn)生,信息融合技術(shù)快速發(fā)展,它在軍事領(lǐng)域中的作用也越來越重要。信息融合技術(shù)在阿富汗戰(zhàn)爭和伊拉克戰(zhàn)爭中的應(yīng)用就是一個(gè)非常成功的例子。在信息融合技術(shù)快速發(fā)展的今天,軍事領(lǐng)域中信息融合入技術(shù)的研究已經(jīng)逐漸從底層目標(biāo)檢測及識別轉(zhuǎn)移到了態(tài)勢評估和威脅估計(jì)等高層應(yīng)用中。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和傳感器技術(shù)的發(fā)明使得信息融合技術(shù)的范圍越來越廣,信息融合技術(shù)逐漸從軍事領(lǐng)域擴(kuò)展到了民用領(lǐng)域中。信息融合技術(shù)在民用領(lǐng)域中的應(yīng)用取得了明顯成果。該技術(shù)當(dāng)前被廣泛應(yīng)用于航天應(yīng)用、機(jī)器人與智能儀器系統(tǒng)、目標(biāo)檢測與跟蹤、慣性導(dǎo)航、模式識別以及慣性導(dǎo)航等方面。在這些領(lǐng)域中的應(yīng)用有效提升了這些領(lǐng)域的技術(shù)水平。隨著信息融合技術(shù)的日益重要,加強(qiáng)對這項(xiàng)技術(shù)的研究也變得日益重要。
2 主要方法與當(dāng)前的研究熱點(diǎn)
融合算法在多傳感器系統(tǒng)中具有重要地位,在多傳感器系統(tǒng)中通過傳感器要活得對象和環(huán)境的全面完整的信息,要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)科學(xué)確定融合算法就變得至關(guān)重要。因而在實(shí)際應(yīng)用過程中必須要加強(qiáng)融合算法的研究。多傳感系統(tǒng)中,信息本身具有多樣性和復(fù)雜性特點(diǎn)。為了適應(yīng)實(shí)際需要多傳感器的融合方法就需要具有魯棒性和并行處理能力,此外還需要具有較高的運(yùn)算速度和精度。為了適應(yīng)實(shí)際需要,信息融合還要具有一種能夠?qū)崿F(xiàn)前續(xù)預(yù)處理系統(tǒng)和后續(xù)信息識別系統(tǒng)的接口性能。不同技術(shù)和方法的協(xié)調(diào)能力是我們需要充分考慮的。在實(shí)際工作過程中有些融合方法也是可以基于非線性數(shù)學(xué)方法的,只有這種方法具有自適應(yīng)性、并行處理能力以及容錯(cuò)能力,那么這種方法就可以當(dāng)做融合方法來使用。多傳感器數(shù)據(jù)融合雖然沒有完成的理論體系和有效地融合算法,但是在實(shí)際應(yīng)用過程中已經(jīng)提出了不少成熟有效的融合方法。我們需要高度重視這些融合方法。
2.1 當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題主要集中在以下幾個(gè)方面:一是進(jìn)一步研究和開發(fā)使用的融合系統(tǒng)測試及評估方法;二是要研究出完善使用的算法分類及層次劃分方式;三是研究編纂信息融合辭典,通過該辭典來規(guī)范領(lǐng)域內(nèi)的術(shù)語及語義;四是要進(jìn)一步完善JDL模型,當(dāng)前JDL還存在著不能處理多想融合集合成傳感器等一系列問題。這些問題都是我們研究的重點(diǎn);五是要研究和監(jiān)理系統(tǒng)設(shè)計(jì)以及算法選擇的指導(dǎo)方針,確定指導(dǎo)方針是進(jìn)行分析的重點(diǎn)。在今后工作中要高度重視這項(xiàng)工作;六是要加強(qiáng)分布式信息融合方法的研究。
2.2 信息融合的主要模型。近些年來隨著人們對信息融合技術(shù)研究的日益深入,人們逐漸研究出了兩大類模型:功能性模型和數(shù)據(jù)新模型。所謂功能新模型就是根據(jù)節(jié)點(diǎn)自身順序構(gòu)建起來的模型,而數(shù)據(jù)模型這是根據(jù)數(shù)據(jù)提取建立起來的專業(yè)化模型。當(dāng)前比較典型的數(shù)據(jù)模型是JDL模型。典型的功能模型則是UK情報(bào)環(huán)以及Boyd控制回路。此外隨著技術(shù)的快速發(fā)展逐漸出現(xiàn)了新的混合模型。情報(bào)環(huán)情報(bào)處理包含信息處理和信息融合。情報(bào)環(huán)情報(bào)處理在情報(bào)需求改變的情況下能夠保證系統(tǒng)做出響應(yīng),從而最終能夠保護(hù)信息源不會(huì)受到損壞。對情報(bào)收集策略碎石進(jìn)行調(diào)整是該模型的主要優(yōu)點(diǎn),同時(shí)也要意識到它還有應(yīng)用范圍十分有限這一缺點(diǎn)。擴(kuò)展OODA模型是加拿大的洛克西德馬丁公司自主開發(fā)的一種信息融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。它綜合了上述各種模型的許多優(yōu)點(diǎn),又給開發(fā)和可能相互影響的信息融合過程提供了一種機(jī)理。用于決策的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)被分解為一組較有意義的高層功能集合。這些功能按照構(gòu)成OODA模型的觀測、形勢分析、決策和執(zhí)行4個(gè)階段進(jìn)行檢測評估。每個(gè)功能還可以依照OODA的各個(gè)階段進(jìn)一步分解和評估.觀測、定向和決策階段的功能僅直接按照順序影響其下各自的每一個(gè)階段的功能,而執(zhí)行階段不僅影響環(huán)境,而且也直接影響OODA模型中其它各個(gè)階段的瀑布模型。它已經(jīng)在加拿大哈利法克斯導(dǎo)彈護(hù)衛(wèi)艦上使用.綜合了上述各種模型的優(yōu)點(diǎn),同時(shí)又給并發(fā)和可能相互影響的信息融合過程提供了一種機(jī)理.用于決策的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)被分解為一組有意義的高層功能集合。
2.3 信息融合的主要算法:多傳感器數(shù)據(jù)融合的常用方法基本上可概括為隨機(jī)和人工智能兩大類。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合是指多傳感器的數(shù)據(jù)在一定準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析、綜合以完成所需的決策和評估而進(jìn)行的信息處理過程。軍事領(lǐng)域是最早用信息融合技術(shù)的,定義為一個(gè)簡單的處理探測、互聯(lián)、估計(jì)以及組合多源信息和數(shù)據(jù)的多層次多方面過程,以便獲得較為準(zhǔn)確的狀態(tài)和身份估計(jì)、完整而及時(shí)的戰(zhàn)場態(tài)勢和威脅估計(jì)。
3 技術(shù)發(fā)展前景展望
當(dāng)前信息融合獲得了快速發(fā)展,加強(qiáng)信息融合技術(shù)的研究已經(jīng)成為未來發(fā)展的必然選擇。在未來研究過程中工程人員要高度重視基于Agent信息融合的研究。多Agent技術(shù)為復(fù)雜工業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)、軍事系統(tǒng)以及商業(yè)系統(tǒng)提出了新的視角。這對于提升這些領(lǐng)域的水平具有重要意義。今后應(yīng)該加強(qiáng)這方面的研究。
4 結(jié)束語
隨著信息技術(shù)的發(fā)展和普及,特別是信息網(wǎng)絡(luò)和信息高速公路的建設(shè)和應(yīng)用,信息獲取、綜合分析和處理以及信息應(yīng)用已經(jīng)深入各行各業(yè)和社會(huì)的各個(gè)方面,為人們提供決策支持。由于信息化在各個(gè)方面展開,為了綜合應(yīng)用各種信息,需要對各方面的信息技術(shù)進(jìn)行圍繞因特網(wǎng)或信息高速公路的融合,以便產(chǎn)生新的增長點(diǎn)和開拓新的領(lǐng)域,不斷地進(jìn)行知識創(chuàng)新。
參考文獻(xiàn)
[1]雷廷萬,馬航帥,李榮冰,等.大攻角下基于卡爾曼濾波的大氣參數(shù)修正算法[J].
[2]謝偉東,鄭佳春,張杏谷,等.AIS基站通信時(shí)隙的在線監(jiān)測與評估[J].航海技術(shù),2012(06).
[3]陳仁財(cái),林曉靜.AIS(CLASSB)與小船動(dòng)態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)的對比研究[J].中國海事,2012(09).
[4]周浩,劉光斌,劉朝山.一種新的星敏感器導(dǎo)航星表制備方法研究[J].科學(xué)技術(shù)與工程,2013(32).
[5]楊建強(qiáng),侯建軍,張立華.自適應(yīng)慣性/天文器件級組合導(dǎo)航算法研究[J].光學(xué)與光電技術(shù),2013(05).
[6]陸志東,張翔,岳亞洲,等.基于小波變換的彈載星敏感器晝間星點(diǎn)識別方法[J].彈箭與制導(dǎo)學(xué)報(bào),2013(04).