基于多源信息耦合的无人车辆路径规划.docx

摘要本文介绍了一种基于卫星惯性耦合的无人驾驶车辆路径规划的方法及分析，该方法从卫星导航、视觉导航、惯性导航、雷达导航等方面结合实现了无人驾驶车辆路径规划的方案。关键词：全球定位系统；实测数据分析；误差处理；导航方法；耦合方法。AbstractThispaperintroducesakindofbasedonthesatelliteinertialcouplingunmannedvehiclepathplanningmethodandtheanalysisandthemethodfromtheaspectsofsatellitenavigation,visualnavigation,inertialnavigation,radar,navigationandsooncombinationtoachievetheunmannedvehiclepathplanningscheme.keyword：Globalpositioningsystem;measurementdataanalysis;errorprocessing;navigationmethod;couplingmethod.目录摘要1第一章绪论41.1 论文背景及研究意义41.1.1 全球卫星导航定位系统概况41.1.2 无人驾驶车辆的发展应用41.1.3 本课题的研究意义51.2 国内外研究现状与分析51.2.1 无人驾驶车辆研究现状51.2.2 国内外路径规划研究现状61.3 本论文主要结构及内容安排6第二章多源信息耦合及其应用82.1 引言82.2 卫星导航的原理82.3 多源信息耦合及其应用102.3.1 多源信息耦合的概念102.3.2 多源信息融合的基本原理与级别102.4 多源信息融合的特点122.4.1 优点132.4.2 不利因素132.5 多源信息耦合的应用132.5.1 多源信息融合问题分类142.5.2 民用142.5.3 军用142.6 本章小结16第三章GNSS/1NS耦合的方法及分析173.1背景173.2 INS/GNSS组合导航系统校准方法183.2.1 INS/GNSS组合导航的工作原理183.2.2 组合导航校准方法193.2.3 车辆校准213.3 松耦合组合213.3.1 总体方法223.3.2 GNSS误差模型223.3.3 接受机位置误差模型223.3.4 INS误差模型233.4 紧耦合组合243.4.1 为获得INS垂直通道稳定性使用GNSS243.4.2 利用INS加速度以辅助GNSS信号追踪243.4.3 使用GNSS伪距243.4.4 实时INS校准253.5 实验结果273.6 本章小结26第四章视觉导航的原理及分析294.1 视觉导航方法的分类294.2 视觉导航方法的发展294.2.1 基于地图的导航方法294.2.2 地图生成型导航方法294.2.3 无地图导航方法304.3 组合视觉导航方法314.4 本章小结354.5 总结与展望365.1 总结365.2 展望36第一章绪论1.1 论文背景及研究意义1.1.1 全球卫星导航定位系统概况全球卫星导航系统，就是GPS技术在导航通讯领域的最新应用系统。卫星导航全球性大众化民用，刚刚开始，有百种应用类型。卫星导航的生命期至少还有50年，GPS概念的提出已有三十年，真正应用只有十来年，现在GPS现代化，GPSln新阶段，延续到2020年。GPS国际协会已统计出GPS的117种不同类型的应用。蜂窝通信的集成和汽车应用还是当前最大的两个市场。卫星导航系统已经在大量应用中广泛使用，而且总的发展趋势是为实时应用提供高精度服务。卫星导航的应用是建立导航卫星系统的根本出发点，也是其最终的归宿。一般来说应用市场中的卫星导航大致分为三大方面：专业市场、批量市场以及安防市场。站在应用的角度上全球卫星导航系统能够分成以下十类来描述：人员跟踪、航空、航海测绘、授时、通信、车辆监控管理、消费娱乐、汽车导航与信息服务以及其它类。1.1.2 无人驾驶车辆的发展应用由于驾驶员的驾驶工作繁重，并且随着汽车拥有量的增加，非职业驾驶员的熟练增多，导致交通事故频繁发生（据统计每分钟世界上就有一个人死于车祸，交通事故现已成为现代社会的第一公害）。如何提高汽车的主动安全性和交通安全性已成为急需解决的社会性问题。随着计算机技术、电子技术、图像处理等信息处理技术研究的发展，研究人员开始将各种先进的技术应用于汽车控制上，从而辅助驾驶员进行汽车的操纵控制，如目前已经实用化的制动防抱控制系统、驱动力控制系统、四轮转向系统以及汽车稳定性控制系统等。在这些汽车电子控制系统研究的基础上，结合蓬勃发展的智能化信息处理技术,逐步产生了一个新兴的交叉学科车辆的自动驾驶（又称为智能汽车）。未来实用化的智能汽车将最大限度地减少交通事故、提高运输效率、减轻驾驶员操纵负担，从而提高整个道路交通的安全性、机动性与汽车行驶的主动安全性。科技部于2001年已正式启动实施了十五计划中的国家科技攻关计划重大项目“智能交通系统关键技术开发和示范工程”来提高我国整个运输系统的管理水平和服务水平，提高效率和安全性，车辆的自主驾驶是实现智能交通系统的关键。车辆自主驾驶系统从本质上讲是一个智能控制机器，其研究内容大致可分为信息感知、行为决策及操纵控制三个子系统。路径规划是智能车辆导航和控制的基础，是从轨迹决策的角度考虑的，可分为局部路径规划和全局路径规划。根据全部地图的数据库信息能够规划出从起始点开始到目标点的一条没有碰撞、能够通过的路径。现在研究的结构化的道路环境在多种约束条件下的路径规划技术，自动形成的地形环境中的路径规划技术，和重要规划等。因为全部路径规划生成的路径是仅自起始点至目标点的粗糙的路径，不能考虑路径的宽度、曲率、道路交叉、方向和路障等细节的信息，而且智能车在行驶的过程中会受局部的环境和自身的状态不稳定性的影响，遇到很多不能预测的情况。所以，在智能车行驶的过程中，只能从局部的环境信息和自身是状态信息作为基础,规划出一条没有碰撞的理想化局部路径，这就是局部的路径规划。一般路径规划的方法有:空间搜索法、势场域法、动作行为法、层次法、模糊逻辑法、栅格法和神经网络法等。车辆的自动驾驶系统是智能化的信息处理技术以及智能控制的技术在汽车上的具体应用。其研究将的重点将解决车辆智能控制和车载信息的感应、处理和传送等关键的技术，然后探索出适合我国国情的车辆自主驾驶系统的发展模式，为我国智能交通系统的开发、应用及产业化奠定基础，进而带动制造业和服务业的发展，促进我国通过高新技术改造传统产业、信息化带动工业化的进程。1.1.3 本课题的研究意义基于卫星惯性耦合的无人驾驶车辆路径规划可以使无人车辆适应更多的路段以及路况。使无人车更加完善。1.2 国内外研究现状与分析1.2.1 无人驾驶车辆研究现状智能车辆是一个集环境感知、规划决策、多等级辅助驾驶等功能于一体的综合系统,本课题主要基于卫星行为系统及惯性定位系统信息耦合开展无人驾驶车辆局部路径规划研究。近年来，智能无人驾驶汽车己经成为世界车辆工程领域研究的热点和汽车工业增长的新动力，很多发达国家都将其纳入到重点发展的技术领域。在外国，从二十世纪七十年代开始，欧美等一些发达的国家就开始进行智能的无人驾驶车辆研究，主要的研究方向都用在军事、高速公路以及城市上面。在军事方面，早在八十年代的初期，美国的国防部就已经大资助了自动的陆地车辆研究。到二十一世纪,为了加快无人驾驶车的研究，从04年起，美国的国防部中高级研究项目局(DARPA)举办了智能车的挑战大赛，这个大赛对加快智能车技术的交流和创新起到了非常显著的激励作用。现在，外国对智能车的研究已经进入了更加系统、深入、大规模研究的阶段，这个阶段的研究成果体现了现在外国智能车的研究方向。在全球的科学以及工业设计的圈子里面，所有的研究机构构思的智能车共同点有：德国大学一九八五年开发的VaMoRS智能原型车辆在户外的高速公路上能够以每小时一百千米的速度测试，车辆使用了机器的视觉在横向以及纵向上对车辆进行控制。一九八八年，在都灵的第一次PRc)MRTHEUS项目委员会的会议上面，展示了智能车维塔(VlTA,7t),这辆车会自己停车然后前进,还能够对后面的车传出有关驾驶的信息。这两种车辆都添加了UBM的视觉系统，作为一个双目的视觉系统，它有很高的稳定能力。荷兰在对智能车的研究中有的工厂的货物运输，在车辆中用了CombirOad的系统，用无人驾驶车来运输货物，车辆行驶在路面上用磁导航的参照物，还用了光阵列的传感器来探测障碍物。荷兰在南部讨论的工业利用这种系统的问题，政府考虑到有的高速在公路上建了专用的车道，而这种系把统货物从鹿特丹运到全球。日本大阪大学的Shirai实验室中研制的智能车，就用了航位推测的系统（DeadReckoningSystem）,不仅用了能旋转的编码器还用了电位计获取智能车的转向角，对只能车进行定位。在其他方面，斯特拉斯堡实验中心、奔驰公司、美国麻省理工学院、英国国防部、美国卡内基梅隆大学、韩国理工大学对智能车辆也很多的研究。跟外国相比，我国对智能车的研究起步太晚，但发展很快。一九八六年就有高技术发展计划（“863计划”）将智能机器人主题的总体作为战略的目标。一九九四年十月清华大学成功研制了“室外智能移动机器人THMR-III"0随后，北京理工大学，国防科技大学，南京理工大学都开展了智能车的研究。经过多年的研究我过清华大学计算机科学与技术系在人工智能与智能控制的实验室，而且取得了非常显著的成果。经过他们的研制自主移动机器人实验车THMR-V已经可以在复杂的道路中行驶了，车子的视觉系统由激光雷达和摄像机来提供，而信息的识别和处理则用了己有的图像处理技术，最后通过智能控制来让车子动起来。成为了我国现阶段最先进的智能驾驶车系统。他们正在进一步的研究和完善来实现各项功能以便在实际生活中应用。1.2.2 国内外路径规划研究现状随着科技的发展，为了攻克众多领域中的关键技术，全球的学者在路径规化取得了众多成果。由于路径规划应用包含较广，因此只用于机器人领域和虚拟物品以及游戏开发。关于计算机中传感器和控制技术在不断的发展中，路径规划技术已作出了很大的突破，特别是对周围环境的全局路径规划。所以人们对未知环境中的路径规划有了更多的研究动力。从成果看，有下面几个方面：1）不断涌现的智能化算法。神经网络、模糊控制、遗传算法以及它们之间的结合。酹方法智能化后可以模拟人的思维，贴近非线性，有组织、学习的功能，且具备容错能力。2）不断提高的路径规划性能。其中包括安全性、实时性和可达性等。比如应用在移动机器人上的路径规划，一个可以正常行走的机器人，如果它的一项指标达不到标准，也一样会被淘汰，有些方法因为计实时性、算简单、安全性好等原因却可以存在。所以如何让不断的提高路径规划性能是大家都在探讨的问题。3）路径规划的多规划体系统。研究中协调路径规划已变得越来越热门，随着日记增加的应用，工作环境中需要规划的难度和需求的增多，路径规划的要求也不再局知识单个规划，更要求了动态的环境中能够使单个规划的路径与多规划体的合作形成统一。4）在路径规划中的多源信息耦合。智能车在动态的情况下从传感器得来的信息再用于路径的规划，而单一的传感器是不能使信息准确又可靠的，只有多个传感器相互组合才能得到既互补又低代价的信息，然后对周围环境进行分析。而多传感器在机器人的移动中的应用也越来越受到人们的关注。1.3 本论文主要结构及内容安排无人驾驶汽车即用车上的传感系统来扫描车辆位置、道路环境以及障碍物信息，自动驾驶车辆前进，以保证车辆可以可靠、安全地到达地点的智能车。本课题基于卫星定位系统及惯性定位系统信息耦合开展无人驾驶车辆局部路径规划研究，研究内容包括了三维位置信息的卫星定位解算、惯性定位解算、卫星/惯性信息的耦合方法研究，最终实现基于卫星/惯性信息耦合的无人驾驶车辆局部路径规划设计。第二章多源信息耦合及其应用2.1引言通过古代“瞎子摸象”故事我们可以知道，只靠单一的感官得到的信息，是不能全面认识客观事物的。万事万物都在变化，但人们感知和认知事物的能力却不能够随即应变。唐朝初期有句名言：“兼听则明，偏听则暗”，说的是收集不同的意见再决定才是聪明的，只听一个人的话会对事物产生片面的认知。生物在感受外界时都是使用多种感官配合的，其中就有听觉、视觉、嗅觉、触觉、味觉获得的信息，通过大脑之后才能做出决策。以此类推，在生活中国家也要收集大量的资料，通过不同的观点，才能制定出符合客观事实的方案。多源信息融合的技术自从被提出以来，就受到广泛的关注。其中美洲对此最为重视:而美国和英国都已经将信息融合技术用在了军事中；IEEE和SPIE更是组织了多次学术会议来探讨多源信息的耦合。经过这些年的发展，信息融合已经可以用于军事指挥控制、武器精确制导、空中交通管制、人工智能、气象预报、医疗诊断、气象预报、经济商业和经等多个领域。在初期被称为数据融合(DataFusion)的信息耦合，是对多传感器收集到的信号数据进行处理的，以便用来检测。然而随着时代的发展，处理的目标不再只是接收到的数据，而是从数据中提取出的信息，然后便出现了信息耦合的概念。信息耦合不只是耦合多源的信息，还能够对多源的数据抽象处理后继续融合处理，处理的过程中可能会用到一些数学工具。此时，信息耦合已经不只是处理表面的目标，由于高速发展的需求它已完成了极大的进步，比如控制耦合的过程，结构框架的分布，以及设计耦合层次等。总之，组合感兴趣的事件才是信息耦合的本质，组合互补得到的信息，然后使用合适的算法，以便提高目标的性能。它的主要功能有：信息检测性能的提高的同时能够压低其中的不确定性，完善信息可信度，增加自适应能力和容错能力，以此来降低判断事物的模糊性，增加决策能力。通常根据不同的需求，信息耦合被分成图像耦合、数据融合、决策耦合、特征融合、等。2.2 卫星导航的原理由二十到三十颗导航卫星组成的卫星导航(GNSS)系统包括地面监测站、主控站。用户可以通过导航设备对自己进行定位。卫星导航具有全球性、全天候、三维定位精度高、无积累误差、快速的优点。但一些封闭的环境会影响导航信号的传输，导致信号中断；相应的也会降低导航数据更新频率。俄罗斯的全球导航卫星系统(GLONASS)、美国的全球定位系统(GPS)中国的北斗星导航系统(BeiDoUNaVigaIionSateniteSyStem)和欧洲伽利略(GALILEO)是现阶段正在运行的卫星。印度区域卫星导航系统(IRNSS)和日本的准天顶卫星系统(QZSS)则还在建设当中。北斗星导航系统(BeiDouNavigationSatelliteSystem)在1994年启动的北斗星导航系统的目标是“先实验、再区域、再全球”。从2007年开始，国家建立的卫星导航网由5颗倾斜地球同步轨道卫星（IGSc）卫星）、5颗地球静止轨道卫星（GEO卫星）以及4颗中圆地球轨道卫星（MEO卫星）组成。北斗星导航系统的试用服务于2011年12月开始，正式为亚太地区提供有测速服务、源定位的时间是2012年12月。国家期望北斗星导航卫星网在2020年是能由35颗卫星构成，到时无源导航服务就可以覆盖全球。由北斗星导航卫星发射的三种导航电文的频率为1561.098MHz、1207.14MHz、1268.52MHz。目前用于民用的北斗星导航系统有着盲区少、具备产业化基础等优点。正是因此我国的导航领域对GPS的依赖才有所降低，可见北斗星导航系统的重要作用。全球定位系统（GPS）研制于1985年的子午仪卫星定位系统（TranSit）是世界上第一个卫星导航系统，尽管该系统定位精度也较差、能提供连续导航服务，美国海军还是在1964年才享受到它的服务，但也是它才论证了定位的可行性，为GPS导航系统的研制提供了铺垫。目前覆盖全球98%区域的导航卫星星座是美国发射的24颗导航卫星组建实现的。由GPS导航卫星发射两种导航电文频率是1575.42MHz、1227.6MHz0以便提供标准定为服务（SPS）和精密定为服务（PPS）这两种服务。作为最为成熟的导航系统，GNSS市场中绝大多数份额都是GPS,可见其应用范围之广。全球导航卫星系统（GLONASS）前身为“旋风”（TSiklOn）的全球导航卫星系统（GLONASS）时系统只能够定位静止或慢速的物体，对飞机、导弹等快速移动的物体是无法定位的，为此，GLONASS卫星导航系统应运而生。经过多年的发展，1995年时GLONASS星座已拥有了24颗导航卫星，在三个轨道上均匀分布，GLONASS系统的导航精度在此时终于可与GPS相媲美了。然后由于未能及时跟换卫星，直至2001年GLoNASS系统仅剩下6颗运行卫星。在之后则由GLONAss-M和GLONass-K两种导航卫星覆盖全。由于与GPS相当的定位精度GLONASS,却缺少相应的商业价值。市面上极少见到GLC）NASS。即使有，大多也属于定制的。欧洲伽利略（GALILEo）在2002年实施的欧洲伽利略（GALILEo）计划，可以实现十到十五米的精度定位。且预计会在2019年拥有30颗导航卫星星座，以便提供更加精准的全球定位服务。GALILEO导航卫星可以发射多种频率来满足用户的需求。并定义了四种服务：人身安全服务（SOL）,开放服务（OS）、公共管制服务和商务服务（CS）。卫星导航有多普勒测速、时间测距等方法，其中多普勒测速定位是通过用户接收到的信号频率与卫星发射的频率之间的多普勒频移实现的，同时算出用户的位置。而用户测量系统中4颗（或3颗）卫星发来信号对时间导航定位，然后通过三到四个方程式的数学模型运算，算出用户的位置。正是采用了这种方法“导航星”全球定位系统（GPS）才研制出来。由于卫星导航位置的精度足够高。广泛应用于军事的GPS,如坦克、车辆、步兵、火炮的定位；荆楚港领航与登录、引导海上舰队的会合；给布雷、反潜、搜索、扫雷、发射导弹和营救提供了精确的位置信息；飞机精密轰炸、导弹发射、摄影侦察、空中支援、交会与瓦斯、空中交通管制；战略导弹精度制导精度；低轨侦察和监视卫星对目标进行精确定位和测绘，并提供了一个统一的协调系统，用于战略防御、指挥、控制由导航卫星、地面台站和用户定位设备三个部分组成的卫星导航系统。其中导航卫星是卫星导航系统的空间部分，由多颗导航卫星构成空间导航网络。跟踪站、遥测站、计算中心、注水站和时间统一系统等部分，在地面站的测量、跟踪、计算和预测中对卫星轨道进行管理。一种由接收器、定时器、数据预处理器、计算机和显示装置组成的用户定位装置,可以接收来自卫星的微弱信号，并可接收卫星轨道参数和定时信息的信息，测出导航参数，最后通过计算机算出用户的位置坐标和速度矢量分量。其设备分为单人（如手持GPS接收机）、舰载、车载、弹载、机载和星载等多种类型。2.3 多源信息耦合及其应用2.3.1 多源信息耦合的概念随着计算机技术、通信技术和微电子技术的发展，以及现代战争的浮渣性日益提高,各种面向复杂背景的多源信息系统大量出现，破事人们要对多种传感器和不同信息源系统大量出现，使得人们不得不对多传感器得到的不同信息源进行更有效的集成，否则难以在程度上提高信息的自动化。这时在现代C4ISR系统中和各种武器平台上以及许多民事领域得到了广泛应用的多源（多传感器）信息耦合便迅速发展起来。针对多个或多类信息源（或传感器）的系统多源信息耦合展开的信息处理方法，被称作多源合成、多源关联、传感器集成，但多源信息耦合或多传感器融合更让人们接受。对信息耦合的概括是：信息处理的过程中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、优化综合以完成所需的决策且估计任务进行。如果说传感器作为信息耦合的基础，那么多源信息就能成为信息耦合的改变对象，信息耦合的核心是协调优化和综合处理。在军事领域，信息耦合主要包括检测、互联、关联（相关）、状态估计、目标识别、事态描述、威胁估计、传感器管理和数据库等。是每个处理级别都反映了对原始数据不同程度的抽象，且在多个级别上对传感器数据进行综合处理的过程中包括了从火力分配、检测到威胁判断和通道组织的过程，表现形式就是在较低级别对状态和属性的评估以及对较高层次上的整个态势、威胁的估计。总之，将来自多源或多个传感器的信息进行综合处理的信息融合可以得出更为准确、可靠的结论。2.3.2 多源信息融合的基本原理与级别生物中普遍存在的多源信息融合是一种本能。就是可以自主的综合身上器官探测的信息与先验知识的能力，然后对周围环境发生的情况进行估计。通过人类的感官上的度量特征，测出发生在不同空间范围内的现象，然后对特征融合处理转化成对有价值的环境解释。作为一种多源信息融合的人脑复杂问题函数模拟。在系统中，由于信息的特性所提供的不同，多源信息融合会像人的综合信息处理过程一样，使用多信息资源，合理控制和使用源和观测信息，在空间和时间上的互补和冗余信息根据一些优化标准，观察环境的一致性解释和描述。信息融合的目标是从每个源分离的观测信息的基础上得到更有效的信息的最佳组合。协同效率的提高是提高整个系统的效率，具有多个源协同工作的优势。45由于输入的信息可能会有些抽象而输出的结果也不尽相同，在多种信息融合的功能模型的基础上，人们将信息融合分为不同的级别。依据输入信息的抽象层次将信息融合分为三个级别：表面像素的融合、物体特征的融合个表示决策的融合。其中，一级耦合的主要优点是尽可能多的保持现场数据，为其他层次所提供其不能提供的信息，然而传感器数量大、处理代价高、数据通信容量大、处理时间长、抗干扰能力差、实时性差是他的缺点，最常见的就是像素级图像融合；三级耦合的优点则刚好相反，但预处理代价高、信息损失比较大也使得它不能完美的被使用；二级融合则是介于一级和三级融合的一种融合。而被大众所认同的耦合则如图所示。制细处理依据摩支持数骞库融合数据率图1信息融合系统六级功能分类模型图1中左边的环境是信息源和要监抄的跟踪。其功能主要有检测耦合、信源预处理、二级融合、三级融合、第四级、第五级以第六级。该模型在精细化处理上做出了优化，且强调了人在可以信息融合中发挥的作用，清晰地划分了检测到威胁估计的整个过程，同时可以耦合分布式检测，使人们对信息耦合理论有了更加深入的理解。多源信息融合中的信息源包括了雷达、ESM、红外、声呐、敌我识别器、电子情报、通信情报、技侦情报等。这里不仅有物理意义上的传感器系统，更包括了各种与观测环境匹配获取信息系统，甚至包括生物的感知系统。在信息源的初始处理阶段，根据时间、位置、传感器类型、信息的特征和属性来区分和规划，主要是进行信号的处理、分选、分配和补偿、像素以及信号级数据的关联和归类等。信号、特征就是他的输出。在多源信息融合系统中，为了避免融合系统过载以及提高融合系统性能可以通过对信息的预处理来实现。二级融合是对信号处理的信息融合，也是对问题进行分布检测，通常以检测准则形成的检测门限为基础，产生最后的检测输出。它的结构模型为：并行结构、分散式结构、树状结构、串行结构以及带反馈的并行结构。一级融合是通过传感器的观测报告以及传感器的状态估计来融合的，其中有时间上、空间上时空上的融合，通过对各传感器的位置信息进行耦合，建立目标跟踪和数据库，得到目标位置和速度。这包括数据校正，数据关联，目标跟踪，状态估计，航迹相关，估计融合等。在这个层次上，有集中式，分布式，混合和多层次结构。为了提高某些节点的跟踪能力，局部节点往往从融合节点接收反馈信息。目标识别信息融合，也称之为属性分类或特征估计，是目标识别（属性）数据的组合，由多个传感器获取目标身份的联合估计。目标识别的融合结构分为五个层次，即“数据人”、“数据人”、“特征”、“特征人”、“特征”、“决策”和“决策”。这种方法的优点是，它可以被用来构建一个灵活的信息融合系统。实际的应用研究也有指导意义。形势是国家和形势，是一个整体的概念。态势评估是对作战部队的部署和动态变化情况的评估过程，分析和确定事件发生的深层原因，并得到了敌人的结构和使用特性的估计，推断敌人的意图，预测未来的活动，最终形成一个全面的战场态势图，从而为最优决策提供依据。态势评估包括态势要素提取、现状分析和趋势预测、态势评估要素提取、态势推理准备；分析和确定事件发生的根本原因；根据过去的事件预测未来事件发生的时间，形成战场态势分析报告和综合态势图，为指挥员提供决策支持。威胁评估任务是事先了解情况评估的基础上，全面的敌人的伤害能力，运动能力，运动模式和行为的尝试和战术的影响，对敌人的作战事件或严重程度和打击意图作出的显示和警告，重点是对敌人的作战能力的定量表达，并估计敌人试图。在态势评估和威胁评估层面，涉及到大量异构传感器系统和异构信息，同时也涉及到指挥员的意图、人员心理、气候、环境、部队组成以及国际形势、重点和信息融合等层次的数据融合，由不同的知识层次构成的知识相互作用和支持，形成知识的形成过程。它不仅可以数据、信息的融合，而且还可以的方法和经验，甚至融合的思想。由于不确定性，知识整合也更加困难。精细处理包括评估、规划和控制，主要包括：性能评价信息融合系统性能评价、性能质量指标、有效性措施；融合控制要求，包括位置/状态、态势评估、威胁估计要求;信源要求，包括传感器任务、任务管理、数据采集、观测规划和优化资源利用，包括传感器的选择、分配和工作状态的传感器的优化和监测。多源信息融合的数据库系统主要包括支持数据库和融合数据库，这是多源信息融合系统的重要组成部分。其中，数据库环境、法规数据库、数据库技术、数据库算法。为了使数据库管理正常运行，需要采用高速并行推理机制和不精确推理方法来处理数据的海量和不确定的数据。2.4 多源信息融合的特点多源信息融合是多源信息综合处理过程的多源信息，在不同层次的抽象层次上反映了原始信息，包括从检测到的威胁评估、火力分配和渠道组织的完整过程，其结果是在低层次的状态和财产评价和整体状况的高度和威胁的估计。2.4.1 优点核心的信息融合是各类传感器的不同特点，综合利用，利用空间和时间信息，多方位的综合接入不同目标的属性信息，从而带来许多性能优势，主要：1）提高系统的生存能力。在某些源不能使用或干扰，或一个目标不在传感器的覆盖范围，将有另一部分的源可以提供信息，使系统不受干扰的连续运行，削弱了故障，提高检测概率。2）扩大空间覆盖范围。通过多个交叉覆盖传感器或源区，并扩大空间覆盖范围，一些传感器可以检测到其他传感器无法检测到的地方，从而增加了系统的空间监测和检测概率。3）扩大覆盖范围。当某些传感器无法检测时，其他传感器可以检测、测量目标或事件，即多个传感器的协同作用可以提高系统的实时监测范围和检测概率。4）增加信誉。一个或多个源可以识别相同的对象或事件。5）减少信息的模糊性。多源信息减少了目标或事件的不确定性。6）提高检测性能。多个目标的多个测量的有效融合，可以提高检测效率。7）提高空间分辨率。多传感器的孔径可以获得更高的分辨率比任何单一的传感器,和选择的防御反应能力和攻击方向可以支持的改进的目标位置数据。8）提高系统的冗余度。多源信息的使用具有内在的冗余性。9）增加测量空间的维数。用不同的传感器来测量系统的电磁频谱的频率，不容易被破坏的敌人的行动或自然现象。2.4.2 不利因素信息融合虽然能带来很多好处，但与单一来源信息系统相比，大大增加了多源信息的复杂度，从而产生一些不利因素：提高成本，增加设备的数量，增加规模，重量和功率消耗设备，复杂的关系之间的交联和通信的要求。7006005004003002001000501001502002503002.5 多源信息耦合的应用2.5.1 多源信息融合问题分类信息融合技术在军事和国民经济中有着广泛的应用，但军事信息融合与信息融合技术的融合有着重要的意义。这是由于这一事实，大多数的民用系统在一个人造的环境中运作，或在一个温和的现实的希望，大部分的军事系统必须在恶劣的环境中运行。根据操作环境的不同，将信息融合问题分为三类：设计环境、适度环境和充满敌意的环境。设计环境，如工业过程监控，机器人和交通控制等，其特点是：状态已知；可靠和准确的信息来源；固定数据库的系统元件。海洋监测、天气预报、金融系统和病人护理等环境，其特点是：已知部分状态；可靠的信息来源，但覆盖范围差；数据库的变量部分；系统影响。恶劣的环境如各种军事CMlSR,海空警戒、目标指示，如目标跟踪和导航系统，其特点是：不易确定的正极电缆状态；信息源可能是不精确的、不完整的、不可靠的，容易受到干扰；可变数据速率；感觉可以有效地影响系统相互协作的系统要素的咨询。2.5.2 民用(1)工业过程监测：工业过程监控是信息融合的重要应用领域，其融合的目的是要找出系统的状态超出正常工作范围的故障情况，并据此报警。核反应堆监测与油台监测。（2）工业机器人：随着现代科学技术的迅速发展。机器人的开发和应用范围不断扩大，集感知环境、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一。随着传感器技术的发展，机器人的传感器数量在不断增加，机器人可以通过融合传感器的信息，更自由、更灵活地移动机器人。对于一些大而复杂的任务和环境，需要采用多机器人协作来提高工作能力，这是涉及多传感器信息融合的问题。（3）智能制造系统：智能制造系统的物理基础是智能机器，包括各种智能加工机床、工具和材料转移、制备设备、装配设备以及测试和测试设备。通过对各种传感器信息进行智能融合处理，可以减少制造过程中信息的模糊不确定性、多维信息的耦合以及状态的变化，在制造系统中用智能机器代替人的脑力劳动。（4）船舶防撞与交通管制系统：在船舶碰撞避障和交通管制系统中，往往依靠雷达、声纳、信标、信标、气象、水文、全球定位系统等传感器提供信息和导航数据，实现船舶航行安全和海洋环境保护。（5）空中交通管制系统：空中交通管制系统是典型的多因素、多层次的信息融合系统1。是一个复杂的系统，它包括人员、管理机制、技术资源和操作程序管理，其目的是建立一个安全、高效、有序的空中交通。空中交通管制系统主要由导航设备、监控设备、通信设备及人员组成。导航设备将使飞机沿着指定的航路，利用无线电信息预先确定在预先设置某些地理位置的飞行员到固定地点，每一次和高度信息被转移到地面，其次是融合方法测试和飞行计划是一致的。监测和控制设备的功能是正确的飞机到指定的路线的偏差，以防止碰撞和调度的交通。这主要是由一个或两个雷达信息融合的位置,航向，速度和性能的飞机。现在的空气管设备是在不同的传感器（多雷达结构），计算机和控制平台，完成信息集成。调度人员对飞机的飞行情况进行监测，并及时处理危险的情况。（6）智能驾驶系统，采用多传感器信息融合的思想，融合算法的智能驾驶系统，可以弥补在某些情况下无法定位的问题，如运输装甲车、警车、救护车等具有实际意义的车辆。（7）遥感和遥测：遥感和遥感主要用于地面和海上监测，以查明和监测地形、海洋状况、天气模式、矿产资源、植物生长、环境条件和威胁，如漏油、漏辐射等。使用的传感器，如合成孔径雷达等。基于遥感信息的融合，能谱信息，综合利用光谱信息，微波信息和DEM的地理信息，通过对传感器信息的配合使用，物理现象和事件进行定位、识别和解释。（8）灾害预警：灾害预警主要用于获取相关信息，并应对灾害，以达到及时、准确报警的目的。（9）网络入侵检测：随着互联网技术的不断发展，计算机必须面对来自互联网的入侵，这就需要有效的入侵检测系统，以保护我们的计算机免受这些恶意行为的许可，而基于多特征信息融合的入侵检测技术可以增强网络入侵检测的力量，同时减少误报。（10）金融信息融合：国际金融市场的金融信息融合。通过对各种来源信息的检测、分析和预测，并通过动态贝叶斯网络和智能计算模型进行动态信息融合，及时发现投资机会、投资策略、优化投资组合和投资风险管理，提供信息和决策支持。（11）数字旅游：数字旅游是旅游信息化建设的方向。由于旅游目的地具有不同的空间特征，而数字旅游信息的需求表现为丰富的多媒体手段。因此，有必要对旅游空间数据和多媒体信息进行有效的整合与管理，实现出版与共享的融合。（12）病人监测系统：病人在任何时间和任何地点的变化，根据各种数据来源，例如，传感器，医疗记录，个人的历史，气候，季节和其他信息确定其护理，诊断和治疗,使用信息融合算法来处理这些数据。2.5.3 军用信息融合理论与技术起源于军事领域，在军事上的应用最早和最广泛。目标机动增强和武器的大规模杀伤性武器和更为复杂的环境和威胁、劳动成本和人员安全的考虑，系统的复杂性和规模的增加，促进信息融合系统的发展。信息融合在军事领域的应用，包括从单个作战单平台和武器系统到战术和战略指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察任务的广泛领域。具体有：（1）多来源自我服务武器系统和自我载载的承运人；（2）使用单一武器平台，如舰艇、机载监视、地面站、空间目标监视或分布式多源网络的广域监视系统；（3）具有多个传感器的消防控制系统，用于拦截、跟踪和指挥制导；（4）信息收集系统；（5）指示和警告系其任务是试图估计威胁和敌人；（6）军事部队的指挥和控制站；（7）在弹道导弹防御bmc3i系统；（8）网络中心战，协同作战的应用能力，单气趋势图，一个基态的身影，海单趋势图，C4ISR系统，icaisrC4XIJ,Sr,复杂系统。目前，世界主要军事强国都在争先恐后地投入大量人力、物力资源和金融资源进行信息融合理论与技术研究，安排了大量的科研项目，并取得了大量的研究成果，逐步投入实际应用。到目前为止，美国、英国、德国、法国、意大利、日本、俄罗斯等国家已经开发了数百个军事信息融合系统，目前已经有了多模式的传感器武器系统。2.6 本章小结本章主要对多源信息的耦合以及应用做了详细的介绍，以对后面章节做出铺垫。虽然信息融合理论和技术已经得到了长足的发展，但仍有许多有待进一步研究和探索的领域。主要研究方向：复杂环境下的分布式检测融合；多传感器多目标跟踪算法；复杂目标运动环境；变结构状态估计融合；目标识别与融合算法；态势感知；信号融合;多源信息融合理论；智能数据库；图像融合算法；空间信息融合；多不确定推理方法；信息融合系统工程。第三章GNSS/1NS耦合的方法及分析3.1背景GNSS/INS组合是传感器组合或传感器一体化的一种形式,包括吧不同传感器系统的出书信息结合起来以获取对导航参数的更好估计。GNSS接收机是卫视传感器。可用速度估计来减小滤波器延迟，其原始输出是其天线相对于地心坐标系的位置。GNSS的位置误差依赖于接收机所跟踪的GNSS卫星的可用性和几何分布，以及之前描述的其他误差源。除了那些没有足够的可用卫星信号用于求解位置解的情况外，其他情况的RMS（均方根）位置误差都将是有界的。INS使用加速度和此台（或姿态速度）传感器，但其主要输出也是位置一相对于地心坐标系的ISA位置。ISA的位置误差依赖于第二章描述的惯性传感器和地球模型的好坏。虽然其短时的位置误差非常平滑，但RMS位置误差是无界的（随时间无限增长）。本章主要江苏用于综合GNSS和INS输出信息以提高整体系统性能的实用方法，包括以下一些内容：（1）在标称GNSS条件下,接收机能够跟踪足够的卫星以获取良好位置估计时的