1、組合導(dǎo)航系統(tǒng)是用以解決導(dǎo)航定位、運動控制、設(shè)備標(biāo)定對準(zhǔn)等問題的信息綜合系統(tǒng)，具有高精度、高可靠性、高自動化程度的優(yōu)點，是網(wǎng)絡(luò)化導(dǎo)航系統(tǒng)發(fā)展的必然趨勢。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。信息融合的核心問題可以歸結(jié)為三類問題：數(shù)據(jù)問題，方法問題和模型問題。信息融合系統(tǒng)要達(dá)到其設(shè)計要求，要完成其任務(wù)與使命，要實現(xiàn)其工作目的，都必須面對相應(yīng)對象條件下的數(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)計為技術(shù)背景，圍繞多源信息融合中的三類問題，針對組合導(dǎo)航系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)熱點，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)鍵問題上開展研究。
　　 1.針對多傳感器系統(tǒng)導(dǎo)航信息時空屬性不一致的問題，明確了在組合導(dǎo)航系統(tǒng)中時間配準(zhǔn)和空間配準(zhǔn)的任務(wù)，分別分析了組合導(dǎo)航系統(tǒng)中時間誤差和空間誤差的來源與影響；分析了現(xiàn)有時間配準(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間配準(zhǔn)算法，通過分段重疊處理，在保證量測精度的條件下將不同傳感器的量測信息配準(zhǔn)到統(tǒng)一處理時刻，抑制了具有不確定性的時間誤差；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法適用測量周期有較大倍率的工程情況的問題，增加融合信息，擴(kuò)大算法適用性和實用性，使改進(jìn)算法工程化；對導(dǎo)航中的坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換的問題進(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桿臂加速度的基礎(chǔ)上

4、，針對組合導(dǎo)航系統(tǒng)多傳感器之間桿臂效應(yīng)影響速度估計的問題，通過反向推導(dǎo)桿臂加速度原理分析桿臂效應(yīng)在速度估計中的作用，提出用桿臂誤差簡易模型補(bǔ)償速度估計的方法。
　　 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，通過基于奇異值分解的可觀測性分析方法預(yù)測系統(tǒng)方程的合理性和驗證組合系統(tǒng)的優(yōu)越性；針對聯(lián)

5、邦濾波信息分配原則研究中相互矛盾的現(xiàn)狀，通過歸納、對比，以信息分配系數(shù)與系統(tǒng)性能的關(guān)系為研究對象，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結(jié)論，為聯(lián)邦濾波設(shè)計提供理論依據(jù)；針對現(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)，通過時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.從估計的本質(zhì)和估計最優(yōu)性的內(nèi)在性質(zhì)出發(fā)，對組合導(dǎo)航系統(tǒng)信息融合估計方法的最優(yōu)性進(jìn)行分析。以線性最小方差作為最優(yōu)準(zhǔn)則，采用理論分析和實驗分析的辦法，對非理想條件下的融合估計的最優(yōu)性進(jìn)行了分析，分別對有色噪聲情況下的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；對基于時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，以及在對非理想條件下估計最優(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)計了DR/INS冗余導(dǎo)航系統(tǒng)多模型自適應(yīng)估計融合算法，保證載體擁