基于多平台信息融合的船舶导航技术

为保证船舶航行的安全性,对传统综合导航平台的技术实现进行分析,提出基于多平台信息融合的导航技术实现方案。在对船用雷达导航系统（Radar Navigation System,RNS）、船舶自动识别系统（Automatic Identification System,AIS）、罗经和计程仪的导航数据进行分析的基础上,设计以数据融合为支撑的船舶导航系统架构,并以实例验证该技术的可行性和有效性。该技术可有效发挥不同平台的导航信息优势,对船舶综合导航系统的优化具有一定的参考价值。     

云平台在船舶导航集成系统中的应用

随着海洋开发的深入,基于导航信息的应用越来越广泛,如卫星导航系统可以通过接收卫星信息来获取船舶的坐标及计算航向航速;同样,采用位置传感器也可以得到相关信息。这2种不同类型的导航系统各有各的优点及缺点。基于云平台的船舶导航集成系统通过云计算中心将不同的导航设备进行有机组合,并对各个导航系统获取的数据进行融合。本文将传感器导航及卫星导航以及不同卫星系统的导航设备进行集成,有效提高了船舶导航系统的准确性及稳定性。     

船用无线电导航仪器发展概况

当代海员导航方法,除了传统的推算导航、陆标导航及天文导航之外,发展得较快的是无线电导航。无线电导航是利用电波在空间速度最快而干扰最小的传送和接收来测定目标、确定船舶与目标的距离,引导船舶安全航行的。从无线电波动方式来分,有振幅系统、相位系统、时间差系统以及频率系统。按作用距离分,则有近程导航系统、中程导航系统、远程导航系统以及超远航导航系统。为了提高导航精度及其可靠性,又提出了组合导航,它把各种导航设备的接收信息,通过传感器输入到电子计算机中     

基于海流数据库的Kalman滤波在水下导航中的应用

定位精度对载体至关重要.提高定位精度有2种方式:一是增加高精度导航设备;二是利用数据处理方法.水下载体缺乏高精度的导航设备,但其又需要在水下保持长时间的精确航行.通过建立高精度的海流数据库,然后利用数据融合算法对水下导航信息进行处理来获得高精度的位置信息,该数据融合算法实质是基于海流数据库的Kalman 滤波.通过大量的仿真实验和海试证明,该算法具有很强的实用性和有效性.     

数据融合技术在船舶组合导航中的应用研究

随着船舶导航系统的组合应用,有必要对组合导航信息进行数据融合以提供高可靠性的导航信息。在简单分析了船舶导航信息主要的数据融合方法的基础上,针对联邦滤波器的结构设计了传感器本地多次数据融合决策算法,并对融合了传感器本地决策数据融合算法的容错性进行了分析,对于推动数据融合在船舶组合导航中的应用具有一定借鉴意义。     

船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测方法

传统船舶航线控制网络信息攻击检测方法,受到远程数据核编码器数据同步的时间不对称影响,导致攻击节点数据核受损信息无同检测算法检测量实时同步,从而出现检测响应出现延迟,降低了检测方法的整体效果。根据数据核编码器数据同步特点,提出船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测方法研究。首先,对远程数据核编码器进行计算变量的同步优化;然后,引入布谷鸟算法根据编码器计算特征量,对被远程攻击受损数据进行节点定位;最后,通过数据标准化计算,完成对攻击数据节点位置的确定,完成对船舶航线远程控制网络攻击信息实时检测。通过与传统检测方法的实验数据对比结果,证明提出方法的有效性。     

基于互联网技术的舰船智能导航系统

传统舰船导航系统在北斗、GPS等多重卫星定位数据融合计算上,存在硬件采集信号与软件数据融合误差较大,目标定位准确度较低的问题,设计基于互联网技术的舰船智能导航系统。首先在硬件上创建定位融合信息采集框架,实现多类型定位数据信号的高精度、连续、同步采集;然后在软件设计部分采用互联网技术对信号处理算法进行优化,具体分为多类型导航数据信号的大数据特征提取、多类型导航信号的联邦科尔曼融合滤波、多类型定位数据的实时修正三部分,通过硬件与软件部分的重构,实现提升系统定位准确度的效果。通过与现有导航系统的10组定位目标的实际定位精度测试表明,设计系统具有定位误差小、速度快、稳定性好、抗干扰性强的特点。     

舰船卫星导航系统中信号融合误差纠偏技术

舰船卫星导航系统中的信号融合误差纠偏技术是指通过将卫星导航系统的多类型信号进行融合,并对其进行误差纠偏,降低信号噪声的同时,改善当前的信号质量,从而提高舰船卫星导航的精度和可靠性。本文首先对舰船卫星导航的坐标系进行详细介绍,分析舰船卫星导航系统的噪声类型和特点,结合分数阶Fourier变换技术搭建了一种舰船卫星导航系统的信息融合平台,对于改善舰船卫星导航的信息精度有重要意义。     

计算机辅助处理技术在船舶智能导航系统中的应用

船舶导航系统是船舶航行控制系统体系中重要的组成部分。智能导航系统通过对捕捉信号图像的分析与计算,为船舶航行路径控制提供准确数据。为了进一步提升智能导航系统的图像分析精准度,提出计算机辅助处理技术在船舶智能导航系统中的应用。通过计算机辅助技术对导航信号进行信号参数计算,得到信号图像中的转换变量。根据计算值对图像中的变量进行二值图像分割计算,清晰导航目标图像;最后对图像中的风险源进行检索,得到最佳导航路径。为了证明设计的有效性,通过使用前后数据的对比实验,证明提出的计算机辅助处理技术,具有提升智能导航系统导航定位精准度的作用。     

数据挖掘技术在海流要素辅助船舶导航中的应用研究

海流对船舶导航、航行安全影响较大.本文在对海流研究成果和海洋环境数据库进行深入研究的基础上,详细考察了船舶在航行过程中对海流信息的应用环境及需求.为提高业务化应用能力,采用模式分析等数据挖掘技术,提出了实测数据融合的技术方案,给出了海流要素辅助船舶导航的应用模式.最后,以电子海图系统为平台,初步建立了海流要素辅助航迹模拟、船位校正等应用系统.     

基于UUV动力学模型的实时海流估计方法研究

提出了一种基于UUV模型的海流估计方法。结合UUV的动力学模型,根据实际系统状态与模型系统状态得到UUV航行环境的海流信息,避免了海流估计对开环操纵性试验的依赖。此外,针对模型与各个传感器间的时间、空间异步问题,采用了数据融合理论中常用的插值法进行时空配准。最后,通过多次UUV试验数据验证了该方法的有效性,并与用最小二乘法得到的海流信息作对比。结果表明,该方法具有较强的工程意义。     

基于卡尔曼滤波的舰船综合导航信息处理

数据处理是舰船综合导航系统的核心任务,此文具体介绍了舰船综合导航卡尔曼滤波的模型建立和滤波实现,提出了基于卡尔曼滤波思想的舰船综合导航信息融合处理方法,并利用Matlab软件进行了仿真和结果分析。     

基于智能导航的舰船应急疏散路径自动定位方法

传统船舶应急疏散路径导航系统存在船舶逃生路径数据定位准确度差,应急疏散导航响应时间慢,影响人员快速逃生撤离时间。针对此问题产生根源进行深入分析,并提出基于智能导航的舰船应急疏散路径自动定位方法。对传统定位策略进行替换修正,首先导入雷达导航数据融合策略。融合船舶激光雷达数据与GPS、北斗卫星定位信号数据。接着引入路径实时定位算法,通过算法对融合数据进行实时规划引导,完成人员快速撤离。最后,通过仿真实验对传统方法与提出方法进行对比测试,证明提出方法具有定位速度快、响应速度快、路径规划准确的特点。     

基于人机交互技术的舰船智能导航系统设计方法

构建舰船智能导航系统,结合海图电子化分析提高导航控制能力,提出基于人机交互技术的舰船智能导航系统设计方法。采用地图投影计算方法进行舰船智能导航的GIS信息加载,结合海图静态水深测量以及航线分支调度方法进行舰船导航过程中的动态信息交互,结合地理约束机制和视觉约束机制,通过量化均衡控制和航海视觉监测,实现对舰船智能导航的人机交互设计。测试表明,采用该方法进行舰船智能导航的人机交互性较好,信息动态加载能力较强,视觉效果较好。     

基于分布式网络的水面舰艇编队一体化导航方法

[目的]针对体系化作战中,水面舰艇编队导航面临设备损毁、导航干扰等复杂作战环境的挑战,提出一种基于分布式网络的水面舰艇编队一体化导航系统及方法。[方法]通过分布式协同导航提升编队应对复杂环境的可靠性和灵活性。编队一体化导航系统分为设备层、系统层和体系层,设备层输出原始的GNSS/INS导航数据,系统层输出节点独立导航数据,体系层融合生成编队协同导航数据。为实现体系层编队协同导航数据融合,采用Floyd算法,以基线传递路径最短的原则构建分布式编队协同导航网络,在节点独立导航数据的基础上通过动态基线传递生成节点协同导航数据;通过加权最小二乘法融合多个节点协同导航数据输出编队协同导航数据。[结果]仿真结果表明,应用该方法可成功构建分布式协同导航网络。通过导航支援,保障了受毁伤节点导航的不中断;通过精度支援,提升了受干扰节点的导航精度。[结论]分布式协同导航具有抗毁伤、抗干扰、可提高精度的优势,并可有效应对复杂的作战环境。     

多航向传感器信息融合与容错联邦卡尔曼滤波器在舰艇综合导航系统中的应用

不同的航向确定方法呈现不同的误差特性,通过多航向传感器的信息融合能够获得更稳定、准确的航向测量。本文提出了一种包含多个航向传感器数据融合和故障容错联邦卡尔曼滤波器的组合导航方法。该方法能够实现多个航向传感器的数据融合,同时还能实现传感器的在线故障检测和实时容错。首先基于输出误差协方差的权值法对航向测量进行最优融合,然后基于状态卡方和残差卡方设计了一个容错联邦卡尔曼滤波器,该滤波器能够检测并隔离故障的航向传感器。实测数据试验表明,该方法能够达到预期的舰艇组合导航系统的故障容错性能。     

现代舰船组合导航系统的信息融合

基于当前舰船组合导航系统的发展趋势与应用前景，对导航信息的融合技术进行了探讨，并提出了具有互补特性信息融合的原则和方式以及几种导航信息融合的结构模式与特点，指出了发展信息融合技术，进行应用研究的方向和前景。     

多网络融合条件下的舰船组合导航系统开发

船舶为了能够在大海上精确的定位,船舶的导航定位系统一定要能够提供舰船的准确可靠的位置、速度以及姿态等重要信息,因此舰船的导航系统的精度和可靠性是重要的衡量指标。多网络融合的组合导航系统有着很多的导航定位传感模块,这些模块构成了一个完整的导航定位系统,极大的提高了舰船导航的定位精度。本文立足于多网络的组合导航定位系统,分析了多网络融合技术的基本原理及结构;研究了组合导航系统的特点及基本组成;最后总结了常用的几种导航定位系统和数据处理方法。这对我国未来组合导航系统的开发起着指导作用。     

一种微小型组合导航系统的多信息融合方法

针对微小型惯性测量单元、GPS、大地数据系统和磁强计组成的组合导航系统,提出一种新的信息融合方法.通过系统的故障诊断环节对各传感器输出信息进行分析、比较和判断,隔离故障信息,对正常信息进行融合.计算机仿真结果表明,该系统在短时间出现故障时能够保持较高的导航精度.     

内河船舶AIS与雷达动态信息集成性融合

针对船载传感器信息的多源性、多维性和异构性特征,构建船舶动态信息融合模型,以提高内河航行中船员对目标船动态的感知和辨析能力。通过分析船载导航设备在船舶动态辨析中的局限性和互补性,构建集成卡尔曼滤波、自适应加权和神经网络等方法的多源异构数据融合模型,并通过实测和模拟数据计算对该模型进行验证,确定系统的可靠性、稳定性和精确性。该模型不仅对保障内河船舶航行安全、提高内河水上交通效率具有重要的理论参考价值,而且对内河水运安全的保障工作具有积极的现实意义。