1 前言
多源信息融合技术在航空陆基导航中的应用逐渐成为导航系统研究的热点。传统导航技术，如全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS），虽然在多数环境下能够提供可靠的导航数据，但在复杂的电磁环境、信号干扰或卫星信号失效的情况下，单一系统的导航精度和可靠性难以满足实际需求。因此，研究多源信息融合技术，以克服单一导航系统的局限性，提高系统的精度、鲁棒性和容错性，已经成为航空陆基导航领域的关键课题。
2 多源信息融合在航空陆基导航中的具体应用
2.1 GNSS与惯性导航系统的组合应用
通过将GNSS与INS组合，两者的优势得到充分发挥，INS能够在GNSS信号失效或短时丢失时提供连续的导航解算，避免导航中断，而GNSS则通过周期性的定位信息修正INS的累计误差，防止惯性漂移的影响。结合卡尔曼滤波等融合算法，系统能够在多源信息中提取最优数据，动态调整两者的权重，实现高精度定位。该组合方式不仅提高了导航系统在复杂环境下的适应能力，还为航空器在长时间、高动态飞行中的稳定导航提供了技术保障[1]。
2.2地面传感器与惯性导航的融合
雷达能够提供全天候的环境感知能力，通过发射和接收电磁波测量目标距离和相对速度，有效应对恶劣气象条件下的导航需求，而视觉传感器通过捕捉图像数据实现目标识别与定位，提供了丰富的环境信息，两者在不同环境下分别发挥优势，与惯性导航系统的组合使得导航系统在数据冗余、抗干扰和自适应能力上得到提升。惯性导航系统通过对机载传感器数据的持续积累，实现自主定位，而地面传感器的引入则能够在惯性系统漂移累计过大时提供外部修正，避免误差扩散。通过将雷达的远程探测能力与视觉传感器的高分辨率成像结合，利用融合算法在导航系统中实现数据的动态调整与最优融合，有效增强了系统的可靠性和稳定性，并在多变环境中保持持续的导航精度，确保了航空陆基导航的顺利进行[2]。
2.3信息源的选择与融合策略
（1）多源信息的选择标准与权重分配
多源信息的选择需综合考虑各信息源的精度、实时性、环境适应性以及冗余性，确保在不同环境条件下能够获取最优的导航信息。精度高、稳定性好的信息源在系统中占据更高的权重，而实时性差或易受环境干扰的信息源则会被赋予较低权重，从而避免误差传播对导航结果产生负面影响。权重分配的过程不仅需要考虑单一信息源的可靠性，还要综合评估各信息源之间的相关性与独立性。信息源之间的相互补充与验证是权重分配的关键依据，互为补充的信息源通过交叉验证来增强系统的整体鲁棒性，而具有较高独立性的信息源则能够在某一信息源失效时独立提供有效数据，从而提升导航系统的容错性。
（2）数据冗余与容错机制的设计
在设计过程中，不同信息源之间的冗余关系至关重要，当某一数据源的测量出现偏差时，系统能够自动识别问题并通过其他信息源进行校正，从而提升导航信息的准确性。容错机制的作用在于，当系统发生故障或数据异常时，通过算法进行自动检测和调整，保持系统的稳定运行。通过分析和比对历史数据，容错机制能够迅速识别异常情况，并切换到替代算法或备用信息源进行补偿，使得系统在复杂环境或极端条件下依然能够提供稳定的导航服务[3]。
3多源信息融合在航空陆基导航中的实现
3.1多源信息融合架构设计
（1）集中式、分布式和混合式融合架构的比较与选择
在航空陆基导航系统中，架构设计是多源信息融合的核心，集中式、分布式和混合式三种架构各具特点，选择适合的架构需综合考虑系统需求、环境复杂性和资源配置。集中式融合架构将所有传感器数据集中处理，这种方式能够提供统一的数据处理流程和高效的协同计算；分布式融合架构则将数据处理分散到各个子系统中，每个子系统独立处理数据并在需要时进行信息共享，分布式架构的优点在于其较强的容错能力和系统的灵活性，适用于环境变化快、计算资源分散的情况；混合式架构结合了集中式与分布式架构的优势，既在核心部分保持集中式的高效处理能力，又在外围模块采用分布式的灵活处理方式，提供了较好的平衡点。在实际应用中，混合式架构往往是首选，其能够在应对复杂环境时提供高效、稳定的性能，同时具备较强的扩展性与容错性，因此在航空陆基导航的多源信息融合中，混合式架构因其综合优势成为优先考虑的方案。
（2）航空陆基导航中的具体架构实现
在航空陆基导航的具体架构实现中，多源信息融合系统必须综合考虑传感器分布、数据处理能力以及信息传输的可靠性与实时性。系统通常由多个模块组成，包括传感器层、数据处理层和决策层。传感器层负责收集来自不同信息源的数据，各传感器通过专用接口连接系统，以确保数据采集过程中的同步性和完整性。数据处理层作为架构的核心，采用融合算法对传感器数据进行处理与融合，通过这些算法对数据进行综合处理，纠正单一传感器的潜在误差，从而确保最终输出的导航信息具有高精度和可靠性。决策层则利用融合后的数据做出关键的导航决策，控制航空器的飞行路径和姿态调整[4]。
3.2融合算法的优化与实现
（1）动态观测选择与故障检测策略
动态观测选择通过实时评估不同传感器数据的质量与可信度，根据环境变化和任务需求，选择最优观测数据参与融合。此过程涉及对传感器性能的持续监测，利用加权机制调整各观测数据的影响权重，当某一传感器的数据质量下降或受到外界干扰时，系统能够及时降低其权重，甚至剔除其数据，以避免影响整体导航精度。这种动态调整机制确保系统在多变环境中始终保持高精度的导航能力。故障检测策略则通过实时监控系统内各传感器与数据处理模块的运行状态，识别并隔离故障源。故障检测通常采用基于统计学的方法，如残差分析、卡方检验等，能够快速识别异常数据或系统故障，并触发冗余机制或备用算法接管，确保导航系统在故障发生时仍能保持稳定运行。
（2）实时性与计算复杂度的平衡
导航系统要求在有限时间内处理大量传感器数据，并输出高精度的导航信息，因此实时性成为首要考虑因素。然而，复杂的融合算法往往伴随着高计算量，增加系统响应时间，降低实时性。因此，平衡这两者需要通过算法优化和硬件配置来实现。第一，选择适当的融合算法，例如在不降低精度的前提下，可以采用扩展卡尔曼滤波代替粒子滤波等计算量较大的方法，这样可以有效减少计算时间。第二，通过算法简化、并行计算以及硬件加速等手段进一步优化系统性能，减少延迟。算法简化涉及对不必要的计算步骤进行精简或对计算频率进行动态调整，保证系统在关键时刻能够快速响应。并行计算通过将任务分解到多个处理器或计算单元中同时执行，提升整体计算效率[5]。
4结语
综上所述，多源信息融合不仅有效解决了单一导航系统在复杂环境中的局限性，还显著提高了系统的容错性和鲁棒性。融合系统能够在多种环境下实现高精度导航，尤其是在卫星信号受限或环境复杂的情况。未来，随着传感器技术的进步与融合算法的进一步优化，多源信息融合技术将在航空陆基导航中发挥更加重要的作用，推动导航系统朝着更加智能化、适应性更强的方向发展。
参考文献：
[1]王涵, 卢增全, 刘山. 一种基于多源信息融合的大型车辆辅助导航信息系统[J]. 中国科技信息, 2020, (05): 104-108.
[2]高国民. 基于多源信息融合的红花采摘机器人田间导航系统研究[D]. 新疆农业大学, 2020.
[3]罗勇, 尹洪亮, 吴宏悦, 等. 基于数据链的多源导航信息融合技术[J]. 舰船科学技术, 2020, 45 (13): 136-141.
[4]孙宇. 基于多源信息融合的农业机械全田块自动导航系统研究[D]. 江苏大学, 2020.
[5]刘慧, 段云鹏, 沈跃. 果园移动机器人激光雷达双源信息融合实时导航方法[J]. 农业机械学报, 2020, 54 (08): 249-258.
