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中科大现代信号处理技术课件——data fusion

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现代信号处理_2012-03

现代信号处理_2012-03


2 1
M
)且 零衰减模拟频率点, 即 i c tg( i / 2) c tg(Fi / Fs ,
12 10
由图可见，椭圆滤波器比其他滤波器更陡，因此在选 择滤波器的时候，椭圆滤波器能够以较低的阶数获得 较窄的过渡带宽，但是它在通带和阻带上都有波动
现代信号处理 25
0.1 Ap max
N lg(k12 ) / lg(q )
p、r 分别为“预畸”后低通滤波器的通带边界频率和 阻带边界频率，p r c2
现代信号处理 27 现代信号处理 28
7
互补滤波器设计与实现

互补滤波器设计与实现
（1）奇阶互补滤波器设计
互补关系 当N为奇数，且满足以下关系式
2
现代信号处理 29 现代信号处理 30
互补滤波器设计与实现
高、低通互补对
H L ( s ) H L ( s ) 1 1
•设计
互补滤波器设计与实现
零点分离和分配原则
•设计
12
2 M s 2 i s2 2 2 k1 i 1 1 s i
1
•设计
奇阶互补滤波器设计 奇阶互补滤波器实现

一般奇阶互补滤波器的数字实现 奇阶镜象互补滤波器的数字实现

互补关系式及其推广
k1
1 或 (100.1 Ap 1)(100.1 Ar 1) 1
则模拟椭圆低通滤波器(1)与其对应的高通 滤波器 H H (s) H L (1 / s) 构成一对互补滤波器
k 1 K k 1
K
k
) )
H i ( z ) h(i ) h(i M ) z h(i 2M ) z

现代信号处理基础ppt

现代信号处理基础ppt

（ 白 随 机 C ov ( k - n ) 0）
2 E ( m N E [ m N ])


1 N
2

N 1
E { x ( n ) m }
2
1 N
2
n0

n0
N 1
2


2
N
N
2 lim E ( m N E [ m N ]) 0
N
n0
N|m | N
R x ( m ) (1
（有偏、渐进无偏估计） 自相关函数估计的方差
2 D [ R x ( m )] E [ R x ( m ) E { R x ( m )} ]


2
2 E [ R x ( m )] E { R x ( m )}
N 1 2

N 1 N 1 1 2 E x ( n ) m 2 E x ( n ) m x ( k ) m 2 N n0 n0 k 0 n k
N 1
第二章 现代信号处理基础
随机矢量及其统计特性
随机信号的估计评价及估计方法
随机信号通过LTI系统
相关抵消与正交分解
谱分解定理
信号模型参数与功率谱
随机矢量及其统计特性
以3个习题为例： 例1 N维高斯分布随机矢量 x 的均值矢量为 m x ，协方差矩阵 为 。现对 x 作线性变换 B x ，其中B是 N N 阶常数矩 阵，试证明 是高斯分布的。
1
M 2


1 T 1 ex p ( y y ) y 2

《数字信号处理技术》PPT课件

《数字信号处理技术》PPT课件
为便于数学处理，对截断信号做周期延拓，得到虚拟的 无限长信号。
§14.4 信号的截断、能量泄露
周期延拓后的信号与真实信号是不同的，下面从数学的角 度来看这种处理带来的误差情况。
设有余弦信号x(t)，用矩形窗函数w(t)与其相乘，得到截 断信号：y(t) =x(t)w(t)
将截断信号谱 XT(ω)与原始信号谱X(ω)相比较可知，它已 不是原来的两条谱线，而是两段振荡的连续谱. 原来集中在f0处
a) 多种多样的工业用计算机。
§14.1 数字信号处理概述
2) 计算机软硬件技术发展的有力推动
b) 灵活、方便的计算机虚拟仪器开发系统
§14.1 数字信号处理概述
案例：铁路机车FSK信号检测与分析
京广线计划提速到200公里/小时 合作任务：机车状态信号识别(频率解调)
§14.2 模数(A/D)和数模(D/A)
§14.3 采样定理
2 采样定理
A/D采样前的抗混迭滤波：
对象
物理信号
传 感 器
电信号
放 大 调 制
电信号
A/D 转换
数字信号
展开
放大
低通滤波 (0~Fs/2)
§14.3 采样定理
用计算机进行测试信号处理时，不可能对无限长的 信号进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析， 这个过程称信号截断。
1、数字信号处理的主要研究内容
数字信号处理主要研究用数字序列来表示测试信号，并 用数学公式和运算来对这些数字序列进行处理。内容包括数字 波形分析、幅值分析、频谱分析和数字滤波。
A
X(0)
X(1)
0
t
X(2)
E
1 N
X
i
X(3)
X(4)

最新现代信号处理第1章ppt课件

最新现代信号处理第1章ppt课件
信号是传载信息的物理量，是信息的表现形式。
信号处理的本质是信息的变换和提取。
信息的提取就要借助各种信号获取方法以及信号处理 技术。
信号测量系统和信号处理的工作内容的成本已达到装 备系统总成本的50%-70%。
1.1 现代信号处理的内容和意义
信号处理技术的应用领域：
电子通讯； 机械振动信号的分析与处理； 自动测量与控制工程领域； 语音分析、图像处理与声纳探测； 生物医学工程。
(1.4.4)
R x(y ) x ( t)y ( t)d t x ( t)y ( ,t)
(1.4.5)
内积可视为 x (t与) “基函数”关系紧密度或相似性的一种度量。
1.4 信号处理的内积与基函数
信号的内积与基函数
傅里叶变换是应用最为广泛的信号处理方法，函数 x (t ) 的傅里叶变换为
cn
1 T
T/2 x(t)eintdt
T/ 2
(1.3.6)
1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解
1.3.2 信号的正交分解
傅里叶级数具有两个独特的性质：
1、函数 x (t ) 可分解为无限多个互相正交的分量 gn(t):cneint 的和，其中正交是指 g m 与 g n 的内积对所有 mn成立， 即
gm,gn:T 1 T T //2 2gm (t)gn(t)d t0
mn
2、正交分量 或 可用一个简单的基函数
的整数m
或n的膨胀g生m 成，g 线n 性累加逼近任何函数 g1(。t)
x(t) 小波变换中，通过母小波的伸缩和平移生成小波族。
1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解
1.3.2 信号的正交分解
第一章 绪论
1.1 现代信号处理的内容和意义 1.2 信号的分类 1.3 非平稳信号处理和信号的正交分解 1.4 信号处理的内积与基函数 1.5 现代信号处理的应用现状与进展

《信号处理技术》PPT课件

《信号处理技术》PPT课件

2021/6/10
31
水平频率… 48.1 千赫兹
代表每秒形成的线条种数
• 每画条横线需要多长时间呢?
更高速率表示图象更清晰 计算法
• (实际线条[解析度])乘(更新速率) • (801线条) 乘 (60赫兹)
等于 48.1千赫兹
2021/6/10
32
视频频率… 70.8 兆赫兹
每一秒形成的象素数量
VGA 计算计标准输出
• RGBS-
复合同步
旧产品
• RGsB-
绿带同步
SUN, SGI, 工作站系统
• RsGsBs- 红绿蓝带同步
SGI 工作站
2021/6/10
24
回顾信号的处理…
信号源 译码矩阵
2021/6/10
Y/C 复合输出 复合器
25
用那一类信号？
Composite
YC YUV
但现在正转变中
问题发生在模拟与数码之间的处理
• 模拟至数码与数码的转换
数码系统只能代表单位… 1, 2, 3, 4 怎样显示2 ½ ?
• 举例,以英语菜单….
翻译成日语…然后再译回英语
• 是否与先前的一样?
2021/6/10
45
数码信号的种类
2021/6/10
46
USB (Universal Serial Bus)
• 同样的根据 Molex MicroCross™ 所用的DVI.
2021/6/10
20
S-视频信号(或称 Y/C)
质量胜过于复合视频信号 用于S-视频信号的4-针微
型DIN插座或 BNC 端口 (共二端)
• 一芯带亮度 (Y) • 一芯带色度 (C)

中科大现代信号处理技术课件——data fusion

中科大现代信号处理技术课件——data fusion

二、数据融合的必要性
• 随着科学技术的发展，传感器的性能得到很大的 提高，新型的传感器不断涌现，如 复合传感器、生物传感器、纳米传感器等 • 多传感器系统中信息表现形式 多源性 信息数量的海量 异构信息关系的复杂性 实时性 • 信息处理的要求远远超出了人脑的综合处理能力
• 军事需求：随着新型武器（精确制导、远程打击等）的 出现→战场范围扩大（五维空间）→必须应用多传感器系 统：微波、毫米波、电视、红外、激光、电子支援措施 （ESM），以及电子情报技术→提供观测数据→优化综合 →实现： 实时发现目标 获取目标状态估计 提供火力控制、精确制导、电子对 识别目标属性 抗、作战模式和辅助决策等作战信息 分析行为意图 态势评估 威胁分析
星球车
勇气号火星车
好奇号火星车
2、工业过程监控
•
• • • •
识别引起系统状况超出正常运行范围的故障条 件→触发报警器 石油勘探 火力发电（发电机组监控） 转炉炼钢（温度和含碳量） 核反应堆
3、遥感图像融合处理
• 主要对地面目标或实体进行监视、识别与定位，使用的传 感器主要为合成孔径雷达，在多源图像进行融合时，要利 用像素级配准 • 通过高空间分辨率全色图像和低光谱分辨率图像的融合， 得到高空间分辨率和高光谱分辨率的图像，融合多波段和 多时段的遥感图像来提高分类的准确性。 • 采用合成孔径雷达、卫星遥感等对地面进行监视，以识别 地貌、气象模式、矿产、植物生长（农作物种植面积和产 量预测）、环境条件（省气象局-火灾）和威胁状况（原 油泄漏、辐射泄漏等）→对物理现象、事件进行定位、识 别和解释。
三、数据融合的目标
• 目标 基于各传感器分离观测信息，通过对信息 的优化组合导出更多的有效信息 • 本质目标 利用多传感器共同操作的优势，提高整个 传感系统的有效性

中科院课件--《现代信号处理的理论和方法》Chapter+1


d3
0 -5 0 1 100 200 300 400
a4
0 -5 0 100 200 300 400
d4
0 -1 0 100 200 300 400
4、 盲信号处理技术


利用系统的输出观测数据，通过某种信号处 理的手段，获取我们感兴趣的有关信息。 盲源分离、盲均衡、盲系统辨识
第一章 信号分析基础
x(n)
↓2
d3(n)
H0(z)
↓2
H1(z)
↓2
H0(z)
↓2
a3(n)
j=1 j=2
H0(z) a2(n)
↓2
信号的二进制分解
j=3
x(t ) sin(2 f1t ) sin(2 f 2t ) sin(2 f3t ) s1 (t ) s2 (t ) s3 (t ) f1 1Hz, f 2 20Hz, f3 40Hz, f s 200 Hz, N 400
x ( n)
v0 (n)
↑M
u0 ( n )
G0(z)
x1 (n)
H1(z) ↓M
v1 (n)
↑M
u1 (n)
G1(z)
xM 1 (n)
HM-1(z) ↓M
vM 1 (n)
↑M
uM 1 (n)
GM-1(z)
ˆ ( n) x
M 通道滤波器组

例 假定要传输如图所示信号x(t)，它由两个正弦信号加白噪 声组成。若用数字方法，其传输过程包括对x(t)的数字化、 量化、编码及调制等步骤。若对信号用抽样率fs进行抽样， 每一个抽样数据为16bit，那么其1s数据所需bit数是16fs。对 其抽样信号x(n)作傅里叶变换，频谱如图所示。

6章现代无线通信信号处理技术解析PPT课件

• 本章首先介绍无线信道的特点、噪声与无线电通信干扰， • 然后介绍自适应均衡技术、多用户检测技术和宽带无线通
信信号处理技术，最后讨论无线通信系统中的电磁兼容技 术。
电磁场与电磁波—6章现代无线 通信信号处理技术
无线电波传播
• 频率从几十赫兹到3000GHz频谱范围的电磁波称为无线电 波。发射天线或自然辐射源所辐射的无线电波，在媒质( 如地表、地球大气层或宇宙空间等)中的传播过程就称为 无线电波传播。
• (2)对流层电波传播。无线电波在低空大气 层——对流层中的传播就称为对流层电波 传播。按传播机制区分，又可分为视距传
播和散射传播两种。
•
1)视距传播。当收、发天线架设高度
较高(远大于波长)，电波直接从发射天线
传播至接收点(有时有反射波到达)，亦称
为直射波传播。主要用于微波中继通信、
甚高频和超高频广播、电视、雷达等业务
• 根据不同频段的电波在媒质中传播的物理过程，可将电波 传播方式分类为：
• (1)地波传播 • (2)对流层电波传播(视距、散射传播) • (3)电离层电波传播(反射、散射、流星电离余迹散射传播
)
• (4)地—电离层波导传播 • (5)外大气层及行星际空间电波传播
电磁场与电磁波—6章现代无线 通信信号处理技术
Variant Filter Channel），信号通过无线信道后的接收
信号为
y (t) s(t) h (,t) n (t) h(;t)s(t)dn(t)
• 对多径信道
L
h(;t)ak(t)(k)
K1 L
y(t) ak(t)s(tk)n(t)
K1
• 无线信道的主要特点是:
• 开放信道，极易受干扰和噪声的影响；

中科大数字信号处理课件


k
k
中国科学技术大学 42
x (k ) x (k n )
1 2
wei@

x ( n) h( n)
中国科学技术大学
7
1.4 离散时间线性非时变系统
1.4 离散时间线性非时变系统
交换律
x1(n) x2(n) x2(n) x1(n)
系统的稳定性：输入有界→ 输出有界 充要条件
Ω -2Ωs
中国科学技术大学
-Ω s
20
Ωs
2Ωs
wei@
1.2 连续时间信号的离散化
1.2 连续时间信号的离散化
关于取样信号频谱周期延拓的时域理解 考虑一个正弦信号x1(t)= ejΩ1t，对其作周期 为T的取样，
x1(nT ) e j1nT e j1nT e j 2nk e
卷积（和）运算
y (n) T [ x(n)] T [ x(k ) (n k )]
k


k
x(k )T [ (n k )] x ( k ) h( n k )
卷积运算
41 wei@

定义：
x1(n) x 2(n )
信号最高频率 h
中国科学技术大学 31
0
32
n
wei@
1.3 离散时间信号
1.3 离散时间信号
用单位取样序列表达任意信号
常用序列
x ( n)
k
x(k ) (n k )

1 单位阶跃序列 u (n) 0
n0 n0
x(n)
1
0
中国科学技术大学 33 wei@ 中国科学技术大学 34

中科大数据采集与处理技术课件——模拟信号的数字化处理

数据采集与处理技术
(k=1,2,3, …)
模拟信号的数字化处理
2.4 频率混淆与消除频混的措施
2. 消除频率混淆的措施 多阶有源RC巴特沃斯滤波器：巴
特沃思型滤波器具有最大平坦幅 为了减小频率混淆，通常可以采用两种方法： 频响应的特性,且具有良好的线性 对于频域衰减较快的信号，减小 TS。 相位特性,其数学分析和网络结构 但是，TS过小，不仅增加内存占用量和计算量，还会使频 简单等优点,故目前广泛采用。
t
xS(nTS)
xS(nTS)
量化
xq(nTS)
编码
xq(nTS)
4q 3q 2q q
TS 2TS 3TS …
t
x(n)
计算机
x(n)
TS 2TS 3TS …
t
100
010
010
011
001
011
n
数据采集与处理技术
模拟信号的数字化处理
2.2 采样过程
采样过程:
一个连续的模拟信号x(t)，通过一个周期性开闭（周期为TS， 开关闭合时间为τ）的采样开关K之后，在开关输出端输出 一串在时间上离散的脉冲信号xs(nTs)。
数据采集与处理技术
模拟信号的数字化处理
2.4 频率混淆与消除频混的措施
2. 消除频率混淆的措施
在信号分析中，常把上述两种方法联合起来使用， 即先经消除混频滤波器滤波后，然后将采样频率提 高到fc的3~5倍，再对信号进行采样和处理。 典型物理量 的经验采样 周期值 被测物理量 采样周期 (s) 1～ 2 3～ 5 6～ 8 10～15 15～20
xS(nTS )
δTs(t)
t
x(t) K
δTs(t) xS(nTS )
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课程简介
多传感器数据 融合 现代信号处理 技术及应用 小波分析
课程简介-数据融合
数据融合概述 数据融合功能模型 数据融合模型 数据融合结构模型 Agent模型
课程简介-数据融合
Beyas融合规则 分布式检测与数据融合 Neyman-Pearson融合规则 K/N融合规则 串行结构融合规则 异步传输融合规则 带反馈并行融合规则 模糊先验概率和代价融合规则 融合系统的性能评估
星球车
勇气号火星车
好奇号火星车
2、工业过程监控
•
• • • •
识别引起系统状况超出正常运行范围的故障条 件→触发报警器 石油勘探 火力发电（发电机组监控） 转炉炼钢（温度和含碳量） 核反应堆
3、遥感图像融合处理
• 主要对地面目标或实体进行监视、识别与定位，使用的传 感器主要为合成孔径雷达，在多源图像进行融合时，要利 用像素级配准 • 通过高空间分辨率全色图像和低光谱分辨率图像的融合， 得到高空间分辨率和高光谱分辨率的图像，融合多波段和 多时段的遥感图像来提高分类的准确性。 • 采用合成孔径雷达、卫星遥感等对地面进行监视，以识别 地貌、气象模式、矿产、植物生长（农作物种植面积和产 量预测）、环境条件（省气象局-火灾）和威胁状况（原 油泄漏、辐射泄漏等）→对物理现象、事件进行定位、识 别和解释。
光 线 系 统 导航星库 导航参数输出
视频信号预处理 及星提取模块
星图识别 及跟踪模块
导航参数（位置、 姿态）解算模块
（二）民用领域
1、机器人
• • 传感器包括：摄像机、声纳、陀螺仪、激光测距仪等 pioneer、月球车、六足机器人（俄罗斯）、火星探测 车 制造业机器人 服务机器人 导游机器人 机械手 Robotcup 路径规划
4、公共安全
• • 毒品检测 气敏、红外、微波 火灾监测 烟雾传感器、二氧化碳传感器 瓦斯监测 远程医疗 X射线、核磁共振、超声波→肿瘤定位 智能材料 飞机机翼（有限元分析→表面应力计算） 微机械手（压电陶瓷制备→温度发生形变：温度控制） 刹车系统
• •
•
5、环境污染监测
• 环境污染现状 • 大气污染监测 • 环境水污染监测 检测指标 水质建模、水质综合评 判 • 汽车尾气排放检测
• • • • • •
机器人舞蹈
qiro机器人
20个机器人Nao在上海世博会法国馆完美演出了长达10分钟的全自主集体 舞蹈表演，创造了类人机器人历史性一幕，这也是世界上第一次大规模机 器人同时跳“集体舞”。机器人Nao的表演分三个音乐片段，其中包括法 国作曲家莫里斯拉威尔的著名交响作品Bolero，完美展示了Nao完成稳定、 灵活并有节奏的动作的能力。这也是机器人史上第一次在艺术领域达到饱 含情感并与观众产生共鸣的高度。由类人机器人领域的世界顶尖公司 Aldebaran Robotics研发
课程简介-数据融合
D-S理论
数据融合的数学基础 Kalman滤波 概率数据关联 数据融合的应用
课程简介-小波分析
• 小波分析: Wavelet Analysis（20学时）
预备知识 连续小波变换 离散小波变换 小波框架 多分辨率分析
正交小波变换 Mallat算法
WA在信号处理中的应用
参考资料
• 科学出版社：信息） • 清华大学出版社：多源信息融合（第二版） （2010） • 相关论文
云时代和大数据
• 近年来，随着互联网、无线传感网络和物联网等技术的发 展，形成了海量数据(massive data)-大数据(big data) ，数据融合进入了新的发展阶段 • 大数据 通常用来形容所创造的大量非结构化和半结构化数据 • 大数据的特点（4V） 数据体量巨大(volume): 从TB跃升到PB级别 数据类型繁多(variety): 包括网络日志、视频、图片、 地理位置 信息等 价值密度低(value): 以视频为例，连续不间断监控过程 中，可能有用的数据仅仅有一两秒 处理速度快(velocity):1秒定律，与传统的数据处理技术 有本质的不同
体系结构
信息融合是物联网的核心技术之一
环境对象 控制机制
Internet 传感器 通信 （数据融合） 云平台 智能信息处理 （数据融合）
用户 无线传感网络
五、多传感器数据融合研究现状
自20世纪70年代末以来，MSDF受到了各国学术界、工业界和军届的广 泛关注，成为研究热点 （一）国外 • 美国将MSDF技术列为90年代重点研发的二十项关键技术之一，A类， 发展C4I系统，经费投资数亿美元 • 学术方面： 87年起，美三军每年召开一次数据融合学术会议 ，出版SPIE专集 • IEEE 94年首次举办智能系统多传感器融合与集成会议MFI94，MFI96， MFI99，MFI01（德国） • IEEE系统和控制论会议 • IEEE航空航天与电子系统会议 • IEEE自动控制会议 • IEEE C3MIS会议
相互关系分析： 多传感器—基础 多源信息—加工对象 协调优化和综合处理—核心 • 定义2：（军事领域）是对来自多传感器的数据进行多级 别、多方面、多层次的处理，从而产生新的有意义的信息 • 定义3：（综合定义）指对来自不同知识源和传感器采集 的数据进行综合处理，从而得出更加准确、可靠的结论
• 融合被多领域频繁应用、滥用，由于所研 究内容的广泛性和多样性造成了统一定义 较为困难 • 思考：定义的作用？
车路协同
• 车路协同系统主要包含智能车辆、车车通信（Vehicle to Vehicle, V2V）、车路通信（Vehicle to Infrastructure, V2I）、车路协同控制和微观仿真等， 它显著提高道路基础设施的使用效率道路，大大降低交通 事故、延误和环境污染
CVIS展望图
7、农业
第一章 多传感器数据融合概述
• 数据融合源于仿生学 人和动物：感官具有不同的度量特征，可测 量出不同空间范围内发生的各种物理现象 （自适应的复杂的），将各种信息转换为 对环境有价值的解释 • 数据融合—信息融合
一、数据融合的定义
• 定义1：（llinas & hall）
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要的决策 和估计任务而进行的信息处理过程
• • • •
多传感器数据融合与经典信号处理 方法的区别
• 本质上，关键在于数据融合所处理的多传 感器信息具有更加复杂的形式，而且在不 同的信息层上出现，包括数据、特征和决 策层
五、多传感器数据融合应用领域
• （一）、军事领域 TMD：战区导弹防御系统 （theater missile defense system） C4ISR
• 1998 在美国成立了国际信息融合学会ISIF，每年举行一 次学术会议 • 专著 LLINAS&HALL: multi-sensor data fusion HALL: mathematical techniques in multi-sensor data fusion • 学术期刊 IEEE sensors journal IEEE system, man and cybernetics Information fusion Information science Sensor and actuator A Sensor and actuator B （二）国内
三、数据融合的目标
• 目标 基于各传感器分离观测信息，通过对信息 的优化组合导出更多的有效信息 • 本质目标 利用多传感器共同操作的优势，提高整个 传感系统的有效性
四、多传感器数据融合系统的优点
冗余信息（增强了可靠性）、互补信息 （扩展了单传感器的性能） 提高了系统的可靠性和鲁棒性 扩展了时间或空间的观测范围 增强了系统的可信度 增强了系统的分辨能力
无土栽培
精准农业
• 食品检测 • 农作物农药残留量检测 酶抑制法→通过光谱分析→确定有害物质 • 水产养殖 • 分拣系统 8、其他 • 电子鼻(electronic nose) • 电子舌(electronic tongue)
9、物联网
• 物联网（The internet of things） 物联网是新一代信息技术的重要组成部分 是物物相连的互联网，其含义包括： 1. 物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基 础上的延伸和扩展的网络 2. 其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进 行信息交换和通信 • 物联网的定义 是通过射频识别（RFID）、红外感应器、GPS、激光 扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品 与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物 品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网 络 • 信息融合是物联网的核心技术
• 飞行目标跟踪
• 虚拟战场
科索沃虚拟战场
• 战场监测 • 士兵机器人
• 惯性导航 惯性导航系统是利用惯性元件来感测航行体的运动加速度，经 过积分计算，从而解算出导航参数来确定航行体的位置。惯性 导航系统可以连续给出载体的航向、姿态、速度、位置等导航 参数。具有隐蔽性好、抗干扰性强、能全天候工作等优点，但 其导航需要一段对准时间，存在“漂移”现象，误差随时间积 累，长时间工作会产生较大的积累误差 • 星图导航 天文导航系统的航向精度在现有导航设备中是最高的，可为武 器系统提供精确的位置、航向和姿态信息
二、数据融合的必要性
• 随着科学技术的发展，传感器的性能得到很大的 提高，新型的传感器不断涌现，如 复合传感器、生物传感器、纳米传感器等 • 多传感器系统中信息表现形式 多源性 信息数量的海量 异构信息关系的复杂性 实时性 • 信息处理的要求远远超出了人脑的综合处理能力
• 军事需求：随着新型武器（精确制导、远程打击等）的 出现→战场范围扩大（五维空间）→必须应用多传感器系 统：微波、毫米波、电视、红外、激光、电子支援措施 （ESM），以及电子情报技术→提供观测数据→优化综合 →实现： 实时发现目标 获取目标状态估计 提供火力控制、精确制导、电子对 识别目标属性 抗、作战模式和辅助决策等作战信息 分析行为意图 态势评估 威胁分析