2.精度分配技术：精度分配从本质上讲是以组合导航诸传感器测量 参数误差传递过程模型为基础的精度优化过程，其目的是通过合理 分配相关 传感器的精度，使各个传递环节对应的测量精度在符合 合理代价的前提下，共同达到自主导航所预定的精度需求。在根据 自主导航系统结构确定了传感器测量参数误差传递过程模型之后， 便可以采用各种优化方法对问题求解。
基于多传感器信息融合的无人机 自主精确导航技术
1.无人机精确导航技术的基本概念
1.无人机导航系统的主要任务是确定无人机实时位置和 速度等相关参数或信 息。 2.传统的导航技术：(1)目前无人机多采用程控或遥控方式进行导航，同时为了 保证空中安全，还需将其限制在特定的区域和高度范围内飞行[1] ，这种方式 对领航设备或人员的压力很大，并且容易丢失目标；(2)由于环境的高度复杂 和动态不确定性，无人机飞行过程导航采用GPS作为保障，但因GPS具有的多 种限制，使得很多特殊情况下无法达到理想的效果。 3.基于多传感器信息融合的精确导航技术:它综合利用了多种类型传感器的不 同特点，可以多方位全面获取目标不同属性信息，提高了自主导航系统在时 间上和空间上的覆盖范围，提高了导航传感器信息的使用效率并增加了信息 的可信度
2.4.2图像匹配技术
1.图像匹配是将不同探测器、不同时相、不同角度所获得的两幅或 多幅图像进行包括空间意义或时间意义上的最佳对应。 2.图像匹配可以看作四种要素的选择问题：特征空间，搜索空间， 搜索策略，相似性度量标准。特征空间指从图像中提取出来的用来 匹配的信息；搜索空间则是指用来校准图像的图像转换集；搜索策 略决定如何在搜索空间中选择下一个转换，如何测试并搜索出最优 的转换；相似度测量则决定了每一个配准测试中的相关特性和相对 价值。 3.对于无人机自主精确导航中的图像匹配，其特点是参与匹配的图 像源来自不同时相、不同波段的传感器，且图像所在位置具有随机 性，这样就对已有算法提出了限制，因此有意义的匹配算法必须结 合无人机的飞行特点。
Байду номын сангаас
2.2 误差分析与精度分配技术
1.误差分析：不同结构的自主导航系统有其特定的工作模式，对于 以惯性导航为主体的组合导航系统而言，从无人机平台主惯导设备 到各辅助导航设备之间存在多个工作环节。各个传感器测量结果都 满足一定的精度范围，各测量参数最终通过自主导航系统结构所决 定的参数传递过程进行数据融合，继而得到实现自主导航所需要的 位置、速度、姿态等重要参数。这个过程中，每个传感器参数的测 量误差都可能对最终结果造成影响，误差分析的作用是揭示所涉及 各传感器参数的测量误差对最终导航参数计算结果的影响方式和影 响程度。分析传感器参数误差影响时必须结合自主导航系统工作过 程的具体特点
2.1自主导航系统结构
无人机自主导航系统必须具有以下能力： (1) 自 适应接收和处理所有可用的导航信息数据源； (2) 对导航信息进行信息融合，提供精确的位置、 速度、加速度和姿态等导航信息； (3) 全系统信 息余度控制与优化，子系统故障诊断与隔离， 提供最优的多余度高精度导航信息，提供辅助 决策能力。在导航方式的选择上要满足系统的 可靠性、适应性、实时性、精确性、抗干扰性、 先进性和技术成熟度等要求。只有自主导航系 统结构得到合理确定，知道过程中依靠什么样 的传感器以什么样的方式进行组合，才可以进 一步分析实现传感器信息融合以及自主精确导 航等具体问题。
2、基于多传感器信息融合的无人机自主精确 导航关键技术
首先根据无人机不同任务的特点和各种载荷确定系统结构，然后结合特定的 辅助传感器信息和平台惯导信息进行多传感器信息融合，以获取无人机精确 导航信息，为飞行控制系统提供可靠输入。多传感器信息融合涉及误差分析 和精度分配、联合滤波器以及图像传感器信息融合等。
2.3 联合滤波器技术
组合导航是利用多种传感器提供的互补信息来提高导航系统的精度 和冗余度的技术。无论采用何种配置（惯性导航、卫星导航、雷达、 摄像机、多普勒测速仪、高度计等传 感器间的优化组合）构成组合 导航系统，组合导航系统都需 要选择一个最优的在线信息融合策略 将多种传感器提供的信息进行有效融合——这正是非线性滤波器在 组合导航系统中所起的作用，即非线性滤波是组合导航系统中信息 融合的基石。
2.4 图像传感器信息融合
基于各种图像传感器信息的图像匹配辅助或视觉信息辅助组合导航 是实现无人机智能化、高精度自主导航的主要途径。从广义的角度 来讲，面向无人机自主导航的图像传感器信息融合包括多源图像融 合技术、图像匹配技术。
2.4.1多源图像融合技术
无人机机载图像传感器主要有光电传感器、红外传感器、多光谱传 感器、超光谱传感器、合成孔径雷达、激光雷达等。通过不同的传 感器可实现全天时、全天候成像，并能穿透云层、穿透植被和地表。 采用图像融合的方法，将不同传感器获得的同一景物的图像或同一 传感器在不同时刻获得的同一景物的图像，经过去噪、时间配准、 空间配准和重采样后再运用某种融合技术得到一幅合成图像。需要 重点研究的问题包括机载多传感器图像融合预处理技术；机载SAR、 可见光、红外图像融合技术；图像融合效果评价；多源异质图像融 合新理论和新方法等。