张日旭 闫健
（大连建骄机械有限公司 辽宁大连 116000）
摘要：20世纪70年代，美国海军偶然发现，将多个独立声呐的信号数据融合在一起时，能够更加准确地探测出敌人的位置，从此，数据融合技术开始出现在人们的视线里。而今，数据融合技术被广泛应用，已成为自动化领域的重要研究热题。随着船舶系统自动化程度的提高，数据融合技术在船舶自动化方面有着很大的应用前景和研究价值。本文主要介绍了数据融合技术在船舶信息综合处理、航海避碰决策系统、船舶故障诊断、岸船一体化系统中的应用方法和未来发展趋势。
关键词：数据融合技术；船舶自动化；应用
中图分类号：U624 文献标识码：A
一 引言
数据融合技术是一门十分先进的信息处理技术，随着船舶自动化程度的不断提高，对多传感器系统所反馈的信息的处理也有着十分高的技术要求，数据融合技术在功能上完美地解决了这一理论技术问题，虽说与现实还存在着一定的距离，然而，我们并不能否认它的研究价值。从近几年的研究成果可以看出，数据分析技术对船舶自动化程度的提高有着重要贡献，其应用潜力还十分巨大。
一、数据融合概念及其基本原理
1973年，美国国防部资助研究的声纳信号处理系统最早涉及到数据融合(DataFusion)技术，80年代随着传感器技术在各个领域的广泛应用该技术得到了飞速的发展，到90年代提出了更广义化的信息融合(InformationFusion)。数据融合不仅是一种技术或工具，而且是一种跨学科的研究领域。该科学理论和方法的不断发展，已被广泛应用于军事与工农业领域例如海上监测、监测战场情报、天气预报、医疗诊断以及作物分析等。
数据融合可以应用于众多领域的特性，使得很难精确定义数据融合这一概念。C-Pohl和J，L.vanGenderen提出“图像融合技术就是通过某种算法，将两幅或两幅以上不同的图像形成一幅新的图像”M.Mangolini将数据融合引申到更广泛的信息领域，他提出“数据融合是利用一定的方法、工具或者方式处理分析来自不同数据源的数据，进而得到高质量的所需信息”。D.L.HaU和J.Linas提出“数据融合是组合大量传感器与相关数据库的数据，来获取比单一传感器更高精度的信息” 数据融合不应该仅局限于从传感器中获取数据，或者从语义上定义是一个过程或方法，因此在1998年，Ｗ.Xucien提出“数据融合是一种形式化的框架，外在表现为利用一定的方法或工具组合来自不同数据源的数据进而获取高质量的信息，至于高质量信息的标准应该取决于具体的应用”。
二、数据融合技术在船舶中的应用
（一）在预警系统中的应用
目前信息融合技术在预警系统中已经取得了较为显著的成果，王刚毅为了实现对尾矿库进行实时监测和评估的功能，提出一种基于多源信息融合的预警和安全评估方法，对降低尾矿库溃坝风险及控制灾情损伤范围具有重要的意义。高强提出了一种基于T－S模型的模糊神经网络信息融合算法应用在赤潮的预测预警中，研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度。苏晓燕提出了基于多因素信息融合的中国粮食安全预警系统，邓军提出了矿井火灾多源信息融合预警方法的研究。和前述其它系统一样，水上交通系统也具有很大的不确定性，如果能够采集各个影响因素的信息，则可以通过多源信息融合技术，从而实现有效船舶通航风险预警。
（二）海洋数据融合
海洋多源信息融合的主要科技需求是对海洋状态过去、现在和未来的精确估计。海洋环境数值预报准确率与作为基本输入的初始资料密切相关。
随着海洋观测系统的发展，多源海洋环境资料不断增加，如何将这些不同来源、不同性质的宝贵资料有效应用于数值预报模式，为提高数值预报准确率提供合理的初始资料，是涉及海洋环境数值预报能力水平的关键问题。未来技术发展的短期趋势是融合与同化技术同步发展，互相提高。长期趋势是同化技术将取代简单的融合技术并成为主流，就像当今气象观测主要是通过资料同化得到再分析资料集。此外，解决现有观测的融合产品在近岸／浅海的质量不高、产品还无法准确描述日变化特征等瓶颈问题将是未来技术发展的重要驱动力。将更多的观测资料，如水下滑翔机、地波雷达等观测信息融合也将促进这一技术领域的发展。
（三）在岸船一体化系统中的应用
船岸船一体化是现代化航运的发展方向。实现岸船一体化的基础是船舶的高度自动化和船队管理控制的现代化。岸船一体化系统包括船舶动态系统、船舶调度信息系统和船舶气象导航系统三个主要系统。随着计算机网络和多媒体技术的发展，岸船一体化的发展已经实现了利用计算机网络和多媒体广泛传递和直观展示船舶的信息动态，目前面临的紧迫任务是通过对信息的深加工和处理迅速做出正确的决策。对于越来越庞大的数据信息，对信息的处理技术成为有效实现岸船一体化的关键技术。数据融合技术可以根据多传感器系统中的信息特征，采用不同融合方法，快速有效地筛选信息，大大提高数据信息处理过程，从而使决策的得到更加快捷和准确度。
（四）动力设备的故障诊断
船舶的动力系统直接影响到船舶的航海安全与效率，随着船舶自动化程度的不断提高，对船舶动力系统的要求也越来越高，为了保障船舶动力设备的正常工作，不仅仅需要及时解决船舶动力设备的故障问题，还需要对船舶动力设备进行故障预测预报。在未采用数据融合技术之前，对船舶动力设备的故障预测预报主要以单向信息为依据，导致故障预测预报的精准度不高，而采用数据融合技术之后，可以将多个单向信息进行融合处理与综合分析，有效提高了动力设备故障预测预报的精准度，为动力设备的维修准备了充足的时间，保障了航海的安全与效率。例如，在我国的一次船舶航海中，由于该船舶未采用信息融合技术，未能对动力设备进行预测预报，导致在航海的过程中由于动力设备出现问题，船舶被迫停止航行，进而延迟到港时间。
（五）在动力定位系统中的应用
由于动力定位系统中每个测量系统都需要配备多个传感器以达到冗余，这些传感器基本都是不同种类的传感器，并且安装位置及测量原理也会有所差异。另外，工作现场的静电干扰、磁场耦合干扰等噪声也会导致数据误差，因此我们需要对这些原始数据进行一定的处理后才能进入数据融合系统，对这些数据的前期处理称之为数据处理。通过数据处理可以提高传感器的测量数据的质量，进而为获得最终的信息融合结果打下良好的基础。数据处理程序主要包括剔除、滤波、时间对准、空间对准。
四 结束语
目前海洋多源数据的同化与融合技术可以较好解决大洋大尺度海洋现象的状态估计，但对近岸和中小尺度现象还不能满足需求。近年，国内海洋多源数据同化与融合技术取得长足进步，对国际上各种先进的技术都有研究和试验，但海洋资料同化的关键技术尚未取得突破性进展，目前主要限于OI和3DVAR方法，同化的资料基本为卫星遥感海面温度、海面高度和常规现场观测资料等，由于方法本身的缺陷，对于海洋模式同化过程中多变量的动力协调性、背景误差协方差估计的非客观性等问题不能有效解决，需要在同化技术方法上有突破性的发展。
参考文献：
[1] 马寨璞，井爱芹. 海洋科学中的数据同化方法———意义、结构与发展现状[J]. 海岸工程，2005，24(4)：83- 99.
[2] 何宁辉 . 船舶动力定位系统中无线传感器网络数据融合技术研究 [D]. 武汉理工大学,2013.
[3] 李慧丽,黄伟,赵恒.船载多传感器组合定位系统设计与实现[J].舰船电子工程,2011,10:60-68.
[4] 朱江，徐迎春，王赐震，等. 海温数值预报资料同化试验 I：客观分析的最优插值法试验[J]. 海洋学报，1995，17(6)：9- 20.业,2013(01)