全源导航

基本概念

提出：由于传统的多个传感器融合不能容忍传感器可用性的动态变化，因此可用场景受到限制。

全源导航就是利用所有可利用的导航信息源为用户提供卫星信号拒止时的高精度 PNT 功能，满足不断变化的任务需求与环境要求，实现低成本、快速系统重构、在线配置和即插即用的新兴组合导航系统。

目的：在GPS无法使用的情况下为美军提供导航定位；ASPN系统是为了解决在封闭环境条件下的导航问题。

ASPN plug-and-play ；

全源导航项目

全源导航是指在GPS无法使用的情况下为美军提供导航定位。该项目由美国军方与诺斯罗普・格鲁曼公司共同研发。全源导航项目分为2个开发阶段，该项目完成后，将为美军增加新的定位手段。

用途：在GPS无法使用的情况下为美军提供导航定位。

https://baike.baidu.com/item/全源导航项目/382112

这样的系统主要用于武器和航天器方面，因为其成本问题，不大会用于一般的民用系统。

称呼上也多半用全源制导体统，其核心首先是惯性制导系统，后续才有GPS等，未来或许会融合脉冲星信号系统。如果要给你说的全源导航定位下个定义的话，用简单的话就是集成目前已有的所有定位导航技术的系统。

自主性的导航技术

该系统以惯性导航技术为基础，通过天文、无线电、相机、磁力计和电台等多种辅助传感器信息集成融合协同，利用所有可能利用的导航信息源，包括惯性导航、卫星导航、视觉导航、协同导航等，形成能克服单一导航系统缺点和弊端的组合导航系统，提高导航系统的容错性与自适应性。

如何实现各传感器信息的智能融合是全源导航必须解决的科学问题。

DAPAR实验室提出的ASPN的全源导航系统是怎么实现的？现在进展如何？

ASPN系统提出来是为了解决在封闭环境条件下的导航问题，由于不同位置环境参数不同，因此环境参数和环境参数的变化能体现位置和位置的变化，所以提出的设想是收集载体能接收到的一切信息，比如电视信号，广播信号，地磁信号，甚至是当地的绿化率，温度，人流量，车流量这些信息达到导航定位目的。

因此ASPN应该是一个收集随机信息按不同权重进行多源融合的导航过程，我觉得它肯定是要用神经网络来做的具体细节就不知道了。

如果能完成这个设想，这将是适用范围最广的导航系统。

链接：https://www.zhihu.com/question/29687666/answer/119680908

关键技术

（ASPN系统解决的关键技术）

1、导航融合算法

2、软件体系架构

3、导航硬件架构

4、实时导航算法

5、新型传感器和新颖高效的导航测量方法

【论文参考：全源定位与导航的发展与建议】

全源定位与导航的关键技术主要有：导航传感器的统一接口技术、模块化平台技术、基于传感器数据的最优传感器选择算法、传感器数据的最优传感器选择算法、动态环境下实时导航数据的融合和滤波。

【论文参考：全源定位与导航技术的研究】

ASPN与多传感器导航定位的比较

ASPN与传统多传感器定位的最大区别在于，前者不仅要解决多传感器融合问题，还要提供统一的传感器接口和统一的导航滤波算法，以适应可用传感器的动态变化。此外，它还应该能够减少体积和功耗。具体来说，ASPN的关键技术包括导航传感器的统一接口技术、模块化平台技术、基于传感器数据的传感器优化选择算法，以及动态条件下的实时导航数据融合与滤波。

【论文参考：A Research on All Source Navigation and Positioning and Its Critical Technology】

存在的问题

全源导航定位涉及到光、电、磁、力、声等跨域几十种传感信息，各传感器信息的数学模型、时空基准、噪声类型、质量和一致性等均存在差异，且信息表征随外界环境和时间不断变化，如何实现各传感器信息的智能融合是全源导航必须解决的科学问题。

多传感器融合技术主要是指通过综合处理多个同类或异类传感器的信息，并将它们进行有机的融合，从而达到远超单一传感器性能的目的。

多源信息融合也可以叫做多源数据融合（Multisource Data Fusion），第一步是综合处理不同传感器的数据，包括同类和不同类数据的整合、转换等。第二步是融合处理后的信息，其中还包括为了更好地进行目标数据的提取而对数据结果进行优化从而准确探测和获取有效信息的相关方法。

研究进展

2010 年11月，DARAP提出全源导航（ASPN）的概念。

ASPN计划在开发低成本的导航传感器融合技术，并实现即插即用体系结构。项目初始阶段，Draper Lab and Argon ST 集中开发快速导航传感器集成和重新配置所需的架构，802 Y. 周等快速导航所需的抽象方法和导航滤波算法Gation 传感器集成和重新配置 。

美国DARPA 设立了全源导航系统计划，该项目分为三个阶段实施，分别致力于导航算法与软件架构、系统集成与方案测试以及演示验证等方面的研究。

第一阶段，项目参与方已完成了整个系统的体系结构设计、抽象方法设计以及快速导航传感器融合与重构的导航滤波算法设计，同时对该导航系统的适配性和即插即用性进行了验证。参与该项目第二阶段的机构或公司包括：维斯皮瑞斯公司、系统与技术研究公司、斯坦福国际研究所，以及科学应用国际公司。

第二阶段，这五家公司将继续开发算法，以完成全源导航系统原型的系统演示与评估。根据计划，这些公司将不仅仅开发实时算法，还须将这些算法应用在尺寸、重量和功耗相匹配的硬件上，完成对多种传感器信号的接收。

2012年6月，DARPA启动了ASPN二期项目，其目标是演示和评估自适应导航系统、优化性能和实时操作，展示一个具有以下属性的即插即用导航平台：低成本、低功耗和小尺寸。

第三阶段， DARPA签订了“先进的无线频率地图”项目第三阶段也就是最后阶段的合同。“无线电频率地图”项目简称“无线电地图”旨在实现无线电频谱在频率、分布和时间上的实时感知。类似于智能手机地图显示的用颜色区分的当前交通状况，无线电地图项目正在开发一种可以在地图上直接视觉查看无线电光谱信息，实现快速消除频率冲突问题，使通信和情报、监视和侦察(ISR)系统最大限度地利用可用频谱。

【链接：http://dsti.net/Information/News/96955】

**2017年5月美国空军研究实验室 （AFRL）成功研发出一种传感器装置（ **叫做“全源定位和导航”（ASPN：All Source Positioning and Navigation）），可以帮助战斗机在无法获得全球定位系统（GPS）信号时进行导航。

AFRL导航和通信分部传感器局的马克·斯米尔切克表示，空军研究实验室已建成一套系统，该传感器装置名为“全源定位和导航”（ASPN）系统，允许将备用传感器的信息导入飞机标准导航装置。美空军随即拥有自己的备用导航算法，并能将调整后的备用导航传感器信息导入标准导航装置，从而使得战斗机在GPS信号极弱的环境中也能正常飞行。

“全源定位和导航”传感装置已在各种海陆空舰艇、飞机和车辆上进行了演示。斯米尔切克说空军研究实验所还在战术飞机上试验了“全源定位和导航”传感装置。

【链接：https://www.sohu.com/a/143114990_161623】

ASPN项目旨在开发一种廉价的导航传感器融合技术，即插即用且适应任何传感器组合，在面对新的战场条件和任务时，提供准确的定位和导航服务。ASPN装置能接收几种导航传感器输入的陆海空应用样机系统，以使作战人员在无论有无GPS的环境中均具备导航能力，即使是盲点或干扰环境下也可照常使用，这将为美国军队提供巨大的帮助。

https://www.sohu.com/a/147088589_635792

美国 Massachusetts 理工学院 ( MIT) 开展了基于三叉树的传感器最优子集在线选择方法研究，实现了传感器的有效利用并提高了组合导航精度。

麻省理工学院实验室和乔治亚理工学院提出了一个基于因子图的ASPN算法框架。该框架包括约束最优传感器选择、增量平滑和基于因子图的多传感器数据融合[7,8]。他们用安装在徒步、地面和空中平台上的19种不同传感器类型（总共57种传感器：每种传感器类型包括多种传感器）进行了测试。现在它可以用固定滞后和非线性方法估计导航和定位状态。

2017 年 5月 22日， 英国 《简氏防务周刊》 报道， 美国空军研究实验室成功开发出ASPN 装置，该系统可有效帮助战斗机在无 GPS信号时进行导航。

全源定位导航技术2017年5月，美国空军研究实验室公布其成功研制出可在GPS拒止环境下进行导航的全源定位导航（ASPN）传感器吊舱。

​ ASPN是将传统传感器源与情报信号、通信卫星、成像仪、机会信号等非传感器源通过新型导航算法进行融合，从而实现高精度自主PNT能力，是一种新型平台综合导航技术。

​ ASPN系统的发展与应用将全面解决卫星导航系统固有脆弱性引起的水下、地面、室内、高山与城市巷道等环境下的导航与授时问题。

​ 对军事用户而言，这种技术在未来战场上的智能武器、定位、瞄准、导航和制导等领域将发挥巨大作用。

​ 由美军公布信息来看，ASPN系统将用于跨海、陆、空多种武器平台的应用，可快速适用于各种任务需求，且能同时整体降低导航系统集成成本并缩短市场投放时间。

​ 从图1可以看出，ASPN将作为一种通用框架用于各军种PNT源的信息融合。

​ 这种全新的平台综合导航技术具有未来强对抗复杂战场环境下各平台获取高精度PNT能力的潜在能力。

美国 Georgia 理工学院研究了基于因子图的多源信息融合算法，实现了比传统扩展 Kalman 滤波器更高的精度。

美国 Stanford 大学重点研究了导航系统故障诊断试验平台，完成了系统故障诊断与容错技术的试验验证。

据 DARPA在 2019 年 6 月公布的最新结果显示，美国空军研究实验室 ( Air ForceＲesearch Laboratory，AFＲL)采用惯性、摄像头、磁力计等传感器，在卫星拒止环境下实现了 20m的定位精度，并在舰艇、飞机、车辆上完成了演示［10］，如图 10 所示。

【参考论文：2019 年国外导航技术发展综述】

【参考论文：DARPA Positioning, Navigation, and Timing (PNT) Technology and their Impacts on GPS users】

【 参考论文：A New Underwater All Source Positioning and Navigation(ASPN) Algorithm Based on Factor Graph-哈工程】

【参考:The Factor Graph Information Fusion Algorithm With Time-varying Noise Estimate for All-Source
Navigation System】

据美国交通部的定义，PNT（Positioning, Navigation and Timing）是三种不同功能的组合：

定位（Positioning），是能够参照标准大地测量系统（例如世界大地测量系统1984，或称WGS84），以二维（或在需要时以三维）准确和精确地确定一个人的位置和方向；

导航（Navigation），是能够确定当前和所需（相对或绝对）位置，并对航向、方向和速度进行修正，以实现在世界任何地方从地下到地面以及从地面到空间获得所需位置；

授时（Timing），是可以在世界上任何地方，在用户定义的时效性参数范围内，从标准（协调世界时，或称UTC）获取并保持准确和精确的时间。授时还包括时间转移。

美国空军研究实验室 （AFRL）https://afresearchlab.com/

标签：全源,融合,算法,传感器,导航系统,导航,ASPN
来源： https://www.cnblogs.com/yangchongzhao/p/16245814.html