近几年来,随着陆地资源供应日趋极限,各国经济发展的重点逐步向海洋转移。因为在浩瀚大海里,有着极其丰富的海水化学资源、海底矿产资源、海洋动力资源和海洋生物资源,另外海底电缆敷设、海底隧道、水下机器人作业等项目工程也越来越多。对海洋资源的开发利用逐渐成为各国关注的焦点,开发范围也由浅海区域逐步向深海区域推进,同时对资源开发和工程作业的技术设备也提出了更高的要求。动力定位技术就是适合深海矿产资源开发和深海作业的一项新技术,各国对于它的研究一直都没有中断,从较早的近海捕鱼船到现在的大型动力定位船舶,如深海采矿船、半潜式石油钻井平台等,对DP级别的要求也从DP-1发展到高级别的DP-3系统。DP-3系统更加注重对安全性和可靠性的要求,按照国际标准DP-3系统要求配备三套以上的位置参考系统。本文主要针对“大连开拓者”深海石油钻井船的三种位置参考系统进行数据融合的研究,主要任务是运用一种基于分布式滤波的加权平均算法,对动力定位系统中的三种位置参考系统中的传感器的信息进行融合,从而提高其定位精度和系统的容错性,力求在本船的动力定位控制系统设计方面给予一定的理论参考,并在系统安装调试时提供有建设性的建议。首先在了解了动力定位和数据融合技术的国内外发展现状之后,第二章对动力定位系统从定义、组成、功能等进行了介绍,同时阐述了多传感器数据融合技术的分类、方法和原理,接着第三章详细论述了动力定位系统中重要的组成单元——位置参考系统和传感器系统,这是融合技术需要的原始数据的来源。由于位置参考系统数学模型是建立在定位船舶在风浪流海洋环境的基础之上,因此第四章对该船从运动学和动力学的角度进行了六自由度和三自由度的建模,并且模拟了海洋环境干扰力的数学模型,之后分别对三种位置参考系统进行模型的建立,最后鉴于船舶的动力定位功能的实现需要多种传感器的信息,而这些传感器本身存在偏差而且在工作频率、采样坐标等方面都存在差异,于是在第五章将位置参考系统传感器采集到的数据经过滤波、剔除不合理数据、时间和空间对准等环节之后,利用基于分布式滤波的加权平均算法进行数据融合,最终将采集到的不同性质的传感器数据综合到一起,估算出位置最优值从而使船舶定位更加精确,系统容错性更好,以满足船舶作业的要求,最后对该算法进行了计算机仿真,仿真结果验证了该算法可以实时的对数据进行处理并融合出一个最优结果,应用在动力定位系统中有其可行性和优越性。