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目前，GPS/ INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)已經(jīng)獲得了廣泛的應(yīng)用，尤其在軍事領(lǐng)域。隨著MEMS慣性傳感器性能不斷提升，當(dāng)前已達(dá)到中等精度，能滿足大量戰(zhàn)術(shù)武器的使用要求。由于MEMS慣性傳感器采用集成電路的加工工藝制造而成，能夠大批量生產(chǎn)，因此成本低，體積小。構(gòu)建微型、低成本的GPS/ INS組合導(dǎo)航系統(tǒng)，在眾多的民用和軍用領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。
GPS/MINS組合導(dǎo)航系統(tǒng)中普遍采用卡爾曼濾波技術(shù)進(jìn)行導(dǎo)航信息融合，在實際應(yīng)用中，傳感器誤差的不確定性和系統(tǒng)方程的非線性導(dǎo)致卡爾曼濾波算法發(fā)散。因此需要考慮以下幾個方面：數(shù)學(xué)模型的優(yōu)化，狀態(tài)方程的線性化，誤差的客觀側(cè)性分析，誤差方差陣參數(shù)的調(diào)節(jié)以及組合模式的設(shè)計等。本文對數(shù)學(xué)模型進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計、靜動態(tài)組合模式設(shè)計，提出了基于Kalman信息融合的混合校正方法，并將此方法應(yīng)用于實際系統(tǒng)，最后進(jìn)行了跑車試驗驗證。結(jié)果表明，該方法能提高系統(tǒng)的魯棒性和精度。
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