INSGPS组合导航系统仿真分析
GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定
GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定GPS（全球定位系统）和惯性导航系统（INS）都是现代导航领域中常用的定位技术。
然而，它们各自都存在一些限制，譬如GPS在城市峡谷地区存在信号遮挡问题，而INS则容易产生漂移误差。
为了克服这些限制，研究人员发现将GPS和INS通过组合定位方法结合使用，可以提供更准确和可靠的定位结果。
首先，我们来了解GPS定位技术。
GPS系统是由一组卫星和接收器组成的，工作原理是通过测量接收器和卫星之间的距离来确定接收器的位置。
然而，由于地面建筑物和天气条件的限制，GPS的定位精度可能受到一定的影响。
特别是在高楼大厦聚集的城市地区，建筑物会遮挡卫星信号，导致定位误差增加。
此外，恶劣天气条件如大雨、大雪等也会对GPS信号产生干扰，进一步降低了定位的准确性。
然而，惯性导航系统可以弥补GPS的不足之处。
INS由加速度计和陀螺仪等传感器组成，可以通过测量加速度和角速度来推断航向和位移。
与GPS不同，INS并不依赖于外部信号，因此不受天气和建筑物遮挡的影响。
然而，INS在使用时间越长，误差也会越来越大。
这是由于惯性传感器的漂移问题导致的。
因此，INS的定位结果并不是完全可靠的。
为了充分利用GPS和INS的优势，研究人员提出了一种组合定位方法，即将两者的定位结果进行融合。
这种方法通过使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法来整合GPS和INS的信息。
卡尔曼滤波是一种数学算法，能够根据系统的动态模型和不确定性信息，进行估计和修正。
在组合定位中，卡尔曼滤波可以将GPS和INS的定位结果进行加权融合，从而得到更精确的定位值。
组合定位的过程可以简单描述为以下几个步骤：首先，根据GPS接收器的测量值，计算出当前位置的估计值。
然后，根据INS的测量值，根据运动方程和初始条件推断位置和速度的改变量。
接着，根据两种传感器的测量精度和不确定性信息，使用卡尔曼滤波算法来融合GPS和INS的定位结果。
GPS／INS超紧组合系统综述
GPS／INS超紧组合系统综述作者：王君帅王新龙来源：《航空兵器》2013年第04期摘要：介绍了GPS/INS超紧组合系统的概念，按照结构与信息处理方式的不同将超紧组合系统分为INS辅助GPS超紧组合、相关深组合和非相关深组合三种模式，在给出不同模式超紧组合系统结构的基础上对比分析了各自的特点，综述了GPS/INS超紧组合系统的国内外发展现状，指出超紧组合系统的关键技术与未来的发展方向。
关键词：组合导航；GPS/INS；超紧组合中图分类号：V249.32+8 文献标识码：A 文章编号：1673-5048（2013）04-0025-06SurveyofGPS/INSUltraTightIntegratedNavigationSystemWANGJunshuai，WANGXinlong（SchoolofAstronautics，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100191，China）Abstract：TheconceptionofultratightintegratedGPS/INSnavigationsystemisintroduced.Accordingtothevariationof architecturesandinformationprocessingmethods，theultratightGPS/INSintegratednavigationsystemcanbeclassifiedintothreemodes，whichareINSaidedultratightintegration，coherentdeepintegrationandnoncoherentdeepintegration.Onthebasisofprovidingarchitecturesofdifferent ultratightintegrationmodes，theirfeaturesarecomparedandanalyzedrespectively.ThedevelopmentsofGPS/INSultratightintegrationath omeandabroadarereviewed，andthekeytechnologiesand futuredirectionsofultratightintegrationarepointed.Keywords：integratednavigation；GPS/INS；ultratightintegration0 引言在导航系统中，全球卫星导航系统（GPS）和惯性导航系统（INS）具有优势互补的特点，二者组合的GPS/INS组合导航系统能够克服各子系统的明显缺点，保证导航的连续性，提高导航性能。
组合导航调研报告
组合导航调研报告1. 引言在当今社会，导航系统已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
组合导航系统为用户提供了更精确、可靠的定位服务，极大地提高了导航的准确性和效率。
本调研报告旨在对组合导航系统进行研究和分析，从而深入了解其优势、应用领域和未来发展趋势。
2. 组合导航系统的定义组合导航系统是将多种定位技术结合在一起，通过算法和处理方法对各种导航信号进行融合和处理，最终得到更准确的位置信息和导航结果的系统。
常见的组合导航系统包括使用全球定位系统 (GPS)、惯性导航系统 (INS) 、地面测量系统等。
3. 组合导航系统的优势3.1 提高定位准确性：组合导航系统能够利用多种定位技术相互补充，从而减小误差并提高定位准确性。
3.2 增强导航可靠性：通过融合多种导航信号，组合导航系统能够满足各种工作环境下的导航需求，提高导航可靠性。
3.3 支持导航持续性：组合导航系统可以在信号中断或不可用的情况下，通过惯性导航系统等其他手段继续提供导航服务，增强了导航的连续性。
4. 组合导航系统的应用领域4.1 航空航天领域：组合导航系统在飞机、导弹等航空航天器的精确定位和导航中起到重要作用。
4.2 陆地和海洋领域：组合导航系统在汽车、船舶等交通工具定位导航领域广泛应用，提高了导航的准确性和可靠性。
4.3 无人系统领域：组合导航系统在无人机、无人车等领域的导航和自主飞行中有着重要的应用。
5. 组合导航系统的未来发展趋势5.1 融合更多导航技术：随着新一代导航技术的出现，组合导航系统将融合更多种类的导航技术，以进一步提高导航系统的准确性和可靠性。
5.2 精确动态建模：组合导航系统将更多地依赖精确的动态建模和环境模拟，以更好地处理动态环境下的导航问题。
5.3 人工智能应用：通过使用人工智能技术，组合导航系统能够更好地适应不同用户和环境的需求，提供更智能化的导航服务。
6. 结论组合导航系统以其准确性、可靠性和连续性的优势在各个领域得到广泛应用。
惯性导航系统(INS)与全球卫星定位系统(GPS)解析
惯性导航系统(INS 与全球卫星定位系统(GPS1摘要目前飞行器所使用的导航系统, 能适应全天候、全球性应用的确实不多。
传统无线电导航,如塔康(TACAN 等,在应用上存有很多的限制和不便之处。
而为改善此缺点, 一套不需要其它外来的辅助装置, 就可提供所有的导航资料, 让飞行员参考的惯性导航系统(Inertial Navigation System ,虽已被成功发展并广为应用, 但其在系统上的微量位置误差会随飞行时间的平方成正比累积, 因此长时间飞行会严重影响到导航精确度, 如果没有适当的修正, 位置误差在一个小时内会累积超过 300米。
另一套精密的导航系统 GPS , 其误差虽不会随时间改变, 但 GPS 并非万能, 有优点, 也有先天的缺陷, 它在测量高机动目标时容易脱锁并且会受到外在环境及电磁干扰,再者 GPS 短时间的相对误差量大于 INS ,若只依靠它来做导航或控制, 会造成相反效果。
所以在导航系统设计上, 常搭配惯性系统来使用,正巧 GPS 与 INS 有互补的作用,可经过一套运算法则,将两者优点保留, 去除缺点, 本文即针对两种导航系统特性进行探讨, 并利用卡尔曼滤波器法则完成简易测量数据关系推导,设计一套“GPS/INS组合式导航系统” 。
2前言早期舰船航行常利用“ 领航方法” 来决定载体的位置及方向, 观察陆地突出物, 来引导船身驶向某处目标。
随着飞行器的问世, 初期飞行也全凭借着飞行员对当时自我方向、距离、高度及速度的感觉来控制驾驶,执行起飞、落地及飞机转场等等动作。
这种控制载体由一个地方到另一个地方其间方向与距离指示的艺术, 就称之为“ 导航” (Navigation 。
然而仅仅依循着人为的导航方式,在天气良好条件下或周遭存有许多明显参考目标物时, 单纯凭目视来判断飞行并不困难; 但如果遇上天气条件不佳、能见度差、参考目标不存在活不明显时, 就得依靠飞行员的经验、技巧及运气来进行方位及位置的判别, 这无形中会造成飞行员的压力, 更会严重影响到飞行安全的诸多不确定因素。
GPS与INS的组合定位技术研究
I G I T C W技术 研究Technology Study28DIGITCW2024.011 有关概念1.1 GPS系统的组成1.1.1 空间组成卫星在GPS 空间域的组成中起着至关重要的作用。
不同的卫星，其分工也不一样，如负责收集和传送资料的卫星，分为主星和辅星。
在实际工作中，由于收集任务的不同，卫星系统运行的轨道也是不同的。
目前，全球定位系统的卫星通过信息传输和图像采集等设备，可以实现无死角的全覆盖[1]。
1.1.2 地面控制组成主要是通过编码设置来实现对各种工作的要求。
其中，天线的正常工作是依靠电磁感应来实现的。
通过对卫星运行状态的监控，可以精确地对地，实现对地的精确定位。
1.1.3 用户设备用户设备的组成比较简单，可以根据接收到的信息，对系统进行分析和精确地计算，其中包括了信号接收IC 线、显像设备、功能设备等。
1.2 GPS定位原理GPS 卫星在正常工作时，可以收集到地表的各种数据，利用微机对其进行运算，然后将多颗卫星的测距结果综合汇总，把精确的数据传送至地表。
在接收基站接收到卫星数据后，将其加入3D 立体坐标中，根据雷达和卫星的时间差，需使用计算器进行一系列的计算，最后获得精确的坐标。
在运行中需要对收到的错误数据进行修正，然后将这些信息发送到人造卫星，用以校正，偏差控制在5米内。
同时，地理条件也会影响精度，造成定位误差较大。
为有效解决这些问题，需要运用计算机将相关的算法融合到测量中，以提高测量的精度[2]。
1.3 INS/GPS组合模式及其特性（1）松组合方式：将GPS 与惯性导航系统、速度信息相结合，由惯性导航系统与全球定位系统所得到的坐标与速率差，即为观测值。
以INS 为主要内容，当GPS 可工作的时候，GPS 的导航解可以被用作观测量输入信息的融合滤波器，利用扩展Kalman 滤波，对INS 的速度、位置、姿态以及传感器误差进行最优估计，并根据估计的结果对INS 进行输出或者反馈修正，从而让其维持高精度的导航。
无缝GPS／INS组合导航系统的设计与实现
ｏ Ｐ ／ Ｓ ｉｔｇａｅ ａ ｉａｉ ｙ ｔ ｄ ｒｎ Ｐ ｕａ ｅ ． ｈ ｌｏ ｉ ｍ ｄ ｐｅ ａｍ ｎｆｔｒｗ ｔ ｓ ｕ ｏ ａ ｇ ｎ ｓ ｕ ｏａ ｇ ｔ ｆＧ Ｓ Ｉ ｅ ｒｔ ｎ ｖｇ ｔ ｎ ｓ ｓ ｍ ｕ ｉｇＧ Ｓ ｏ ｔ ｓ Ｔ ｅａｇ ｒ ｈ ａ ｏ ｔｄＫ ｌ ａ ｉ ｅ ｉ ｐ ｅ ｄ ｒｎ ｅａ ｄ ｐ ｅ ｄ ｒｎ ｅ ｒ ｅ Ｎ ｎ ｄ ｏ ｅ ｇ ｔ ｌ ｈ ａ
的无缝组合导航方法 ， 当卫星数 目不低于 ４颗时采用伪距， 伪距率的卡尔曼 滤波算法 ， 一旦卫星数 目少于 ４颗
时采用 Ａ ＦＳ系统估计导航误差 ， ＮＩ 抑制 ＩＳ的误差积 累， 而实现无缝导航。动 态车载实验表 明， Ｎ 从 该方法切实 可行 ， 相对于传统的紧组合方法 ， 有效地提 高了组合导航系统的定位精度和抗 干扰能力。
维普资讯
第 ３ 卷第 １ ｏ 期
国 防 科 技 大 学 学 报 ＪＵ Ｎ ＬＯ ￣ＩＮＬ Ｕ ＩＥ Ｓ ＹＯ Ｅ ＥＳ ＥＨ ＯＯ Ｙ Ｏ Ｅ Ａ ＦＮＩＯ Ａ ＮＶ ＲＩ ＦＤ ＦＮＥＴＣ Ｎ Ｌ １ Ｏ８ ３
Ａｂ ｔａ ｔ Ａ ｅ ｓ Ｔ ｅｓ ｉｔｇａｅ ｎ ｖｇ ｔ ｎ ａｇ ｒｔｍ ｓｐ ｐ ｓ ｄ ｏ ａ ｉ ｆＡＮＦ Ｓ ｉ ｒｅ ｏｅ ｈ ｎ ｅ ｔｅｐ ｒｏｍａ ｃ ｓｒ ｃ ： ｎ ｗ ｅ ｄ ｓ ｎｅ ｒｔｄ ａ ｉａ ｏ ｌｏ ｉ ｉ ｈ ｗａ ｍ ｏｅ ｎｔ ｂ ｓｓｏ ｈｅ Ｉ ｎ ｏｄ ｒｔ ｎ ａ ｃ ｈ ｅ ｒ ｎ ｅ ｆ
文章编号 ：０ １ ４ ６２０ ） １ ０３ ６ １０ —２８ （０８ ０ —０８ —０
无缝 ＧＰ ／ＮＳ组合 导航 系统 的设计 与实现 ‘ ＳＩ
何 晓峰 ， 小平 ， 康 华 胡 唐
GNSSINS自适应智能组合导航算法
2、系统稳定性测试：通过动态场景模拟，检验GNSSINS算法在不同速度、震 动条件下的稳定性。
3、实际应用测试：将GNSSINS算法应用于自动驾驶车辆，验证其在复杂环境 中的实时导航性能。
实验结果分析
通过以上实验，我们得出以下结论：
1、GNSSINS算法在定位精度方面表现出色，尤其是在复杂环境和信号干扰条 件下，其误差较单一GNSS、INS有明显降低。
在自适应滤波理论方面，传统的自适应滤波算法如LMS、RLS等已广泛应用于 GNSSINS组合导航系统中。这些算法能够根据信号特征自动调整滤波器参数， 提高信号处理效果。然而，这些算法也存在一定的局限性，如对于非平稳信号 的处理能力不足、容易受到噪声干扰等。
研究方法
为了解决上述问题，本次演示提出了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和自适 应滤波的误差补偿方法。该方法首先利用EKF对非线性系统进行建模，实现对 INS误差的补偿；然后，采用自适应滤波算法对GNSS信号进行处理，提高信号 质量。具体步骤如下：
本次演示研究了GNSSINS组合导航误差补偿与自适应滤波理论的拓展，提出了 一种基于扩展卡尔曼滤波和自适应滤波的方法。该方法在实现误差补偿和信号 处理方面均具有较好的性能，能够提高导航系统的精度和稳定性。然而，该方 法仍存在一定的局限性，例如对于复杂环境下的非线性建模能力还有待进一步 提高。未来研究可以针对这方面进行深入探讨，并尝试将其他先进技术引入到 GNSSINS组合导航领域中，以实现更好的导航性能。
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文献综述
GNSSINS深组合导航技术是一种将全球卫星导航系统（GNSS）和惯性导航系统 （INS）进行深层次融合的导航技术。在已有的研究中，GNSSINS深组合导航 技术主要分为松组合、紧组合和深组合三种模式。松组合模式主要通过卡尔曼 滤波器进行数据融合，紧组合模式则通过共享 INS和 GNSS的测量信息进行组 合，而深组合模式则将 INS和 GNSS的测量信息深入地融合在一起，以实现更 高精度的导航。
六加速度计的GFSINS／GPS组合导航系统研究
惯 导 系统 工 作 原理 类 似 。 陀螺 制 作 工 艺复 杂 ， 本 较 成 高 ， 且 功 耗大 ， 以承 受 大 的 线 加速 度 和 角 速 度冲 而 难 击 。对于 战术导 弹 、小 型炮 弹等来讲 ， 无陀螺 捷联惯 导 系统 由于合 弃 了陀 螺 ， 具有 体 积小 、能 耗小 、成 本 低 、 动态 范 围大 、反 应快 、寿命 长和 可靠性高 的优势 ， 能够
导系统误差方程 ， 利用卡尔曼滤波器组 成了 Ｇ Ｓ ＮＳ ＧＰ 组 合导航 系统 。 ＦＩ ／ Ｓ 经仿真验证 ， 该组合导航 系统可 以有效抑制导航参
数发散 。
关键 词 ： 无陀螺捷联惯导 ； 误差方程 ； 卡尔 曼滤 波； Ｐ ＧＳ
中图分类号 ： ２ １６ Ｖ ４ ．２ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ：０ ３ ２ １２ １）ｌ ０ ４ ０ １ ０ ７ ４ （０ １ｌ一 ０ ７ ５
通 信 与 信 息 处 理
Ｃｏｍｍ ｕ ｃ ｔｏ ｄ ｌ ｆ ｒ ｔｏｎ Ｐｒ ｅ ｓ ｎ ｎｉａ ｉ ｎ ａｎ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｏｃ ｓ ｉ
自动化技 术与应用 ２ １ ０ １年第 ３ Ｏ卷第 ｌ １期
六加速度计 的 ＧＦ ／ Ｉ Ｓ ＧＰ Ｓ Ｎ Ｓ组合导航 系统研究
Ｒｅ ｅ ｒｈｏ ＳＩ ｓ ａｃ ｆ ＧＦ ＮＳ／ ＧＰＳ Ｉｔｇ ａｅ ｖｇ ｔ ｎＳｙ ｔｍ ｅ ｒｔｄＮａ ｉａｉ ｓｅ ｎ ｏ
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要 的意 义 。
卫星-惯导组合定位(INSGPS)系统satellite-a概要
卫星-惯导组合定位（INS/GPS）系统satellite－acoustics integrated positioning system卫星-惯导组合定位（INS/GPS）系统是将卫星接收机接口和惯导系统接口与计算机连接，并连接其他相应定位设备组成的定位系统。
众所周知GPS作为一种先进的生产方式已经被大多数测绘单位所接受,但GPS的固有弱点很大程度上限制了它的使用范围. 城市测图如果能高效地应用GPS技术将会大大提高效率,节约费用.但城市高楼林立,无线电环境复杂,造成GPS多路径效应极大增加,严重的遮挡甚至使接收机无法正常收星. 外业用户也会经常遇到需要在树下或遮挡严重的地域作业的问题.有的GPS接收机采取降低致信度的办法来达到抗干扰的目的.但致信度的降低造成GPS精度以无法预测的非线性变化,这是很难接受的.现在如果GPS与INS有机结合起来,这套系统可以在开阔环境以高精度RTK测量,并在相当长的时间内利用GPS给出的高精度初始位置进入原本不可能进入的林地,隧洞,桥下甚至室内进行作业!这是一个非常美妙的前景!惯性导航与卫星定位（INS/GPS）组合导航系统充分发挥两者各自优势、取长补短，利用GPS的长期稳定性与适中精度，来弥补INS的误差随时间传播或增大的缺点，利用INS的短期高精度来弥补GPS接收机在受干扰时误差增大或遮挡时丢失信号等的缺点，进一步突出捷联式惯性导航系统结构简单、可靠性高、体积小、重量轻、造价低的优势，并借助惯导系统的姿态信息和角速度信息，提高GPS接收机天线的定向操纵性能，使之快速捕获或重新捕获GPS卫星信号，同时借助GPS连续提供的高精度位置信息和速度信息，估计并校正惯导系统的位置误差、速度误差和系统其它误差参数，实现对其空中传递对准和标定，从而可放宽对其精度提出的要求，使得整个组合制导系统达到最优化，具有很高的效费比。
广泛应用于导航定位应用；精密定位应用；精密授时、大气研究；为武器精确制导；航天与武器试验。
GPS,INS组合导航
GPS/INS 组合导航（仪器科学与工程学院）摘要：GPS/INS 组合导航是用GPS和INS各自的优点进行组合得到的组合导航系统。
它能够拥有GPS的长距离同误差和INS的短距离精确导航的优点，本文是关于GPS/INS组合导航的综述。
关键词：组合导航；惯性导航系统；GPS；INSGPS可以提供全球性的、全天候的、高精度的无源式三维导航定位服务，定位误差不随时间增长，但是GPS的自主性差，需要依靠运营商，受地形建筑的遮蔽信号物的影响，很难做到高精度实时动态控制和导航。
而INS的短期精度高、自主性强、抗干扰能力强，但是长期精度低，导航误差随着时间会逐渐积累。
所以二者的优缺点结合互补，可以实现实时精度高，动态性强，数据更新率高等优点。
1背景1.1 GPS简介GPS是英文Global Positioning System（全球定位系统）的简称。
GPS起始于1958年美国军方的一个项目，1964年投入使用。
20世纪70年代，美国陆海空三军联合研制了新一代卫星定位系统GPS 。
主要目的是为陆海空三大领域提供实时、全天候和全球性的导航服务，并用于情报搜集、核爆监测和应急通讯等一些军事目的，经过20余年的研究实验，耗资300亿美元，到1994年，全球覆盖率高达98%的24颗GPS卫星星座己布设完成。
它有以下的优点[1][4][5]：1、定位精度高，GPS定位精度可以达到0.1～0.0lppm。
定点定位GPS有着这么高的精度可以满足不同情况下，不同需求下的精度需求。
2、范围广，全球定位。
3、适应性强，可在各种恶劣环境中工作，可以24小时工作。
而且无论是高山，深谷，GPS都能够工作。
同样的GPS也有弊端：1、抗干扰能力弱，GPS利用电磁波传递信号，容易受到地形，天气，磁场，电磁波等干扰。
也会受到大气层中对流层和电离层的影响。
2、由于电磁波传播途径被影响，会导致定位时产生误差。
影响精度。
3、自主性差GPS是现在人们生活工作中重要的工具，能够满足人们一定的生活工作需求，但是它明显的缺点也是制约其进一步发展的因素。
导航与制导实验报告INS与GPS位置组合导航
导航与制导原理实验报告一．实验要求1.完成INS与GPS位置组合导航的仿真;2.画出组合导航后的位置误差、速度误差曲线;3.画出原始轨迹与组合导航后的轨迹比较图；（画图时弧度制单位要转换成度分秒制单位）4.结果分析5.提交纸版实验报告（附上代码）二．全局变量R=6378160; %地球半径（长半轴）f=1/298.3; %地球扁率wie=7.2921151467e-5; %地球自转角速率g0=9.7803267714; %重力加速度基础值deg=π/180; %角度min=deg/60; %角分sec=min/60; %角秒hur=3600; %小时dph=deg/hur; %度/时ts=0.1; %仿真采样时间三．组合导航仿真变量GPS_Sample_Rate=10; %GPS采样时间Runs=10; %由于随机误差，使用Kalman滤波时，应多次滤波，以求平均值Tg = 3600; %陀螺仪Markov过程相关时间Ta = 1800; %加速度计Markov过程相关时间四．Kalman Filter:估计状态初始值：Xk = zeros(18,1);估计协方差初始值：Pk=diag([min,min,min,0.5,0.5,0.5,30/Re,30/Re,30, 0.1*dph, 0.1*dph, 0.1*dph, 0.1*dph,0.1*dph, 0.1*dph, 1.e-3,1.e-3,1.e-3].^2); %18*18矩阵系统噪声方差：Qk=1e-6*diag([0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.9780,0.9780,0.9780]).^2量测噪声方差：Rk=diag([1e-5,1e-5,10.3986]).^2系数矩阵 F， G， H 的表示，参考课件 6.2.1。
五．可能用到的公式(1)四元数Q的即时修正（符号⨂表示四元数乘法）式中nb nbx nby nbz 0Tbb b b ⎡⎤ω=ωωω⎦⎣为向量扩展四元数，标量部分为0。
INSGPS组合算法及其误差分析
INSGPS组合算法及其误差分析INSGPS（Integrated Navigation System based on Global Positioning System）组合算法是一种基于全球定位系统的综合导航系统算法，通过将不同的导航传感器（如GPS、陀螺仪、加速度计等）的测量结果进行融合，提高了导航系统的性能和精度。
本文将介绍INSGPS组合算法的原理和误差分析。
INSGPS组合算法的核心思想是将不同的导航传感器的测量结果进行融合，以提高导航系统的鲁棒性和精度。
通常情况下，GPS可以提供较高的位置精度，但在一些环境下，如城市区域、山谷等，GPS信号可能会受到遮挡而导致精度下降。
而陀螺仪和加速度计可以提供较为准确的姿态信息和加速度信息，但在长时间使用过程中存在积分累积误差。
因此，INSGPS组合算法就是通过结合这些导航传感器的测量结果，以及利用它们之间的互补性来提高导航系统的性能。
具体而言，INSGPS组合算法可以分为两个步骤：状态预测和状态更新。
1.状态预测：该步骤使用惯性导航传感器（如陀螺仪和加速度计）的测量结果来预测导航系统的状态（如位置、速度和姿态等）。
通过对测量结果进行积分，可以得到导航系统在下一个采样周期内的状态预测值。
由于惯性导航传感器存在累积误差的问题，因此在进行状态预测时需要进行误差修正，以保证预测结果的准确性。
2.状态更新：该步骤使用GPS的测量结果来更新导航系统的状态。
由于GPS提供了较高的位置精度，因此可以利用GPS的测量结果对状态预测进行校正，以提高预测的准确性。
通过将GPS的测量结果与状态预测值进行差值计算，可以得到位置、速度和姿态的误差，然后利用滤波算法（如卡尔曼滤波）对误差进行修正，得到最终的导航系统状态。
1.GPS误差：GPS的测量误差主要包括系统误差和随机误差两部分。
系统误差包括钟差误差、伪距误差等，可以通过差分GPS等方法进行校正。
随机误差主要来自于信号的多路径效应、大气湿度等，可以通过滤波算法（如卡尔曼滤波）进行降噪处理。
卫星惯导组合定位INSGPS系统satellitea概要.doc
卫星-惯导组合定位（INS/GPS）系统satellite－acoustics integrated positioning system卫星-惯导组合定位（INS/GPS）系统是将卫星接收机接口和惯导系统接口与计算机连接，并连接其他相应定位设备组成的定位系统。
众所周知GPS作为一种先进的生产方式已经被大多数测绘单位所接受,但GPS的固有弱点很大程度上限制了它的使用范围. 城市测图如果能高效地应用GPS技术将会大大提高效率,节约费用.但城市高楼林立,无线电环境复杂,造成GPS多路径效应极大增加,严重的遮挡甚至使接收机无法正常收星. 外业用户也会经常遇到需要在树下或遮挡严重的地域作业的问题.有的GPS接收机采取降低致信度的办法来达到抗干扰的目的.但致信度的降低造成GPS精度以无法预测的非线性变化,这是很难接受的.现在如果GPS与INS有机结合起来,这套系统可以在开阔环境以高精度RTK测量,并在相当长的时间内利用GPS给出的高精度初始位置进入原本不可能进入的林地,隧洞,桥下甚至室内进行作业!这是一个非常美妙的前景!惯性导航与卫星定位（INS/GPS）组合导航系统充分发挥两者各自优势、取长补短，利用GPS的长期稳定性与适中精度，来弥补INS的误差随时间传播或增大的缺点，利用INS的短期高精度来弥补GPS接收机在受干扰时误差增大或遮挡时丢失信号等的缺点，进一步突出捷联式惯性导航系统结构简单、可靠性高、体积小、重量轻、造价低的优势，并借助惯导系统的姿态信息和角速度信息，提高GPS接收机天线的定向操纵性能，使之快速捕获或重新捕获GPS卫星信号，同时借助GPS连续提供的高精度位置信息和速度信息，估计并校正惯导系统的位置误差、速度误差和系统其它误差参数，实现对其空中传递对准和标定，从而可放宽对其精度提出的要求，使得整个组合制导系统达到最优化，具有很高的效费比。
广泛应用于导航定位应用；精密定位应用；精密授时、大气研究；为武器精确制导；航天与武器试验。
GNSS-INS深组合导航理论与方法研究
GNSS-INS深组合导航理论与方法研究GNSS/INS深组合导航理论与方法研究导航系统是现代社会不可或缺的基础设施，而GNSS（全球导航卫星系统）和INS（惯性导航系统）是两种主要的定位和导航技术。
然而，单独使用GNSS或INS系统存在一些限制，例如在复杂环境下的定位精度下降和惯性漂移问题。
因此，GNSS/INS深组合导航技术的研究和应用非常重要。
GNSS是基于卫星信号的全球定位系统，如美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、欧洲的Galileo和中国的北斗。
GNSS系统通过接收多颗卫星的信号，并计算卫星和接收器之间的距离，以确定接收器的位置。
然而，GNSS定位受到多路径效应、信号遮挡和干扰等因素的影响，在城市峡谷、森林和高楼大厦等复杂环境下定位精度下降。
另一方面，INS是基于测量物体线性和角度加速度的惯性传感器的导航系统。
INS系统可以通过测量物体的线性加速度和角速度来确定物体的位置、速度和姿态。
然而，由于传感器本身的误差和累积效应，INS的定位精度随着时间的推移会出现漂移问题。
为了克服GNSS和INS各自的局限性，GNSS/INS深组合导航技术应运而生。
深组合导航技术将GNSS和INS的测量数据融合起来，通过最优化滤波算法进行集成导航，获得更加精确和可靠的定位结果。
深组合导航技术的关键是通过滤波算法融合GNSS和INS的数据。
常用的滤波算法包括卡尔曼滤波器和粒子滤波器。
卡尔曼滤波器是一种递归滤波算法，通过估计系统的状态和测量误差的协方差矩阵，来优化系统的状态估计。
粒子滤波器则是一种基于蒙特卡洛采样的非线性滤波算法，通过粒子的重采样和权重调整来估计系统的状态。
GNSS/INS深组合导航技术的研究也涉及到误差模型的建立和校准方法的设计。
误差模型可以描述GNSS和INS系统的测量误差特性，例如GNSS接收机的钟差、伪距和载波相位观测误差，INS的陀螺仪漂移和加速度计误差等。
校准方法包括静态和动态校准，通过获取真实的位置和姿态信息，来估计和校正系统的误差参数。
GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究的开题报告
GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究的开题报告开题报告：GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究一、研究背景及意义目前，全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）已广泛应用于航空、航天和军事领域。
GPS具有高精度、全球覆盖、持续跟踪等优点，但在信号被干扰或无法接收的情况下会失效。
INS具有无信号依赖、实时性好等优点，但存在误差累积、漂移等问题。
因此，将GPS和INS组合起来，可以充分发挥各自的优点，实现高精度、可靠性强的导航系统。
在复杂电子环境下，GPS和INS的组合导航系统仍然存在一定的误差，无法满足高精度导航的需求。
超紧组合导航系统是GPS和INS组合导航的一种新型技术，可以利用多传感器数据进行动态校正和误差补偿，达到更高的精度和可靠性，具有重要的应用前景。
二、研究内容和方法本课题旨在研究GPSSINS超紧组合导航系统的关键技术，包括以下内容：1. 基于多传感器数据的超紧组合导航系统算法研究；2. 航空、航天、地面等应用场景下的超紧组合导航系统性能分析；3. 超紧组合导航系统误差补偿和动态校准算法研究；4. GPSSINS超紧组合导航系统软件平台设计与实现。
研究方法主要包括以下几个方面：1. 分析目前超紧组合导航系统的研究现状、存在问题和发展趋势；2. 研究多传感器数据融合算法、误差补偿和动态校准算法；3. 基于虚拟仿真技术进行航空、航天、地面等应用场景下的性能分析；4. 设计GPSSINS超紧组合导航系统软件平台，进行实验验证。
三、预期成果和意义本课题的研究成果预期包括：1. GPSSINS超紧组合导航系统关键技术研究报告；2. 多传感器数据融合算法、误差补偿和动态校准算法；3. GPSSINS超紧组合导航系统软件平台原型系统。
本课题的研究成果将对航空、航天、军事等领域的高精度、可靠性强的导航系统的研究和应用具有重要意义。
同时，本研究也将推动组合导航技术的发展，为国家重大工程的研究和应用提供技术支撑。
多传感器融合的智能车定位导航系统设计
多传感器融合的智能车定位导航系统设计随着科技的发展和智能车的应用，智能车的定位和导航系统也变得越来越重要。
传统的GPS导航系统虽然能够提供车辆位置信息，但在一些特殊的环境下，如高楼密集区域、隧道、室内停车场等，GPS信号的覆盖不足以满足定位和导航的需求。
为了解决这个问题，多传感器融合的智能车定位导航系统应运而生。
多传感器融合的智能车定位导航系统，是通过集成GPS、惯性导航系统（Inertial Navigation System，INS）、车载传感器、激光雷达、摄像头等多种传感器，利用数据融合和算法优化技术，实现对车辆位置和运动状态的精准定位和导航。
下面我们将从传感器选择、数据融合和算法优化等方面，介绍一下多传感器融合的智能车定位导航系统设计。
一、传感器选择2. 惯性导航系统（INS）：惯性导航系统利用加速度计和陀螺仪等传感器，通过积分计算车辆位置和姿态信息，能够在短期内提供高精度的定位和导航信息。
但由于惯性导航系统存在漂移问题，长期使用会导致位置和姿态信息的累积误差，因此需与其他传感器进行组合使用。
3. 车载传感器：车载传感器包括车速传感器、转向传感器、车辆倾斜传感器等，能够提供车辆的运动状态信息，如车速、转向角度、横摆角等，对于车辆的精准定位和导航非常重要。
4. 激光雷达和摄像头：激光雷达和摄像头能够提供车辆周围环境的三维点云和图像信息，通过对周围环境进行感知和识别，能够帮助智能车更准确地定位和导航。
二、数据融合在多传感器融合的智能车定位导航系统中，不同传感器所产生的数据需要经过融合处理，以提高定位精度和鲁棒性。
数据融合主要包括信息融合和决策融合两个方面。
1. 信息融合：通过对不同传感器数据进行融合，得到更准确的车辆位置和姿态信息。
信息融合主要包括传感器数据的预处理、配准、融合和滤波等步骤。
通过信息融合，可以弥补不同传感器之间的精度差异，提高整体系统的定位精度。
2. 决策融合：通过对融合后的信息进行决策分析和优化，实现对车辆位置和导航路径的精确控制。
GPSINS组合导航定位定向系统研究的开题报告
GPSINS组合导航定位定向系统研究的开题报告一、研究背景随着现代科技的飞速发展，空地海等多种领域应用中，对高精度导航定位系统的需求越来越迫切。
传统的GPS定位系统在复杂环境下容易出现定位误差，因此需要通过与其他传感器的组合使用来提高定位精度，同时实现导航定位与定向的功能。
因此，GPSINS组合导航定位定向系统的研究变得至关重要。
二、研究目的本研究的主要目的是探究GPSINS组合导航定位定向系统的原理、算法和应用。
通过综合应用卫星导航和惯性导航技术，构建高精度、高鲁棒性的定位定向系统，以满足实际应用的需求。
三、研究内容1. GPSINS组合导航定位定向系统原理的研究。
2. GPSINS组合导航定位定向系统算法的研究与设计。
3. GPSINS组合导航定位定向系统的实现与测试。
4. GPSINS组合导航定位定向系统在具体应用领域中的应用研究。
四、研究方法本研究将采用文献综述法、实验分析法、模型仿真法等科研方法，对GPSINS组合导航定位定向系统的原理、算法、实现和应用等方面进行研究。
五、研究意义本研究对于提高航空、海事、铁路、汽车等行业的导航定位和定向精度，保障人民生命财产安全，具有重要的意义。
同时，GPSINS组合导航定位定向系统的研究也具有重大的科学研究价值，可以促进卫星导航和惯性导航技术的应用和发展。
六、预期结果及创新点本研究预期可以实现高精度、高鲁棒性的GPSINS组合导航定位定向系统，并在实际应用领域中验证其有效性。
同时，本研究的主要创新点在于将卫星导航和惯性导航技术有机地结合起来，构建出综合应用的导航定位定向系统。
INS／GPS组合导航集中式卡尔曼滤波器的仿真研究
INS／GPS组合导航集中式卡尔曼滤波器的仿真研究
温武;郭圣权
【期刊名称】《导航》
【年(卷),期】2002(038)004
【摘要】主要研究平台式惯导（INS）和全球定位系统（GPS）组合导航集中式卡尔曼滤波器的实现，其中包括位置组合，速度组合、位置＋速度组合三种组合方式，并给出了相应的仿真结果，研究表明集中式卡尔曼滤波器可以提高导航系统精度。
【总页数】9页(P41-49)
【作者】温武;郭圣权
【作者单位】华北工学院，太原030051;华北工学院，太原030051
【正文语种】中文
【中图分类】TN967.2
【相关文献】
1.基于误差状态量的卡尔曼滤波器在SINS+GPS组合导航中的应用 [J], 羊彦;侯小林;张杨;景占荣
2.GPS/SINS组合导航系统中卡尔曼滤波器的应用 [J], 屈平;温志芳;周士华
3.改进的强跟踪卡尔曼滤波器在MSINS/GPS组合导航中的应用研究 [J], 马云峰
4.分布式卡尔曼滤波器在GPS／INS组合导航系统中的应用研究 [J], 袁信;刘建业
5.RBFNN辅助卡尔曼滤波器在GPS／SINS组合导航中的应用 [J], 顾明武;陈熙源因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
机载DGPS INS组合导航系统研究
机载DGPS INS组合导航系统研究摘要:随着飞机机动性的增大和航程的加长,单一的导航系统已经无法满足机载导航要求。
解决问题的方法是采用组合导航系统,本文设计了一种基于DGPS/INS的组合导航系统,系统满足高精度、长航时、高可靠性的要求。
关键词:组合导航系统DGPS/INSDGPS是一种高精度和高实时性的GPS实用模式。
DGPS与INS 相互组合,取长补短,可以显著提高导航系统精度。
组合系统的主要优点是可以实现惯导系统的空中校准和高度通道的稳定,同时惯导系统的辅助可以提高GPS跟踪卫星的能力,从而提高接收机的动态特性和抗干扰性。
1 系统的总体框架图1系统工作原理:在飞行的过程中,利用GPS接收机的双频天线所测得的数据产生差分修正值,来减少DGPS接收机的误差,提高定位精度。
DGPS接收机将所测得定位数据进行修正后,将飞机动态参数信息传递给导航处理机,同时惯导系统将陀螺仪和加速度计测量的数据传输给导航处理机进行捷联解算,并且和DGPS数据进行信息融合,然后在显示器显示飞机的位置、速度、高度、姿态等导航数据。
2 导航系统硬件设计图2整个导航信息处理板可划分为五个部分:GPS导航模块、惯性导航模块、温度补偿模块、数据融合与解算模块、数据显示模块。
2.1 GPS导航模块GPS模块采用双天线DGPS接收机,在飞机的机头和机尾方向安装两个反馈天线,以差分测量的方式提高GPS定位精度,达到飞机导航定位的要求。
本系统选取美国JA V AD公司生产的Duo-G2D接收机,它可以同时接入最多两个天线,DGPS定位精度可达0.5m,数据更新率最大100 Hz。
GPS接收机输出的是RS232电平,所以经过MAX232芯片处理后转化为TTL电平,由FPGA采集完数据后输送给DSP等待信息融合。
2.2 惯性导航模块惯性导航模块主要是包括陀螺仪和加速度计两部分。
光纤陀螺仪输出的数据已经是数字式的,不存在模数转换的问题;而加速度计需要经过模数转换来完成信号输出。