GPS_INS组合导航技术研究
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。 ＩＮＳ 的误差模型为［４］
（２）
（３）
（４）
（５）
（６）
（７）
（８）
其中，Re 为地球半径，ωie 为地球自转角速率，fE，fN，fU 分 别为载体运动时加速度计所敏感的东向、北向和天向比力， εU 为陀螺天向漂移。
２．２ 量测方程的建立
ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统的量测方程为 （９）
ＧＰＳ 的状态变量为
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＧＰＳ，ＩＮＳ，ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ
引言
ＧＰＳ 全球定位系统可以提供全球三维位置、速度和时 间，具有长期的稳定性和短期的随机干扰，其精度不随时间 而发散，广泛应用于航海、航天和陆上车辆导航系统中。但是 由于美国政府的 ＳＡ 政策，以及 ＧＰＳ 本身不能直接提供载体 的姿态信息，它易受电子干扰，实时性较差，对高机动载体， ＧＰＳ 不易捕捉和跟踪载波信号；在复杂地形，遮挡物较多的 地区，容易丢星。当 ＧＰＳ 不能捕捉 ４ 颗以上卫星时，就不能提 供正常的导航信息。惯性导航系统（ＩＮＳ）根据惯性原理工作， 是一种自主式导航系统，有非常好的短期精度和稳定性，不 受外界参照物或遮挡的影响，具有信息的全面性和宽频带等 优点［１］。但是 ＩＮＳ 经过长期工作之后会形成积累误差，同时 它的初始对准的精度也会很大程度上影响系统导航精度。因 此，将 ＧＰＳ 和 ＩＮＳ 组合是首选方案，这种组合模式不仅能有 效地减少系统误差、提高系统精度，同时还在工程上有着重 要的意义。
业出版社，２００５．
系统误差修正能力分析 ［Ｊ］． 情报指挥控制系统与仿真
［３］ 付梦印，邓志红，张继伟． Ｋａｌｍａｎ 滤波理论及其在导航系
技术，２００５（１０）：９６－１００．
统中的应用［Ｍ］． 北京： 科学出版社，２００３．
·２０２·
·２００·
张学翠，等：ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航技术研究
度误差，东向速度误差，北向速度误差，东向失准角，北向失 准角，方位失准角，加速度计东向零偏，加速度计北向零偏， 陀螺东西漂移，陀螺北向漂移，陀螺天向漂移。
AＩＮＳ 为 ＩＮＳ 的系统状态转移矩阵，WＩＮＳ 为系统噪声矩阵， 是方差阵为 QＩＮＳ 的零均值白噪声，
，
分别为 ＧＰＳ 的纬度误差，经度误差，东向速度误差和北向速
度误差。选择 ＩＮＳ 和 ＧＰＳ 的位置、速度之差为量测量，即
量测矩阵 HＩＮＳ=［I４×４ ０４×８］，VＧＰＳ 是 ＧＰＳ 的量测噪声，是协 方差阵为 RＧＰＳ 的零均值白噪声。
２．３ 卡尔曼滤波模型及其基本方程
将式（１）和式（９）离散化可得卡尔曼滤波模型： （１０）
离散卡尔曼滤波模型的基本方程为［２］
（１１）
状态一步预测
（１２）
状态估计
（１３）
一步预测均方误差
估计均方误差
（１５） （１６）
其中，Xk 是 k 时刻的状态，X赞 k－１ 是状态 Xk－１ 的卡尔曼估计
值，X赞 k|k－１ 是由X赞 k－１ 计算得到的 Xk 的一步预测，Φk，k－１ 是从 k－１ 时刻到 k 时刻的一步状态转移矩阵，Hk 是 k 时刻的量测矩 阵，Zk 是 k 时刻的测量值，Kk 是 k 时刻的增益矩阵，Pk 为 k 时 刻的估计均方误差，Pk|k－１ 是一步预测误差方差阵。
表 ２ ＩＮＳ 卡尔曼滤波仿真 ３ ０００ ｓ 时各变量的估计精度
状态变量 δV（E ｍ／ｓ）δV（N ｍ／ｓ） 准（E ）＇ 精度值 ０．０５ ０．０５ ０．０８
准（N ）＇ ０．１
准（U ）＇ ６．８
△
△
状态变量 （E ｍｇ） （N ｍｇ） ε（E °／ｈ） ε（N °／ｈ） ε（U °／ｈ） 精度值 ０．０００ ７ ０．０００ １ ０．０２５ ０．００５ ５ ０．０３９
Ｖｏｌ． ３９，Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ Ｊｕｌ，２０１４
文章编号：１００２－０６４０（２０１４）增刊 －０２００－０３
火力与指挥控制 Ｆｉｒｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ＆ Ｃｏｍｍａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ
ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航技术研究
第 ３９ 卷 增刊
张学翠 1，张春涛 1，薛晓晶 1，秦联民 2，卢 波 2 （１． 北方自动控制技术研究所，太原 ０３０００６；２． 解放军 ７１３７５ 部队，山东 潍坊 ２６１２０８）
２ 卡尔曼滤波仿真模型的建立［１，３］
２．１ 状态方程的建立
ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统的状态方程可用一阶微分方程来 描述
（１） 状态变量
，其中各变量分别为 ＩＮＳ 的纬度误差，经
收稿日期：２０１４－０５－１８
修回日期：２０１４－０６－２１
作者简介：张学翠（1983- ），女，河南南阳人，工程师。研究方向：定位定向导航，军用计算机技术。
（１°）２ （１００ μｇ）２ （１００ μｇ）２ （０．０２ °／ｈ）２ （０．０２ °／ｈ）２ （０．０２ °／ｈ）２］T QＩＮＳ＝［（５０ μｇ）２ （５０ μｇ）２ （０．０１ °／ｈ）２ （０．０１ °／ｈ）２ （０．０１ °／ｈ）２ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０］T RＧＰＳ＝［（１０ ＇）＇ ２ （１０ ＇）＇ ２ （０．０４ ｍ／ｓ）２ （０．０４ ｍ／ｓ）２］T 仿真时间 t＝４ ０００ ｓ，各个变量误差估计曲线如下页 图 ２ 所示，选取 ３ ０００ ｓ 时各个变量的误差进化度值，得到表 １。同时，用同样的参数对 ＩＮＳ 导航进行卡尔曼滤波仿真，各 个变量误差估计曲线如下页图 ３ 所示，选取 ３ ０００ ｓ 时各个 变量的误差进化度值，得到表 ２。 表 １ ＧＰＳ／ＩＮＳ 卡尔曼滤波仿真 ３ ０００ ｓ 时各变量的估计精度
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｅｇｒｃｔｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ＧＰＳ ａｎｄ ＩＮＳ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ＧＰＳ／ＩＮＳ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ． Ｃｏｍｐｏｒｒｅｄ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ＧＰＳ／ＩＮＳ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ＩＮＳ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ＧＰＳ／ＩＮＳ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｔｈａｔ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｆｉｌｔｅｒｅｄ ｉｓ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｏｂｖｉｏｎｓｌｙ ａｎｄ ｓｕｐｅｒｉｏｒ ｔｏ ＩＮＳ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ．
状态变量 δL（＇）＇ δλ（＇）＇ δN（E ＇）＇ δV（N ＇）＇ 准（E ＇）＇ 准（N ＇）＇
精度值 １０
８ ０．０２ ０．０２ ０．３５ ０．３５
△
△
状态变量 准（U ＇）＇ （E ｍｇ） （N ｍｇ） ε（E °／ｈ） ε（N °／ｈ） ε（U °／ｈ）
精度值 ５
０．１ ０．１ ０．０２２ ０．０００ ４ ０．００２ ３
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火力与指挥控制
２０１４ 年 增 刊
图 ２ ＧＰＳ／ＩＮＳ 卡尔曼滤波仿真各状态变量的估计误差曲线
图 ３ ＩＮＳ 卡尔曼滤波仿真各状态变量的估计误差曲线
［Ｍ］． 西安：西北工业大学出版社，１９９８．
［４］ 秦永元． 惯性导航［Ｍ］． 北京：科学出版社，２００６．
［２］ 刘 俊，石云波，李 杰． 微惯性技术［Ｍ］． 北京： 电子工 ［５］ 张 源，许江宁，卞鸿巍． ＧＰＳ 姿态测量系统对惯性导航
３ 仿真结果
卡尔曼滤波采用 ＭＡＴＬＡＢ７．０ 进行仿真，采样周期 T＝１ ｓ， 选取初始纬度和经度误差为 ３０ ＇＇，速度误差为 ０．１ ｍ／ｓ，初始失 准角为 １°，加速度计常值零偏为 １００ μｇ，随机偏置为 ５０ μｇ，陀 螺仪常值漂移为 ０．０２ °／ｈ，随机漂移为 ０．０１ °／ｈ。
卡尔曼滤波初值如下， P（０）ＩＮＳ＝［（３０ ＇）＇ ２ （３０ ＇）＇ ２ （０．１ ｍ／ｓ）２ （０．１ ｍ／ｓ）２ （１°）２ （１°）２
１ 系统组成
ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统对同一信息源作测量，从这些测量
值的比较值中提取出各系统的误差并校正之。ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导 航系统采用松散组合方式，选用的测量值是位置和速度之差， 采用卡尔曼滤波进行误差校正，系统原理图如图 １ 所示。
图 １ ＧＰＳ／ＩＮＳ 位置、速度组合系统原理 系统启动时由 ＧＰＳ 提供初始信息，在导航过程中提供位 置信息，ＩＮＳ 系统可提供姿态和航向，并由积分运算解算出位 置信息。当 ＧＰＳ 丢星或被遮挡时，可以由 ＩＮＳ 提供定位和导 航信息。
４结论
由图 ２ 和图 ３ 可以看出，卡尔曼滤波趋于收敛。由表可 知，ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统使得各个状态变量的估计误差得 到了很大改善。由表 １ 和表 ２ 比较看出，ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系 统相对于 ＩＮＳ 在提高速度误差、方位失准角角和陀螺漂移精 度方面有明显优势。
参考文献：
增益滤波
（１４） ［１］ 秦永元，张洪钺，汪叔华． 卡尔曼滤波与组合导航原理
摘 要：随着 ＧＰＳ 和 ＩＮＳ 技术的发展，组合导航系也逐渐成熟。采用卡尔曼滤波对 ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统进行
仿真，并将仿真结果和 ＩＮＳ 仿真结果相比较得出，ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统经过滤波的误差估计精度得到了显著提高，
并比 ＩＮＳ 单一导航有明显优势。
关键词：ຫໍສະໝຸດ BaiduＰＳ，ＩＮＳ，组合导航，卡尔曼滤波
中图分类号：Ｖ２４９
文献标识码：Ａ
Ｔｈｅ Ｒｅｓｅａｃｈ ｏｆ ＧＰＳ／ＩＮＳ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｎａｖｉｇｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＺＨＡＮＧ Ｘｕｅ－ｃｕｉ１，ＺＨＡＮＧ Ｃｈｕｎ－ｔａｏ１，ＸＵＮ Ｘｉａｏ－ｊｉｎｇ１，ＱＩＮ Ｌｉａｎ－ｍｉｎ２，ＬＵ Ｂｏ２ （１． North Automation Control Technology Institute，Taiyuan ０３０００６，China；２． ７１３７５ Troops of PLA，Weifang ２６１２０８，China）
（２）
（３）
（４）
（５）
（６）
（７）
（８）
其中，Re 为地球半径，ωie 为地球自转角速率，fE，fN，fU 分 别为载体运动时加速度计所敏感的东向、北向和天向比力， εU 为陀螺天向漂移。
２．２ 量测方程的建立
ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统的量测方程为 （９）
ＧＰＳ 的状态变量为
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ＧＰＳ，ＩＮＳ，ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ
引言
ＧＰＳ 全球定位系统可以提供全球三维位置、速度和时 间，具有长期的稳定性和短期的随机干扰，其精度不随时间 而发散，广泛应用于航海、航天和陆上车辆导航系统中。但是 由于美国政府的 ＳＡ 政策，以及 ＧＰＳ 本身不能直接提供载体 的姿态信息，它易受电子干扰，实时性较差，对高机动载体， ＧＰＳ 不易捕捉和跟踪载波信号；在复杂地形，遮挡物较多的 地区，容易丢星。当 ＧＰＳ 不能捕捉 ４ 颗以上卫星时，就不能提 供正常的导航信息。惯性导航系统（ＩＮＳ）根据惯性原理工作， 是一种自主式导航系统，有非常好的短期精度和稳定性，不 受外界参照物或遮挡的影响，具有信息的全面性和宽频带等 优点［１］。但是 ＩＮＳ 经过长期工作之后会形成积累误差，同时 它的初始对准的精度也会很大程度上影响系统导航精度。因 此，将 ＧＰＳ 和 ＩＮＳ 组合是首选方案，这种组合模式不仅能有 效地减少系统误差、提高系统精度，同时还在工程上有着重 要的意义。
业出版社，２００５．
系统误差修正能力分析 ［Ｊ］． 情报指挥控制系统与仿真
［３］ 付梦印，邓志红，张继伟． Ｋａｌｍａｎ 滤波理论及其在导航系
技术，２００５（１０）：９６－１００．
统中的应用［Ｍ］． 北京： 科学出版社，２００３．
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张学翠，等：ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航技术研究
度误差，东向速度误差，北向速度误差，东向失准角，北向失 准角，方位失准角，加速度计东向零偏，加速度计北向零偏， 陀螺东西漂移，陀螺北向漂移，陀螺天向漂移。
AＩＮＳ 为 ＩＮＳ 的系统状态转移矩阵，WＩＮＳ 为系统噪声矩阵， 是方差阵为 QＩＮＳ 的零均值白噪声，
，
分别为 ＧＰＳ 的纬度误差，经度误差，东向速度误差和北向速
度误差。选择 ＩＮＳ 和 ＧＰＳ 的位置、速度之差为量测量，即
量测矩阵 HＩＮＳ=［I４×４ ０４×８］，VＧＰＳ 是 ＧＰＳ 的量测噪声，是协 方差阵为 RＧＰＳ 的零均值白噪声。
２．３ 卡尔曼滤波模型及其基本方程
将式（１）和式（９）离散化可得卡尔曼滤波模型： （１０）
离散卡尔曼滤波模型的基本方程为［２］
（１１）
状态一步预测
（１２）
状态估计
（１３）
一步预测均方误差
估计均方误差
（１５） （１６）
其中，Xk 是 k 时刻的状态，X赞 k－１ 是状态 Xk－１ 的卡尔曼估计
值，X赞 k|k－１ 是由X赞 k－１ 计算得到的 Xk 的一步预测，Φk，k－１ 是从 k－１ 时刻到 k 时刻的一步状态转移矩阵，Hk 是 k 时刻的量测矩 阵，Zk 是 k 时刻的测量值，Kk 是 k 时刻的增益矩阵，Pk 为 k 时 刻的估计均方误差，Pk|k－１ 是一步预测误差方差阵。
表 ２ ＩＮＳ 卡尔曼滤波仿真 ３ ０００ ｓ 时各变量的估计精度
状态变量 δV（E ｍ／ｓ）δV（N ｍ／ｓ） 准（E ）＇ 精度值 ０．０５ ０．０５ ０．０８
准（N ）＇ ０．１
准（U ）＇ ６．８
△
△
状态变量 （E ｍｇ） （N ｍｇ） ε（E °／ｈ） ε（N °／ｈ） ε（U °／ｈ） 精度值 ０．０００ ７ ０．０００ １ ０．０２５ ０．００５ ５ ０．０３９
Ｖｏｌ． ３９，Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔ Ｊｕｌ，２０１４
文章编号：１００２－０６４０（２０１４）增刊 －０２００－０３
火力与指挥控制 Ｆｉｒｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ ＆ Ｃｏｍｍａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ
ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航技术研究
第 ３９ 卷 增刊
张学翠 1，张春涛 1，薛晓晶 1，秦联民 2，卢 波 2 （１． 北方自动控制技术研究所，太原 ０３０００６；２． 解放军 ７１３７５ 部队，山东 潍坊 ２６１２０８）
２ 卡尔曼滤波仿真模型的建立［１，３］
２．１ 状态方程的建立
ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统的状态方程可用一阶微分方程来 描述
（１） 状态变量
，其中各变量分别为 ＩＮＳ 的纬度误差，经
收稿日期：２０１４－０５－１８
修回日期：２０１４－０６－２１
作者简介：张学翠（1983- ），女，河南南阳人，工程师。研究方向：定位定向导航，军用计算机技术。
（１°）２ （１００ μｇ）２ （１００ μｇ）２ （０．０２ °／ｈ）２ （０．０２ °／ｈ）２ （０．０２ °／ｈ）２］T QＩＮＳ＝［（５０ μｇ）２ （５０ μｇ）２ （０．０１ °／ｈ）２ （０．０１ °／ｈ）２ （０．０１ °／ｈ）２ ０ ０ ０ ０ ０ ０ ０］T RＧＰＳ＝［（１０ ＇）＇ ２ （１０ ＇）＇ ２ （０．０４ ｍ／ｓ）２ （０．０４ ｍ／ｓ）２］T 仿真时间 t＝４ ０００ ｓ，各个变量误差估计曲线如下页 图 ２ 所示，选取 ３ ０００ ｓ 时各个变量的误差进化度值，得到表 １。同时，用同样的参数对 ＩＮＳ 导航进行卡尔曼滤波仿真，各 个变量误差估计曲线如下页图 ３ 所示，选取 ３ ０００ ｓ 时各个 变量的误差进化度值，得到表 ２。 表 １ ＧＰＳ／ＩＮＳ 卡尔曼滤波仿真 ３ ０００ ｓ 时各变量的估计精度
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｅｇｒｃｔｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｓ ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ＧＰＳ ａｎｄ ＩＮＳ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｋａｌｍａｎ ｆｉｌｔｅｒ ｉｓ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ＧＰＳ／ＩＮＳ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ． Ｃｏｍｐｏｒｒｅｄ ｔｈｅ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｏｆ ＧＰＳ／ＩＮＳ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ＩＮＳ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ，ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ＧＰＳ／ＩＮＳ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ｔｈａｔ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｆｉｌｔｅｒｅｄ ｉｓ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｏｂｖｉｏｎｓｌｙ ａｎｄ ｓｕｐｅｒｉｏｒ ｔｏ ＩＮＳ ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ．
状态变量 δL（＇）＇ δλ（＇）＇ δN（E ＇）＇ δV（N ＇）＇ 准（E ＇）＇ 准（N ＇）＇
精度值 １０
８ ０．０２ ０．０２ ０．３５ ０．３５
△
△
状态变量 准（U ＇）＇ （E ｍｇ） （N ｍｇ） ε（E °／ｈ） ε（N °／ｈ） ε（U °／ｈ）
精度值 ５
０．１ ０．１ ０．０２２ ０．０００ ４ ０．００２ ３
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火力与指挥控制
２０１４ 年 增 刊
图 ２ ＧＰＳ／ＩＮＳ 卡尔曼滤波仿真各状态变量的估计误差曲线
图 ３ ＩＮＳ 卡尔曼滤波仿真各状态变量的估计误差曲线
［Ｍ］． 西安：西北工业大学出版社，１９９８．
［４］ 秦永元． 惯性导航［Ｍ］． 北京：科学出版社，２００６．
［２］ 刘 俊，石云波，李 杰． 微惯性技术［Ｍ］． 北京： 电子工 ［５］ 张 源，许江宁，卞鸿巍． ＧＰＳ 姿态测量系统对惯性导航
３ 仿真结果
卡尔曼滤波采用 ＭＡＴＬＡＢ７．０ 进行仿真，采样周期 T＝１ ｓ， 选取初始纬度和经度误差为 ３０ ＇＇，速度误差为 ０．１ ｍ／ｓ，初始失 准角为 １°，加速度计常值零偏为 １００ μｇ，随机偏置为 ５０ μｇ，陀 螺仪常值漂移为 ０．０２ °／ｈ，随机漂移为 ０．０１ °／ｈ。
卡尔曼滤波初值如下， P（０）ＩＮＳ＝［（３０ ＇）＇ ２ （３０ ＇）＇ ２ （０．１ ｍ／ｓ）２ （０．１ ｍ／ｓ）２ （１°）２ （１°）２
１ 系统组成
ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统对同一信息源作测量，从这些测量
值的比较值中提取出各系统的误差并校正之。ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导 航系统采用松散组合方式，选用的测量值是位置和速度之差， 采用卡尔曼滤波进行误差校正，系统原理图如图 １ 所示。
图 １ ＧＰＳ／ＩＮＳ 位置、速度组合系统原理 系统启动时由 ＧＰＳ 提供初始信息，在导航过程中提供位 置信息，ＩＮＳ 系统可提供姿态和航向，并由积分运算解算出位 置信息。当 ＧＰＳ 丢星或被遮挡时，可以由 ＩＮＳ 提供定位和导 航信息。
４结论
由图 ２ 和图 ３ 可以看出，卡尔曼滤波趋于收敛。由表可 知，ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统使得各个状态变量的估计误差得 到了很大改善。由表 １ 和表 ２ 比较看出，ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系 统相对于 ＩＮＳ 在提高速度误差、方位失准角角和陀螺漂移精 度方面有明显优势。
参考文献：
增益滤波
（１４） ［１］ 秦永元，张洪钺，汪叔华． 卡尔曼滤波与组合导航原理
摘 要：随着 ＧＰＳ 和 ＩＮＳ 技术的发展，组合导航系也逐渐成熟。采用卡尔曼滤波对 ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统进行
仿真，并将仿真结果和 ＩＮＳ 仿真结果相比较得出，ＧＰＳ／ＩＮＳ 组合导航系统经过滤波的误差估计精度得到了显著提高，
并比 ＩＮＳ 单一导航有明显优势。
关键词：ຫໍສະໝຸດ BaiduＰＳ，ＩＮＳ，组合导航，卡尔曼滤波
中图分类号：Ｖ２４９
文献标识码：Ａ
Ｔｈｅ Ｒｅｓｅａｃｈ ｏｆ ＧＰＳ／ＩＮＳ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｎａｖｉｇｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
ＺＨＡＮＧ Ｘｕｅ－ｃｕｉ１，ＺＨＡＮＧ Ｃｈｕｎ－ｔａｏ１，ＸＵＮ Ｘｉａｏ－ｊｉｎｇ１，ＱＩＮ Ｌｉａｎ－ｍｉｎ２，ＬＵ Ｂｏ２ （１． North Automation Control Technology Institute，Taiyuan ０３０００６，China；２． ７１３７５ Troops of PLA，Weifang ２６１２０８，China）