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目前，GPS/ INS组合导航系统已经获得了广泛的应用，尤其在军事领域。随着MEMS惯性传感器性能不断提升，当前已达到中等精度，能满足大量战术武器的使用要求。由于MEMS惯性传感器采用集成电路的加工工艺制造而成，能够大批量生产，因此成本低，体积小。构建微型、低成本的GPS/ INS组合导航系统，在众多的民用和军用领域具有广阔的应用前景。
GPS/MINS组合导航系统中普遍采用卡尔曼滤波技术进行导航信息融合，在实际应用中，传感器误差的不确定性和系统方程的非线性导致卡尔曼滤波算法发散。因此需要考虑以下几个方面：数学模型的优化，状态方程的线性化，误差的客观侧性分析，误差方差阵参数的调节以及组合模式的设计等。本文对数学模型进行优化设计、静动态组合模式设计，提出了基于Kalman信息融合的混合校正方法，并将此方法应用于实际系统，最后进行了跑车试验验证。结果表明，该方法能提高系统的鲁棒性和精度。
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