卡尔曼滤波与SINS/GNSS组合导航

卡尔曼滤波与SINS/GNSS组合导航是一种常用的导航算法。卡尔曼滤波是一种递归滤波方法，用于估计动态系统的状态变量。在SINS/GNSS组合导航中，卡尔曼滤波被用于将惯性导航系统（SINS）和全球导航卫星系统（GNSS）的测量结果进行融合，从而提高导航的准确性和稳定性。

在SINS/GNSS组合导航中，卡尔曼滤波通过迭代递推的方式，利用五个递推方程来估计系统的状态变量。这些方程是根据卡尔曼滤波的原理进行推导得出的。卡尔曼滤波器将SINS和GNSS的测量结果进行组合，通过优化状态估计，提供更准确的导航解算。

SINS与GNSS的组合导航可以采用不同的模式，包括松组合、紧组合和深组合。松组合是指将SINS解算的位置和速度与GNSS接收机得到的位置和速度之差作为观测量进行组合，以提高导航精度。紧组合是指将SINS和GNSS的测量结果直接输入到卡尔曼滤波器中进行融合。而深组合是指将SINS和GNSS的测量结果融合后再进行状态估计，可以更加精确地估计导航解算的状态。

综上所述，卡尔曼滤波与SINS/GNSS组合导航是一种常用的导航算法，通过将SINS和GNSS的测量结果进行融合，可以提高导航的准确性和稳定性。使用卡尔曼滤波的递推方程来估计系统的状态变量，可以有效地优化导航解算的结果。不同的组合模式可以根据实际需求选择，以达到更好的导航性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [SINS/GNSS组合导航：组合导航设计（卡尔曼滤波）](https://blog.csdn.net/LittleEmperor/article/details/105377416)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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