GNSS/SINS深组合导航系统：研究现状与未来趋势

"GNSS/SINS深组合导航系统研究现状及展望" 本文主要探讨了全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）与惯性导航系统（Inertial Navigation System, SINS）的深组合导航系统的概念、类型、模型以及其在国内外的研究现状和发展前景。作者丁翠玲和陈帅来自南京理工大学自动化学院。 GNSS/SINS深组合导航系统是一种通过融合GNSS的全球定位数据和SINS的惯性测量数据，提高整体导航性能的技术。该系统利用了GNSS的高精度绝对位置信息和SINS的连续、自主导航能力，克服了单一系统的局限性，如GNSS可能受到遮挡或干扰，而SINS则会随着时间积累误差。 根据信息融合的方式，深组合导航系统可以分为集中式深组合和级联式深组合。集中式深组合将所有的传感器数据在一个统一的滤波框架下进行处理，而级联式深组合则分为两个独立的滤波过程，先对SINS进行校正，然后将结果与GNSS数据结合。这两种方式各有优缺点，例如集中式处理复杂度较高，但能更全面地考虑系统间的相互影响；级联式则结构简单，易于实现。 文章回顾了GNSS/SINS深组合导航系统的发展历程，特别是在军事、航空、航海等领域的重要应用，并指出近年来研究的重点在于提高系统的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力。同时，研究人员还致力于优化融合算法，如卡尔曼滤波器的改进版本，以减少误差积累并增强在复杂环境下的导航性能。 未来的发展方向，作者预测，将包括更高级的信息融合策略、微纳米惯性传感器的应用、多模态导航系统的集成，以及利用人工智能和机器学习技术来提升导航系统的智能决策和自适应能力。此外，随着物联网和5G等新技术的发展，GNSS/SINS深组合导航系统有望在自动驾驶、无人机、物联网设备等新兴领域发挥更大作用。 这篇论文对GNSS/SINS深组合导航系统进行了详尽的分析，既概述了现有技术的原理和特点，又指出了未来可能的研究趋势，对于理解这一领域的最新动态和技术挑战具有重要价值。