"基于卡尔曼滤波的组合导航误差补偿技术是通过建立误差模型和采用卡尔曼滤波算法，对SINS（捷联惯导）和GPS（全球定位系统）的导航信息进行融合，以提高整体导航系统的精度和可靠性。这种方法能够结合SINS的短期高精度和GPS的长期稳定性，同时补偿两者的不足，如SINS的误差随时间增加和GPS在受到干扰或遮挡时的定位问题。"
基于上述摘要，以下是相关的知识点：
1. **捷联惯导系统（SINS）**：捷联惯导系统是一种自主式导航系统，无需外部信息就能连续提供载体的位置、速度、姿态和角速度。其优点在于短期稳定性好，但随着时间的推移，由于累积误差，导航精度会下降。
2. **全球定位系统（GPS）**：GPS是一种全球覆盖的卫星导航系统，提供高精度的三维定位、测速和授时服务。其优点包括全天候、低成本和高精度，但易受环境因素如信号遮挡和干扰的影响，且自主性相对较弱。
3. **组合导航系统**：将不同的导航设备如SINS和GPS结合，通过数据融合提升导航性能。这种系统旨在发挥各自优点，弥补单一系统的局限性，提高定位精度和系统的可靠性。
4. **误差模型**：在组合导航中，建立误差模型是关键步骤，它描述了SINS和GPS系统可能出现的误差源，如陀螺仪的随机漂移和加速度计的误差。
5. **卡尔曼滤波**：卡尔曼滤波是一种最优估计理论，适用于处理随机过程中的不确定性问题。在组合导航中，卡尔曼滤波被用来融合和优化SINS和GPS的数据，提供最优状态估计，从而减少导航误差。
6. **数据处理和校正**：卡尔曼滤波器的输出被用于校正惯导系统的误差，通过控制算法来最小化组合导航系统的定位误差，实现更精确的导航结果。
7. **系统性能增强**：通过卡尔曼滤波和数据融合，组合导航系统能够提高导航的精度、可靠性和自动化程度，适应复杂环境下的导航需求。
8. **应用领域**：组合导航系统在军事、航空、航海、自动驾驶等领域有广泛应用，尤其对于需要长时间、高精度和高可靠性导航的场景，如武器制导，其优势更为明显。
基于卡尔曼滤波的组合导航误差补偿技术是一种有效的导航解决方案，它结合了SINS和GPS的特性，通过先进的数据处理技术实现了导航性能的显著提升。
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