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本文研究了全球定位系统和航位推算系统的原理，分别对GPS子系统、航位推算子系统和GPS／航位推算组合导航系统进行建模，并离散化。通过运动载体的“当前”加速度统计模型和本文建立的系统模型，推导出GPS子系统、航位推算子系统和GPS／航位推算组合系统的卡尔曼滤波方程。通过三个子系统的仿真实验，分析得出：系统滤波后比滤波前误差更小、曲线更平滑。GPS／航位推算组合导航系统比单独的GPS子系统、航位

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惯性器件与全球卫星定位系统(GPS)的组合导航成为目前车载导航的主流。无论在精度、性能、可靠性等各方面，GPS／DR组合导航系统都优于单独的GPS导航系统。在GPS信号丢失时，车载导航仪(GPS／GIS／DR)能利用陀螺自主导航，不间断提供导航信息并保持跟踪。

：GPS动态定位数据的处理广泛采用卡尔曼滤波技术，而应用卡尔曼滤波要求运动模型准确可靠，但由于 载体真实运动的复杂多变，任何单一模型都难以全面描述，致使单一模型的滤波都容易出现模型误差。针对这一问题，将机动目标跟踪领域广泛应用的交互式多模型算法引入到车载导航中。通过分析车辆的运动特点，选取匀速直线模型和当前统计模型进行交互；同时考虑到车载终端计算能力有限，将状态变量在各方向解耦。仿真显示，在