【摘 要】
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针对行人导航中卫星定位精度低、抗干扰能力不足等问题,本文将全球卫星导航系统（GNSS）与惯性导航系统（INS）进行组合,提出了基于因子图的行人INS/GNSS组合导航算法。通过建立INS、 GNSS的量测因子节点模型、行人运动模型,在时间域上构建误差函数,利用LM（Levenberg-Marquardt）算法求解状态的最优估计值。采集现场实验数据及仿真对所提方法进行分析,结果表明,在卫星信号受到干
【出 处】
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第三十四届中国仿真大会暨第二十一届亚洲仿真会议论文集
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针对行人导航中卫星定位精度低、抗干扰能力不足等问题,本文将全球卫星导航系统（GNSS）与惯性导航系统（INS）进行组合,提出了基于因子图的行人INS/GNSS组合导航算法。通过建立INS、 GNSS的量测因子节点模型、行人运动模型,在时间域上构建误差函数,利用LM（Levenberg-Marquardt）算法求解状态的最优估计值。采集现场实验数据及仿真对所提方法进行分析,结果表明,在卫星信号受到干扰时,与基于扩展卡尔曼滤波的组合导航方法相比,该方法具有更好的鲁棒性,导航精度提高了16%以上。
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