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随着城市车辆的日益增多和城市规模的不断扩大，寻找合适的方法来定位车辆已成为重要的问题。GPS车辆定位系统是目前应用广泛的一种定位系统，但是GPS信号在城市高楼林立的地方很容易丢失，出现盲区，导致GPS信号定位精度差。解决的办法是引入航位推算系统DR。DR是自主导航系统，利用磁阻传感器和里程仪组成DR系统，将GPS和DR结合起来组成组合导航系统，来解决GPS信号失效的问题，以获得较高的定位精度。
GPS/DR组合导航中，采用卡尔曼(Kalman)滤波方法进行数据融合处理，将GPS和DR的信息同时用于定位解的求解过程中，使DR系统的状态在滤波过程中不断得到修正，同时组合定位的输出又可以为DR系统提供较为准确的初始位置和方向信息，即使在GPS失效、单独使用DR推算定位时也能较长保持较高的定位精度。本文在深入研究卡尔曼滤波算法的基础上，建立了GPS/DR车辆组合导航系统联合卡尔曼滤波方程，并进行了仿真验证，验证了联合卡尔曼滤波算法的有效性。
传统组合导航系统中采用了PC104设计方案，这种方案在一定程度实现了小型化，但是存在系统稳定性、可靠性不足，扩展外设接口不灵活等缺点，针对这些问题，本文提出了加入了DR系统后的改进方案，采用新型TI公司的高速浮点数字信号处理芯片TMS320VC33(DSP芯片)作为中央处理单元，利用它强大的芯片功能进行数据采集和信息处理任务，外围逻辑控制单元采用FPGA来实现逻辑控制，TMS320VC33只有一个串行通信口，因此外加了一个异步串行通信芯片TL16C552A来扩展串口。
基于GPS/DR组合导航系统的设计，解决了传统GPS定位系统的“失星问题”。为其在实际应用中进行了有益的探索。