卡尔曼滤波理论于20世纪60年代提出,它实质上是一种最优估计的实时递推算法,由于其在求解的过程中不需要存储大量的观测数据,并且当得到新的观测数据时,可算得新的参数滤波值,便于实时地处理观测结果,故在实际工程应用中受到了重视。随着计算机技术的飞速发展,以卡尔曼滤波技术为核心的现代估计理论已广泛应用于航天、航空、卫星、系统工程、通信、工业过程控制、遥感等各个领域。本文重点研究了卡尔曼滤波技术在GPS卫星导航中的应用,主要目标是利用卡尔曼滤波技术实现在静止和运动状态下载体航迹和航向的预测,并建立卫星导航系统软件,以提高GPS定位导航的精度,增强运动体的动态跟踪能力。本文首先对卡尔曼滤波技术在GPS卫星导航中的应用发展进行了概述,分析了GPS系统基本组成及定位原理。然后本文在研究了影响导航精度的主要因素和卡尔曼滤波基本原理的基础上,将卡尔曼滤波理论应用到GPS卫星导航中。之后根据GPS卫星导航系统的需求设计了系统整体方案,给出了系统硬件和软件设计流程,建立了适合卫星导航的卡尔曼滤波模型,实现了不同坐标系下坐标的转换和运动体速度平滑。最后,在windows平台上利用VC++开发环境和数据库技术实现了卫星导航系统软件的主要功能。主要是对导航软件的串口接收模块、卡尔曼滤波模块、数据库模块,人机界面模块做了设计和初步实现。这部分的关键技术包括:使用CSerialPort类实现GPS-OEM板与计算机的串口通信,建立卡尔曼滤波CKalman类模块,对数据库存储操作,实现人机界面的运动轨迹实时显示模块。此设计还将滤波前后的数据进行绘图显示。通过比较不难发现,卡尔曼滤波可以使定位精度更加精确,显著地提高运动过程中载体位置、方向及速度的估计精度。综上所述,本文研究的卫星导航系统中的卡尔曼滤波技术及其应用,对保障交通安全,提高交通运输效益等具有一定的现实意义。