【摘 要】
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在低速、低动态条件下，研究了基于低成本、低精度的惯性元件实时导航算法，通过两种卡尔曼滤波器对GPS及SINS导航系统进行了数据融合与仿真，实验结果表明，采用自适应卡尔曼滤波所
【机 构】
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北京理工大学,宇航学院,北京100081
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在低速、低动态条件下，研究了基于低成本、低精度的惯性元件实时导航算法，通过两种卡尔曼滤波器对GPS及SINS导航系统进行了数据融合与仿真，实验结果表明，采用自适应卡尔曼滤波所建模型基本可以满足低成本SINS／GPS紧组合导航系统的要求。“,”In the low speed, low dynamic conditions, the paper has researched on the real-time navigation algorithms based on the low cost and low accuracy of inertial components, using the two kinds of the ordinary kalman filter and the adaptive kalman filter to conduct an data fusion and simulation experiment for the SINS and GPS navigation system, and the experimental results show that the model set by the adaptive kalman filter can meet the basic low cost SINS/GPS tightly integrated navigation system requirements.
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