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由于GPS/INS超紧组合系统深度融合导航信息的特点，其滤波测量值的非线性化将严重影响卡尔曼滤波器的性能．针对卡尔曼滤波器的精度主要由建模方法决定这一特点，本文提出一种适用于超紧组合的新型扩展卡尔曼滤波算法，使用GPS和INS输出的载体速度、位置参数和GPS接收机相关器提供的Q信号作为滤波器测量值进行建模，有效克服了传统方法易导致滤波发散的缺点．在对传统卡尔曼滤波方法进行推导和半物理仿真实验的基础上，理论分析了其算法的薄弱环节，进而引出改进的新算法并进行了初始条件相同的仿真实验．比较结果表明，新型扩展卡尔曼滤波算法有效提高了导航精度和稳定性，是实现GPS/INS超紧组合系统更好的信息融合方法．