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卫星定位和全站仪等常规测量方法对地籍测量工作发挥着至关重要的作用,但是这两种测量方法对测区环境依赖度高。惯性测量技术具有自主性强、对外依赖度低、抗干扰能力强等优点,但是存在着定位误差随时间发散的缺陷。本文面向地籍测量过程中卫星RTK(实时动态差分)频繁失效的特定测量阶段,针对GNSS(全球导航卫星系统)和SINS(捷联惯性导航系统)的组合定位系统在线和离线数据融合算法进行了深入研究,结合地籍测量过程的特点,引入了固定区间平滑及桥接模型等算法,进而获取地籍测量所需的高精度定位信息。本文的主要研究内容如下：1、面向RTK频繁失效的特定测量阶段,以卡尔曼滤波作为数据融合算法,针对松组合和紧组合分别设计了相应的滤波器。松组合定位系统以速度和位置做为外部观测量,紧组合定位系统以伪距、伪距率做为外部观测量：仿真结果证明了滤波器的正确性,同时说明了在线解算的定位精度并不能满足地籍测量的要求。2、针对组合定位系统在线解算的定位精度不高的情况,对组合定位系统的离线数据融合算法进行了研究。对于紧组合定位系统引入了基于UKF(无迹卡尔曼滤波)的RTS (Rauch-Tung-Striebel)离线平滑算法：为了考察紧组合观测模型的非线性对系统定位性能的影响,把紧组合定位系统的状态模型看做线性模型,在此基础上推导了基于简化UKF的RTS平滑算法,仿真分析表明基于UKF的RTS平滑算法相比在线UKF算法能够获得更高的定位精度。对于松组合定位系统引入了一种数据桥接模型,分析了该桥接模型的原理,通过仿真分析验证了该模型可以准在线获得良好的定位误差抑制效果；最后利用实测数据验证了用于松组合的桥接模型在地籍测量中可以准在线获得分米级的定位精度。3、为满足组合定位系统在地籍测量实际使用中的需要,开发了基于Matlab的GNSS/SINS组合定位软件。软件基于简单明了,易于操作的GUI(Graphics User Interface)操作界面,将数据预处理、初始对准和平滑解算模块集成到组合定位软件中,使组合定位系统更加易于使用,可提高工作效率,该软件通过了江苏省软件产品检测中心的验收测试。