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GNSS组合导航自适应信息融合技术研究的中期报告
本报告基于已完成的研究成果，进一步探讨GNSS组合导航自适应信息融合技术。主要内容包括以下四个方面：
一、背景和意义
GNSS是利用地球上的卫星系统进行导航和定位的常用技术，但是受到天气和建筑物的遮挡等因素的影响，会导致信号的失真和偏移，进而影响导航和定位的精度和可靠性。为了克服这些限制，GNSS常常与其他导航传感器（如惯性导航系统、视觉传感器等）进行组合，提高导航和定位的精度和可靠性。而信息融合技术则是将多个传感器的信息进行集成，进一步提高精度和可靠性。
二、技术路线和思路
针对GNSS组合导航的问题，在信息融合技术方面，可以采用自适应的信息融合策略。具体来说，根据不同的场景和环境，采用不同的信息融合策略，实现信息融合的灵活性和适应性。该技术可以分为以下几个步骤：
1.传感器选择和分析：根据具体的任务和环境，选择合适的传感器进行组合，同时对每个传感器的性能和误差进行分析。
2.信息采集和传输：使用选择的传感器进行信息采集，并将采集到的信息传输到信息融合部件中。
3.信息融合：将不同传感器采集到的信息融合在一起，实现定位和导航的精度和可靠性的提高。
4.自适应信息融合策略：根据具体的场景和环境，选择不同的信息融合策略，对信息进行集成，实现信息融合的灵活性和适应性。
三、进展和成果
在研究中，我们采用了深度学习算法对导航传感器产生的误差进行建模和预测，并将其与信息融合技术结合起来。通过实验验证，证明了该方法具有较高的精度和稳定性，能够在不同环境下实现自适应的信息融合。
四、展望和未来工作
本研究为GNSS组合导航中的信息融合技术提供了一种自适应的方法，但仍存在以下挑战和未来工作：
1.如何处理传感器之间的不确定性、时间延迟和误差协方差等问题，进一步提高信息融合的精度和可靠性。
2.如何在实际导航和定位应用中，实现自适应信息融合技术的快速应用。
3.如何对更多的传感器（如声纳、红外等）进行信息融合，进一步提高系统的精度和鲁棒性。
总之，GNSS组合导航自适应信息融合技术是目前导航领域中的一个热点研究方向，本研究将继续努力，进一步提高GNSS组合导航的精度和可靠性，为实际应用提供更好的技术支持。