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惯性重力组合导航匹配滤波算法的研究与实现的中期报告
一、研究目的
惯性导航系统是一种不依赖于外界信息的导航方式，应用广泛。惯性重力组合导航（InertialNavigationSystemwithGravity](INS/GNSS)将惯性导航系统和全球定位系统（GNSS）结合使用，可以提高导航系统的精度。匹配滤波算法是一种用于信号处理和估计的常用方法，适用于惯性导航系统的噪声和误差分析。本研究旨在对惯性重力组合导航匹配滤波算法进行研究和实现，提高导航系统精度。
二、主要内容
1.研究惯性导航系统和GNSS的理论基础，了解匹配滤波算法的原理和应用。
2.分析惯性导航系统的误差源和噪声模型，建立系统误差、随机误差和噪声模型，并对其进行仿真试验。
3.研究惯性导航系统数据的预处理方法，包括卡尔曼滤波和平滑滤波，将数据的状态与误差分离。
4.实现基于匹配滤波算法的INS/GNSS集成系统，对数据进行过滤和估计，提高导航精度。
5.利用仿真数据对实现的系统进行验证，评估其精度和可靠性。
三、进展情况
当前，已完成惯性导航系统和GNSS的理论研究和匹配滤波算法的原理学习，对系统误差、随机误差和噪声模型进行了建模。同时，已设计和实现了数据预处理方法，并利用Matlab对数据进行了仿真试验。下一步将进一步研究和实现基于匹配滤波算法的INS/GNSS集成系统，并对其进行验证和评估。
四、预期结果
本研究预期实现基于匹配滤波算法的INS/GNSS集成系统，并对其进行仿真验证和性能评估。最终目标是提高导航系统精度，并推广应用。