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基于联邦卡尔曼滤波的车载组合导航算法研究的开题报告
摘要：
本文基于联邦卡尔曼滤波的思想，研究了车载组合导航算法。首先介绍了组合导航的基本原理及常用方法，然后详细分析了联邦卡尔曼滤波算法的原理及应用，并在此基础上提出了一种基于联邦卡尔曼滤波的车载组合导航算法。最后通过模拟实验验证了该算法的有效性及可靠性。
关键词：车载组合导航；联邦卡尔曼滤波；模拟实验
1.研究背景及意义
随着社会的不断发展和科技的不断进步，汽车已经成为人们生活中不可或缺的交通工具。而随着车载导航技术的不断发展和普及，车辆定位和导航变得越来越便捷。然而，在城市峡谷、天际线密集、信号弱等复杂环境下，GPS信号不稳定，会严重影响车辆的位置和导航精度。因此，组合导航是解决此类问题的有效手段。
组合导航是将多种导航系统和传感器数据进行融合，从而提高导航精度和可靠性的一种导航方法。其基本原理是利用多传感器信息融合技术，通过传感器间互相校正和纠正，从而达到提高定位精度的目的。现有的组合导航算法主要是基于卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波等。
而联邦卡尔曼滤波是一种广泛应用于分布式系统的卡尔曼滤波方法，其特点是将观测数据和过程噪声分别分配到各个子系统中分别处理，并将各个子系统的概率分布与全局概率分布进行合并。因此，联邦卡尔曼滤波在分布式系统中具有广泛的应用前景。本文将应用联邦卡尔曼滤波的思想，设计一种基于联邦卡尔曼滤波的车载组合导航算法，以提高车辆导航的精度和可靠性。
2.研究内容及目标
本文旨在设计一种基于联邦卡尔曼滤波的车载组合导航算法，研究其原理及应用。具体研究内容包括：
1)组合导航的基本原理和常用方法的介绍。
2)联邦卡尔曼滤波的原理及应用的分析。
3)基于联邦卡尔曼滤波的车载组合导航算法的设计。
4)模拟实验验证算法的有效性和可靠性。
本文的主要目标是设计一种高精度和可靠性的车载组合导航算法，并通过模拟实验验证其优越性。
3.研究方法及步骤
本文的研究方法主要是理论分析和模拟实验相结合。具体步骤如下：
1)理论分析：首先介绍组合导航的基本原理和常用算法，并详细分析联邦卡尔曼滤波算法的原理及应用。
2)算法设计：根据联邦卡尔曼滤波的原理和组合导航的需求，设计一种基于联邦卡尔曼滤波的车载组合导航算法。
3)模拟实验：通过Matlab等工具建立模拟实验的环境，验证算法的有效性和可靠性。
4.研究进展及计划
目前，本文已经完成了组合导航的基本原理和常用算法的介绍，并对联邦卡尔曼滤波的原理及应用进行了详细的分析。下一步的计划是设计一种基于联邦卡尔曼滤波的车载组合导航算法，并建立相应的模拟实验环境，对算法进行验证。预计在一个月内完成本文的全部研究任务。
参考文献：
[1]王伯达.组合导航理论及其在卫星定位系统中的应用.电子世界,2008(7):89-91.
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