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基于低通滤波技术的GPSINS组合导航
基于低通滤波技术的GPS/INS组合导航
摘要：
GPS/INS组合导航是一种通过融合惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS）的测量数据来获取更高精度和鲁棒性的导航解决方案。然而，由于INS存在姿态误差和漂移问题，GPS/INS组合导航在长时间或者遭受GPS信号中断时容易出现累积误差问题。本文提出了一种基于低通滤波技术的GPS/INS组合导航算法，通过滤除高频噪声和振荡信号来改善导航精度。
引言：
随着卫星导航技术的发展，GPS成为了最为常用和广泛应用的定位和导航系统。然而，GPS在城市峡谷、高楼大厦等场景下容易受到信号遮挡和多路径干扰等不利因素的影响，导致定位精度下降。相比之下，惯性导航系统（INS）具有高频率和低延迟的特点，可以提供连续和平滑的姿态、位置和速度信息。因此，将GPS和INS数据融合可以弥补各自的缺点，实现高精度和鲁棒性的导航解决方案。
GPS/INS组合导航算法通常分为两个步骤：预测和更新。预测步骤通过INS的测量数据估计导航解，并预测GPS测量值与预测解之间的差异。更新步骤通过GPS的测量数据校正预测解，并得到最终的导航解。然而，由于INS存在姿态误差和漂移问题，GPS/INS组合导航在长时间或者遭遇GPS信号中断时容易出现累积误差问题。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于低通滤波技术的GPS/INS组合导航算法。低通滤波器可以滤除高频噪声和振荡信号，从而改善导航精度并降低姿态误差和漂移问题的影响。
方法：
本算法基于离散时间傅里叶变换（DTFT）和频域滤波器设计。首先，将GPS和INS的测量数据进行离散化处理，并进行DTFT变换得到频域表示。然后，设计并应用低通滤波器，滤除高频噪声和振荡信号。最后，通过逆变换将滤波后的数据转换回时域，并用于预测和更新步骤。
结果：
通过对实际数据进行仿真实验，本文对比了传统GPS/INS组合导航算法和基于低通滤波技术的导航算法的性能。实验结果表明，基于低通滤波技术的导航算法在GPS信号中断和高噪声环境下具有更好的鲁棒性和精度。
讨论和结论：
本文提出了一种基于低通滤波技术的GPS/INS组合导航算法，通过滤除高频噪声和振荡信号来改善导航精度。实验结果表明，该算法在GPS信号中断和高噪声环境下具有较好的鲁棒性和精度。然而，本文的研究还存在一些局限性，如需要进一步验证算法在更复杂实际环境下的性能等。因此，未来可继续深入研究和改进该算法，以提高组合导航的精度和鲁棒性。
参考文献：
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