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GPSSINS超紧耦合组合导航系统的信息融合算法研究中期报告

GPSSINS是一种超紧耦合组合导航系统，结合全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）的特点，可以提高导航系统的精度和可靠性。在GPSSINS中，GPS提供位置和速度信息，INS提供姿态和加速度信息。信息融合算法是将这两个系统融合在一起，得到更准确的导航结果的关键。

本次中期报告主要介绍了GPSSINS超紧耦合组合导航系统信息融合算法的研究情况，包括以下几个方面：

1.GPS信号弱化对导航精度的影响

GPS信号受到天气、地形和建筑物等因素的影响，会发生信号衰减和多径效应，导致定位精度下降。针对这一问题，我们采用了多路径补偿和信号干扰削弱技术，优化GPS信号的接收和处理方式，从而提高导航精度。

2.INS误差累积对导航精度的影响

INS存在着漂移和零偏等误差，这些误差会随着时间的推移累积，导致导航精度下降。为了解决这一问题，我们研究了基于卡尔曼滤波的误差补偿方法，实现对INS误差的实时补偿，从而提高导航精度。

3.数据融合算法的优化

在GPSSINS中，GPS和INS的数据需要进行融合才能得到准确的导航结果。我们研究了多种数据融合算法，包括基于权值的融合算法和基于粒子滤波的融合算法等，通过对比实验确定了最优算法。

4.系统仿真与实验验证

为了验证GPSSINS超紧耦合组合导航系统信息融合算法的有效性，我们进行了系统仿真和实验验证。仿真结果表明，我们提出的算法可以有效地提高导航精度；实验结果也验证了这一结论。

总之，本次中期报告介绍了GPSSINS超紧耦合组合导航系统信息融合算法的研究情况，通过对GPS信号弱化、INS误差累积和数据融合算法的优化，实现了对导航精度的有效提高。后续工作将进一步优化算法，提高系统的可靠性和实用性。