论文摘要：GPS/DR松组合在ARM平台上的实现

伴随着导航技术的日渐成熟,社会的各个领域对导航系统有着越来越大的需求,组合导航技术成为导航领域主要的发展趋势, 从经济和实用的角度上考虑,选用GPS接收机、里程计和陀螺仪构建车载组合导航系统具有实际的应用价值。GPS/DR组合定位导航系统可以充分利用GPS和DR两种定位技术各自的优点，使定位更有有效和准确。GPS/DR松组合是基于位置级的数据融合技术，相比于其他深度的组合方式，松组合可能不是一种最优的组合方式，但总体来说松组合方式成本低、实现简单、方便，且在定位精度要求不是很高的情况下是可以满足用户需求的，这决定了松组合是有很大的应用市场的。

本文研究了GPS/DR松组合导航中用到的卡尔曼滤波算法，建立了松组合的联邦卡尔曼滤波模型，通过了仿真数据以及试验数据对算法进行仿真验证，仿真结果验证了模型的正确性，并将松性组合算法移植到ARM上进行实现。论文的主要工作如下：

1. 研究组合导航滤波算法数据的融合方式，以及卡尔曼滤波算法的原理和实现步骤。

2. 建立GPS/DR松性组合导航的卡尔曼滤波模型，分别对松组合导航的各种滤波模型进行研究，主要包括集中卡尔曼滤波与联邦卡尔曼滤波算法，并针对联邦滤波算法研究了几种改进算法，仿真数据以及收集实验数据对几种算法进行验证，仿真结果表明，联邦卡尔曼算法模型可以提高GPS接收机单独定位时的定位精度，抑制DR算法定位的累积误差。

3将松组合联邦卡尔曼算法移植到ARM上，完成设备之间的串口通信，并在Wince6.0的模拟平台上验证算法的有效性，为最终实际跑车验证算法奠定基础。

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