GPS/DR组合定位系统中滤波算法的研究的开题报告一、研究背景及意义GPS（全球定位系统）是战略性的全球卫星导航系统。GPS可以为全球范围内的用户提供飞机、船舶、汽车等各种交通工具的位置、速度和时间信息，因此，对GPS的研究和应用一直是一个热点问题。然而，由于信号传播的特殊性质，GPS在一些特定的环境下，例如山区、高层建筑群等区域会出现信号遮蔽和干扰，从而影响GPS的精度和可靠性。为了解决GPS在环境干扰和遮蔽下的精度问题，DR（惯性导航）技术被引入到GPS中进行GPS/DR组合定位，利用DR的连续计算来辅助GPS信号的短暂丢失，从而提高了GPS的定位精度和完整性。然而，在DR技术中，在时间累积过程中会出现系统误差，从而影响定位结果的准确性。因此，在GPS/DR组合定位系统中，需要采用有效的滤波算法来减少误差对定位结果的影响。因此，在GPS/DR组合定位系统中，研究有效的滤波算法，能有效提高定位算法的稳定性和精度，提高GPS应用的可靠性和精度。二、研究现状和发展趋势GPS/DR组合定位技术已经成为目前国内外研究的热点，为了提高定位精度和完整性，研究学者已经提出了很多滤波算法。常见的滤波算法有扩展卡尔曼滤波算法(EKF)、无迹卡尔曼滤波算法(UKF)、粒子滤波(PF)算法等。其中，EKF算法是最常用的滤波算法，它适用于小噪声、小误差的情况。UKF算法可以通过变分性质来更好的估计噪声误差，具有更好的估计精度。PF算法可用于非线性系统和非高斯误差情况，但计算量比较大。三、研究内容和研究方案本研究将GPS/DR组合定位中的滤波算法进行深入的研究和探讨。将常见的滤波算法进行比较，分析其适用的范围、计算量、优劣等方面，找到适合GPS/DR组合定位系统的滤波算法，提高GPS定位的稳定性和精度。研究方案：1.系统整理GPS/DR组合定位的相关知识和研究现状。2.系统研究常见的滤波算法，并分析其特点、优缺点。3.根据不同的定位需求，分析每种算法的适用范围。4.结合实际应用场景，模拟GPS/DR组合定位系统，测试各种滤波算法的效果和精度。5.根据实验结果，分析和总结各种滤波算法的优缺点，找到适合GPS/DR组合定位系统的滤波算法，提高GPS定位的稳定性和精度。四、研究成果本研究将在GPS/DR组合定位系统中选取效果较好的滤波算法，提高GPS定位的精度和完整性。同时，本研究将为GPS的研究和应用提供有益的参考，具有一定的实用性和推广价值。