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如今各种微型武器装备越来越多的被应用在军事领域中以来满足军事战场上高强度对抗的要求,除此之外在侦察领域中也被应用。在民用领域内,微小型导航系统的应用也很多。MEMS/GPS系统的导航精度有了很大的提高是因为其融合了各子导航系统的优点。除此之外其所具有的环境适应能力强,较小的体积且成本低的长处使得其已经成为导航领域里炙手可热的研究对象。本课题拟通过分析现有MEMS/GPS组合导航系统所存在的问题,对其进行改进和创新以实现课题所设计的高精度目标。改进和创新主要包括:完善传感器的误差建模,改进对其补偿的方法,优化MEMS/GPS组合系统的模型,设计组合导航滤波算法,通过对上述几个方面的改进以及创新来达到提高整个组合系统精度的目的。本文的主要研究内容如下:首先,在前两章的内容中先介绍了课题研究的背景和意义,对MEMS传感器,卫星导航系统和组合导航算法的国内外发展现状进行了介绍。接下来重点分析了整个MEMS/GPS组合系统现有的各方面问题,其中包括传感器误差补偿的问题,组合系统误差建模以及滤波模型的建立所存在的问题,还有组合导航系统滤波算法所存在的问题,最终给出了系统的整体设计方案。其次,通过完善传感器的误差模型和改进误差补偿的技术手段来达到提高传感器精度的目的。通过上面的方法能够更好的对MEMS器件进行误差补偿。建立传感器的零偏,标度因数、安装误差以及与比力有关项的误差模型,利用设计的标定方法来完成传感器的校正与标定;利用神经网络技术对MEMS进行温度补偿。再次,优化MEMS/GPS组合系统模型。具体的来说就是组合导航系统的误差建模不再使用光纤SINS误差方程,而是考虑MEMS传感器自身的特点和研究对象的特点来建立适合MEMS SINS的误差方程;在整个组合导航系统的滤波模型的建立过程中,引入了地磁传感器作为量测设备,建立姿态+速度+位置的滤波模型。最后,针对整个MEMS/GPS系统会遇到量测噪声统计特性未知与系统会受到野值干扰的问题,对整个MEMS/GPS系统的滤波算法进行设计。先对强跟踪卡尔曼滤波进行改进以增加其滤波精度,在改进过的强跟踪卡尔曼滤波算法中引入自适应噪声估计器,从而设计了自适应强跟踪卡尔曼滤波算法,并对算法的性能进行仿真验证。