【摘 要】
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为了克服独立的惯性导航系统无限制的位置误差和 Ｇ Ｐ Ｓ的１ Ｈｚ 慢速数据修正速率的缺陷，本文提出了对两种具有不同输出数据速率运动传感器 Ｇ Ｐ Ｓ与 Ｉ Ｎ Ｓ融合算法，研究了五点二次和两点线性预测的高精度连续融合定位算法，真实 Ｇ Ｐ Ｓ数据和模拟 Ｉ Ｎ Ｓ数据融合的实验证明了该方法的正确性，为在中、高动态环境下的高精度实时连续定位提供了一种新的途径。
【机 构】
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华中理工大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制国家教育部开放实验室!武汉430074,华中理工大学图像识别与人工智能研究所图像信息处理与智能控制国家教育部开放实验室!武汉430074,华中
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为了克服独立的惯性导航系统无限制的位置误差和 Ｇ Ｐ Ｓ的１ Ｈｚ 慢速数据修正速率的缺陷，本文提出了对两种具有不同输出数据速率运动传感器 Ｇ Ｐ Ｓ与 Ｉ Ｎ Ｓ融合算法，研究了五点二次和两点线性预测的高精度连续融合定位算法，真实 Ｇ Ｐ Ｓ数据和模拟 Ｉ Ｎ Ｓ数据融合的实验证明了该方法的正确性，为在中、高动态环境下的高精度实时连续定位提供了一种新的途径。
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