组合定位导航技术研究
高速场景下自动驾驶组合定位系统研
高速场景下自动驾驶组合定位系统研究图1 GNSS/INS组合系统架构1中滤波器通常可以选择卡尔曼滤波（KF）或各种变体如LKF、EKF等方法，它会针对INS和GNSS出的导航信息进行比对求差，估计载体位置、速度和姿态等一系列状态参数的偏差并对组合导航结果进行修正。
图中虚线部分描绘的是组合导航系统可选的链路，该链路的建立方式取决于组合导航的模式。
误差反馈模式图2 GNSS/INS组合开环结构开环结构的优点在于当卡尔曼滤波器出现异常情况时，组合导航系统仍然可以输出原始的INS结果以支持完好性监测及确保导航服务连续运行。
但是，由于的惯性漂移没有经过补偿，惯导误差随时间不断累积，会不可避免地导致线性系统假设失效。
因此，开环结构的稳定性与卡尔曼滤波器相关性较强，更容易导致卡尔图3 GNSS/INS组合闭环结构由图3可以看出，卡尔曼滤波器估计的加速度计和陀螺仪误差在每个周期内会通过反馈来修正IMU测量值，然后，用于计算系统模型。
组合导航类型GNSS/INS组合导航类型通常有3种：松组合、紧组合及深组合。
GNSS/INS松组合在GNSS/INS松组合结构下，GNSS和INS相互独立工作并提供各自的导航信息。
为了提高导航性能，松组图4 GNSS/INS松组合架构GNSS/INS松组合模式易于实现，在开环结构下可以种导航信息（原始GNSS导航结果、原始航结果及组合导航结果）；而在闭环结构下可以提供两种导航信息（原始GNSS导航结果和组合结果）。
松组合模式的主要缺陷在于当GNSS有效卫星数不足时，无GNSS辅助信息，并且由于卡尔曼滤波假设要求观测噪声是与时间无关的白噪声，而GNSS滤波输出的导航信息是时间相关的，所以这种特性会影响滤波性能，继而影响组合系统性能。
图5 GNSS/INS紧组合架构由于紧组合模式在滤波时采用的是GNSS原始观测值，因此，可以避免松组合模式中因卡尔曼滤波器级联产生的测量时间关联问题。
此外，紧组合可以在导航系统接收的GNSS有效卫星数小于4颗时提供GNSS新，这种特性使得组合导航系统在城市、森林和峡谷等特殊场景下仍然能获得连续稳定的导航信息。
GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定
GPS与惯性导航系统的组合定位方法与精度评定GPS（全球定位系统）和惯性导航系统（INS）都是现代导航领域中常用的定位技术。
然而，它们各自都存在一些限制，譬如GPS在城市峡谷地区存在信号遮挡问题，而INS则容易产生漂移误差。
为了克服这些限制，研究人员发现将GPS和INS通过组合定位方法结合使用，可以提供更准确和可靠的定位结果。
首先，我们来了解GPS定位技术。
GPS系统是由一组卫星和接收器组成的，工作原理是通过测量接收器和卫星之间的距离来确定接收器的位置。
然而，由于地面建筑物和天气条件的限制，GPS的定位精度可能受到一定的影响。
特别是在高楼大厦聚集的城市地区，建筑物会遮挡卫星信号，导致定位误差增加。
此外，恶劣天气条件如大雨、大雪等也会对GPS信号产生干扰，进一步降低了定位的准确性。
然而，惯性导航系统可以弥补GPS的不足之处。
INS由加速度计和陀螺仪等传感器组成，可以通过测量加速度和角速度来推断航向和位移。
与GPS不同，INS并不依赖于外部信号，因此不受天气和建筑物遮挡的影响。
然而，INS在使用时间越长，误差也会越来越大。
这是由于惯性传感器的漂移问题导致的。
因此，INS的定位结果并不是完全可靠的。
为了充分利用GPS和INS的优势，研究人员提出了一种组合定位方法，即将两者的定位结果进行融合。
这种方法通过使用卡尔曼滤波（Kalman Filter）算法来整合GPS和INS的信息。
卡尔曼滤波是一种数学算法，能够根据系统的动态模型和不确定性信息，进行估计和修正。
在组合定位中，卡尔曼滤波可以将GPS和INS的定位结果进行加权融合，从而得到更精确的定位值。
组合定位的过程可以简单描述为以下几个步骤：首先，根据GPS接收器的测量值，计算出当前位置的估计值。
然后，根据INS的测量值，根据运动方程和初始条件推断位置和速度的改变量。
接着，根据两种传感器的测量精度和不确定性信息，使用卡尔曼滤波算法来融合GPS和INS的定位结果。
低精度IMU与GPS组合导航系统研究
3、导航数据融合效果有待进一步提高。
3、算法优化：针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题，采用高效数值计算方 法，优化算法性能，提高实时性。
ห้องสมุดไป่ตู้
3、算法优化：针对卡尔曼滤波 算法复杂度较高的问题
3、算法优化：针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题，采用高效数 值计算方法，优化算法性能，提高实时性。
1、GPS和IMU数据采集与同步：采用分频复用技术，实现GPS和IMU数据的同 步采集；
3、算法优化：针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题，采用高效数 值计算方法，优化算法性能，提高实时性。
2、数据预处理：对原始数据进行滤波和平滑处理，以提高数据质量； 3、状态估计：采用扩展卡尔曼滤波算法，估计系统的状态变量和协方差；
3、算法优化：针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题，采用高效数 值计算方法，优化算法性能，提高实时性。
2、GPS和捷联惯导组合导航系统具有互补性，可以实现优势互补， 提高导航系统的性能。
然而，本研究仍存在一些不足之处。首先，对于GPS和捷联惯导组合导航系统 的具体实现方法，尚未进行详细探讨。未来研究可以进一步深入研究系统的硬件 实现方法、软件算法等具体技术细节。其次，虽然本次演示对GPS和捷联惯导组 合导航系统的应用进行了简要介绍，但尚未对其在各领域的应用进行深入研究。 未来可以对不同领域的应用场景进行详细分析，为实际应用提供更有针对性的指 导。
4、实现卡尔曼滤波算法：根据预处理后的数据和状态估计结果，实现卡尔曼 滤波算法，进行数据融合；
3、算法优化：针对卡尔曼滤波算法复杂度较高的问题，采用高效数 值计算方法，优化算法性能，提高实时性。
5、系统调试与优化：对系统进行实际环境下的调试与优化，确保系统的稳定 性和性能。
GNSS组合定位算法研究及实现的开题报告
GNSS组合定位算法研究及实现的开题报告开题报告：GNSS组合定位算法研究及实现1.研究背景与意义GNSS（全球导航卫星系统）是一种利用一组卫星、地面监测站和用户接收系统，测量用户接收机位置、速度、时间等信息的技术系统。
GNSS已经成为现代导航定位中最有效的技术之一。
目前全球主流的GNSS系统包括GPS（美国）、GLONASS（俄罗斯）、Galileo（欧盟）和BeiDou（中国），全球用户量已经达到数十亿级别。
GNSS的广泛应用领域包括车辆导航、飞行控制、船舶导航、物流管理、精准农业等。
GNSS组合定位，即利用多个GNSS卫星接收机进行协同定位，实现高精度定位的方法。
该方法能够解决单一卫星定位误差大、无法覆盖盲区等问题，提高定位精度和可靠性。
因此，GNSS组合定位技术成为GNSS领域热门的研究方向之一。
本文研究的GNSS组合定位算法，将会对GNSS精准定位技术的发展做出贡献。
通过对GNSS组合定位算法的研究，可以提升GNSS系统的定位精度、可靠性，满足人们对定位精度的要求。
此外，本文研究所得的算法可以在GNSS导航系统应用中得到实际应用，并提高GNSS系统的实际性能。
2.研究内容和方法本文的研究内容包括三个方面：（1）GNSS组合定位算法的原理，包括GNSS信号传输模型、GNSS接收机模型、GNSS定位误差模型等。
（2）GNSS组合定位算法的研究。
主要包括Kalman滤波算法、粒子滤波算法、无序滤波算法等定位算法的研究与比较。
通过对比不同的算法，找到高效、稳定、实用的组合定位算法。
（3）GNSS组合定位算法的实现。
根据所得到的算法，编写相应的程序，验证算法的正确性，并实现算法在GNSS接收机上的实际应用。
本文将采用实验研究方法，通过模拟算法模型，重现实验数据，并与真实数据进行比较。
同时，将进行算法的误差分析，验证算法的有效性和实用性。
3.研究进展和计划目前，本文已经完成GNSS组合定位算法的概述和原理的研究，初步了解定位算法的理论和实现方法。
MEMS_IMU_GPS组合导航系统的实现
MEMS_IMU_GPS组合导航系统的实现MEMS_IMU_GPS组合导航系统是一种基于微电子机械系统惯性测量单元(IMU)和全球定位系统(GPS)的导航系统。
它通过将IMU和GPS的测量数据进行集成和融合，提供更准确和可靠的位置、速度和姿态信息。
在本文中，将详细介绍MEMS_IMU_GPS组合导航系统的实现原理和关键技术。
首先，需要了解IMU和GPS的基本原理。
IMU主要由三个加速度计和三个陀螺仪组成，用于测量物体的加速度和角速度。
GPS则通过接收卫星发射的信号来测量接收器与卫星之间的距离，从而确定接收器的位置。
IMU和GPS各自都有一定的测量误差，但是通过集成和融合它们的测量数据，可以大幅度提高导航系统的性能。
在实现MEMS_IMU_GPS组合导航系统时，首先需要对IMU和GPS的数据进行预处理。
对于IMU数据，需要进行误差补偿和积分处理。
误差补偿包括陀螺仪的零偏校准和加速度计的尺度因素校准等，以减小测量误差。
积分处理则可以将加速度计的测量值积分得到速度和位置信息，将陀螺仪的测量值积分得到姿态信息。
对于GPS数据，则需要通过解算接收机与卫星之间的距离，从而确定接收机的位置。
接下来，需要进行导航滤波的处理。
导航滤波是将IMU和GPS的数据进行集成和融合的关键步骤，常用的滤波算法包括卡尔曼滤波和粒子滤波等。
卡尔曼滤波是一种利用概率统计的方法对系统状态进行估计和预测的算法，可以融合IMU和GPS的数据，提供更准确和可靠的导航结果。
粒子滤波则是一种基于蒙特卡洛方法的滤波算法，通过对系统状态进行随机取样，逐步逼近真实状态。
此外，还需要考虑导航系统的误差补偿和校准。
导航系统在使用过程中，由于环境变化和传感器老化等因素，可能会产生误差和漂移。
为了提高系统的精度和可靠性，需要进行误差补偿和校准。
误差补偿包括对IMU 和GPS数据的实时校准和修正，以减小测量误差。
校准则包括对传感器的定标和校准，以保证传感器的准确性和一致性。
组合导航调研报告
组合导航调研报告1. 引言在当今社会，导航系统已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
组合导航系统为用户提供了更精确、可靠的定位服务，极大地提高了导航的准确性和效率。
本调研报告旨在对组合导航系统进行研究和分析，从而深入了解其优势、应用领域和未来发展趋势。
2. 组合导航系统的定义组合导航系统是将多种定位技术结合在一起，通过算法和处理方法对各种导航信号进行融合和处理，最终得到更准确的位置信息和导航结果的系统。
常见的组合导航系统包括使用全球定位系统 (GPS)、惯性导航系统 (INS) 、地面测量系统等。
3. 组合导航系统的优势3.1 提高定位准确性：组合导航系统能够利用多种定位技术相互补充，从而减小误差并提高定位准确性。
3.2 增强导航可靠性：通过融合多种导航信号，组合导航系统能够满足各种工作环境下的导航需求，提高导航可靠性。
3.3 支持导航持续性：组合导航系统可以在信号中断或不可用的情况下，通过惯性导航系统等其他手段继续提供导航服务，增强了导航的连续性。
4. 组合导航系统的应用领域4.1 航空航天领域：组合导航系统在飞机、导弹等航空航天器的精确定位和导航中起到重要作用。
4.2 陆地和海洋领域：组合导航系统在汽车、船舶等交通工具定位导航领域广泛应用，提高了导航的准确性和可靠性。
4.3 无人系统领域：组合导航系统在无人机、无人车等领域的导航和自主飞行中有着重要的应用。
5. 组合导航系统的未来发展趋势5.1 融合更多导航技术：随着新一代导航技术的出现，组合导航系统将融合更多种类的导航技术，以进一步提高导航系统的准确性和可靠性。
5.2 精确动态建模：组合导航系统将更多地依赖精确的动态建模和环境模拟，以更好地处理动态环境下的导航问题。
5.3 人工智能应用：通过使用人工智能技术，组合导航系统能够更好地适应不同用户和环境的需求，提供更智能化的导航服务。
6. 结论组合导航系统以其准确性、可靠性和连续性的优势在各个领域得到广泛应用。
MEMSIMU-GNSS超紧组合导航技术研究
MEMSIMU-GNSS超紧组合导航技术研究MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术研究导航技术一直以来都是人们在探索和发展的领域之一。
在航空航天、海洋探测、无人驾驶、导弹制导等领域，高精度和高可靠性的导航系统是至关重要的。
然而，在现实环境中，GNSS（全球卫星导航系统）存在着信号遮挡、多径效应、环境干扰等问题，从而导致导航精度下降和可用性降低。
为了解决这些问题，MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术被提出并广泛研究。
MEMSIMU（微电子机械系统惯导）是一种利用微机电系统技术实现的惯性导航系统。
与传统的惯性导航系统相比，MEMSIMU具有体积小、重量轻、功耗低等特点，并且能够提供高精度的加速度和角速度信息。
MEMSIMU的惯性传感器可以通过应变、电容、电压差、电流和磁力等信号转换原理来实现。
GNSS是一种基于卫星导航原理的全球定位系统，包括了美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、中国的北斗导航系统等。
GNSS通过接收卫星发射的信号，并通过解算信号的传播时间和卫星的位置来计算接收器的位置。
然而，在城市峡谷、建筑物密集区域和山区等环境中，由于信号遮挡和多径效应的存在，GNSS导航系统的可用性和精度大大降低。
因此，将MEMSIMU和GNSS组合在一起，能够充分利用两者的优势，实现超紧组合导航，提高导航的精度和可用性。
MEMSIMU/GNSS超紧组合导航技术的核心思想是通过融合MEMSIMU的惯性导航信息和GNSS的位置信息，来实现对导航系统更精确的定位和导航。
具体来说，首先利用MEMSIMU中的加速度计和陀螺仪来测量加速度和角速度，并通过积分得到位置和姿态信息。
然后，通过接收GNSS卫星发射的信号，根据信号传播时间和卫星位置来计算GNSS接收器的位置。
接下来，通过数据融合算法将MEMSIMU的位置信息与GNSS的位置信息进行融合，不断校正和更新导航系统的位置和姿态信息。
最终，得到更准确的导航结果。
GPS与INS的组合定位技术研究
I G I T C W技术 研究Technology Study28DIGITCW2024.011 有关概念1.1 GPS系统的组成1.1.1 空间组成卫星在GPS 空间域的组成中起着至关重要的作用。
不同的卫星，其分工也不一样，如负责收集和传送资料的卫星，分为主星和辅星。
在实际工作中，由于收集任务的不同，卫星系统运行的轨道也是不同的。
目前，全球定位系统的卫星通过信息传输和图像采集等设备，可以实现无死角的全覆盖[1]。
1.1.2 地面控制组成主要是通过编码设置来实现对各种工作的要求。
其中，天线的正常工作是依靠电磁感应来实现的。
通过对卫星运行状态的监控，可以精确地对地，实现对地的精确定位。
1.1.3 用户设备用户设备的组成比较简单，可以根据接收到的信息，对系统进行分析和精确地计算，其中包括了信号接收IC 线、显像设备、功能设备等。
1.2 GPS定位原理GPS 卫星在正常工作时，可以收集到地表的各种数据，利用微机对其进行运算，然后将多颗卫星的测距结果综合汇总，把精确的数据传送至地表。
在接收基站接收到卫星数据后，将其加入3D 立体坐标中，根据雷达和卫星的时间差，需使用计算器进行一系列的计算，最后获得精确的坐标。
在运行中需要对收到的错误数据进行修正，然后将这些信息发送到人造卫星，用以校正，偏差控制在5米内。
同时，地理条件也会影响精度，造成定位误差较大。
为有效解决这些问题，需要运用计算机将相关的算法融合到测量中，以提高测量的精度[2]。
1.3 INS/GPS组合模式及其特性（1）松组合方式：将GPS 与惯性导航系统、速度信息相结合，由惯性导航系统与全球定位系统所得到的坐标与速率差，即为观测值。
以INS 为主要内容，当GPS 可工作的时候，GPS 的导航解可以被用作观测量输入信息的融合滤波器，利用扩展Kalman 滤波，对INS 的速度、位置、姿态以及传感器误差进行最优估计，并根据估计的结果对INS 进行输出或者反馈修正，从而让其维持高精度的导航。
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2012年2月刊人工智能与识别技术信息与电脑China Computer&Communication1.引言智能交通系统(ITS )已被公认为解决消防部队在突发事故发生时如何快速抵达事故现场问题的有效途径，它是在关键基础理论研究的前提下，将先进的信息技术、数据通信技术及电子控制技术等有效地综合运用于地面交通运输体系，从而建立起一种大范围、全方位发挥作用、实时、准确、高效的交通运输系统。
车辆定位导航技术是ITS 中的关键技术之一。
车辆导航定位系统的首要功能是能够提供车辆的位置、速度和航向等信息，而精确、可靠的车辆定位则是实现导航功能的前提和基础。
常用的车辆定位技术主要有：航位推算技术(DR)、卫星定位技术(GPS)、惯性导航技术(INS)、地图匹配技术(MM)等等。
由于基于任何一个单独的定位技术的系统都有本身无法克服的短处，因此出现了组合导航系统。
本文根据智能交通系统的特点，提出了GPS 、航位推算技术与地图匹配技术相结合的组合导航系统。
2.GPS定位技术全球定位系统(Global Positioning System-GPS)[1]是当前全球定位系统中技术最成熟，应用也最为广泛的系统。
它可以全天候连续为全球范围陆、海、空军民用户提供定位导航信息，用户设备的定位精度优于20m ，时间准确度达到ns 量级。
具有全天候，定位迅速，精度高，可连续提供三维位置(精度、纬度和高度)、三维速度和时间信息等一系列优点[2]，主要应用于单点导航定位与相对测地定位两个方面，是当今车辆定位导航的主流。
GPS 系统包括三大部分：（1）空间部分——GPS 卫星星座由24颗在轨卫星和3颗备份卫星组成，部署在高达20200km 的轨道上，在地球上和近地空间任何一点均可连续同步地观测4颗以上卫星，从而实现全球、全天候连续导航定位。
GPS 的空间卫星星座如图1所示：组合定位导航技术研究谭炳文（武警赣州市消防支队上犹县公安消防大队，江西赣州341200）摘要：定位导航技术是智能交通系统（ITS ）的关键技术之一。
文章首先介绍了GPS 、INS （惯性导航）、DR （航位推算）三种常用定位导航技术，重点研究了各自的优点及缺点。
接着探讨了GPS/DR 组合定位导航技术的优势所在。
最后，为了进一步提高定位精度，提出采用MM (地图匹配)技术来进一步修正误差，使得定位功能更加准确可靠。
关键词：GPS ；惯性导航；航位推算；地图匹配中图分类号：U666 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2012）02-0008-03（2）地面控制部分——地面监控系统地面控制部分是整个系统的中枢，由美国国防部管理，它包括1个主控站，5个监控站。
主控站负责对地面监控站的全面控制。
监控站内装备有接收机、原子钟、气象传感器及数据处理计算机，其任务是追踪及预测GPS 卫星轨道，控制GPS 卫星状态及轨迹偏差，维护GPS 系统的正常运作。
（3）用户设备部分——GPS 信号接收机用户部分则是适用于各种用途的GPS 接收机，其主要功能是接收GPS 卫星播发的定位信息，GPS 用户接收机是由主机、电源和天线组成。
主机的核心部件是信道电路、基带处理电路和中央处理器，在专用软件的控制下，进行作业卫星选择、数据搜集、加工、传输、处理和存储，其天线则接收来自各方位的导航卫星信号。
GPS 接收机接收到从卫星传来的连续不断的编码信号后，再根据这些编码辨认相关的卫星，从导航电文中获取卫星的位置和时间，然后计算出接收机(即用户)所在的准确地理位置。
三者的关系如图2所示：图1 GPS的空间卫星星座图2 GPS全球卫星定位系统的三大组成GPS 导航利用GPS 模块接受导航卫星信号，然后计算出汽车的经纬度、速度、行驶方向、时间等信息，它具有全球性、全天候、低成本、高精度、实时三维的测定位置和速度的能力，因而有很大的优势。
但是，GPS 导航也有其本身所固有的弱点[3]，主要是非自主性、易受干扰、动态性能较差，卫星信号因在有些地方受遮挡会导致丢失信号而影响定位，定位精度容易受电子欺骗等因素影响。
更致命的是城区内地物特征复杂，当卫星信号被树木、城市高层建筑、隧道和桥梁等遮挡或GPS 接收机接收不到四颗及以上的卫星信号时，GPS 导航系统便不能提供连续导航信息，其定位误差将增大，甚至可能出现不定位的现象。
2012年2月刊人工智能与识别技术信息与电脑China Computer&Communication单一的卫星定位方式由于可能会受到使用环境的影响，不能很好的完成定位功能，但是即使是使用卫星定位系统之间的组合定位：如GPS 与GLONASS （俄罗斯的“格拉纳斯”卫星定位导航系统）之间的组合而成的GNSS ，以及GPS, GLONASS 与欧盟的伽利略卫星的组合定位，这些组合定位技术都提高了定位的可靠性和精度。
但是在高架、立交、停车场等卫星定位号接收不良的情况下，定位精度仍然难以保证。
并不能从根本上解决卫星定位系统的固有缺陷。
3. INS（Inertial Navigation System惯性导航系统）技术惯性导航系统（INS ）是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量的自主式导航系统。
其工作环境不仅包括空中、地面，还可以在水下。
其基本工作原理是以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分，且把它变换到导航坐标系中，就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。
在现代航空、航天和航海载体的导航系统中，惯性导航系统是技术相对成熟、应用最为广泛的一种导航设备之一。
惯性导航系统是一种完全自主式的导航系统，导航过程中不向外辐射电磁信号，和外界不发生任何光、电的联系，因此有很好的隐蔽性和强大的抗干扰能力，工作不受气象条件限制，可全天侯、全球工作与空中、地球表面乃至水下。
惯性导航系统能同时输出位置、速度、姿态、加速度和角速度等导航信息，所产生的导航信息连续性好而且噪声低，可单独完成导航功能。
同时具有数据更新率高、短期精度和稳定性好等优点。
但是，惯性导航系统不能给出时间信息，又由于导航信息经过积分而产生，定位误差会随时间而增大，长期工作精度变差，因此难以长时间独立工作。
而且每次使用之前需要较长的初始对准时间。
另外，惯性测量设备的价格高昂，这也是导致它在车辆导航系统中的运用受到很大的限制。
4. DR (Dead Reckoning航位推算)技术航位推算的现代定义是由Cotter 提出的，其定义“为从一己知的坐标位置开始，根据航行体(船只、飞机、陆地车辆等)在该点的航向、航速和航行时间，推算下一时刻坐标位置的导航过程就称为航位推算”。
DR 基本原理是利用方向和速度传感器来推算车辆的位置。
由于车辆的运动可以看成是二维平面上的运动，因此如果知道车辆的起始位置和起始方位角，通过实时的测量车辆的行驶距离和航向角度的变化，就可以实时的推算车辆的位置。
DR 导航技术完全自主，既不发射信号，也不接收信号，不存在电磁波传播问题，成本低，只需利用自身的测量元件的观测量，推求位置、速度等导航参数，不受外界环境及其它政策性人为因素的影响，在短时间内能保持较高的精度。
且机动灵活，无论是涵洞还是水下，只要载体(车、船、飞机、潜艇)能够到达的地方就能导航定位。
但是DR 系统只能确定相对位置。
且误差随时间的延长而积累，导致定位误差随时间延长而迅速增长的问题，因此DR 方法不能单独、长时间地使用，而常常作为一种辅助的定位技术得到应用。
5.组合定位技术每一种定位技术各自都有其优点和特色，但也存在固有的不足，其精度及可靠性都有一定的限制。
将各种定位技术综合起来，组成组合导航系统，将能达到取长补短、综合发挥各种导航系统特点的目的，并能提高导航信息精度，更好地满足载体对导航系统的要求。
并且，组合后的系统具有冗余功能，增加了导航系统的可靠性。
在导航应用领域中，一般采用全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)的组合导航[4]，它们能分别独立地获取信息，并快速推算出地理位置信息。
然而，价格昂贵制约了高精度INS 的使用。
高性能INS 通常用于军事和民航领域，而不适合车辆导航这类一般的应用领域。
GPS/DR 车载组合导航[5]是一种很好的解决方案，GPS 与DR 存在很强的互补关系，一方面，GPS 可以为DR 提供推算定位所需的初始点的绝对位置信息，并进行误差校正，避免DR 信息因传感器的漂移和噪声而产生的误差积累。
另一方面，DR 的推算结果可以弥补GPS 信息在短期内因受高楼、树荫阻挡而无法正常定位的缺陷，用于补偿部分GPS 定位中的随机误差，平滑定位轨迹。
另外，GPS/DR 组合导航方式性价比高，组成实用的车辆导航系统，因而在民用低成本车载导航系统中广为采用。
GPS/DR 车载组合导航采用以GPS 定位为主、航位推算为辅的组合导航定位方式可以很好的保证车辆定位连续性和可靠性。
利用微处理器将各个传感器有机的结合在一起，并利用最优估计理论与方法进行多种导航信息的综合处理，计算出精确的位置信息。
整个组合导航系统在工作时，导航计算机同时接收来自GPS 定位系统和DR 航位推算系统的数据，根据组合导航系统的数学模型进行两种定位结果的信息融合，得到最优的定位结果，从而获得最好的定位精度。
当GPS 信号丢失，无法正常工作时，能够利用 DR 系统的自主定位结果，以维持正常导航。
此外，当GPS 定位由于可见星少于四颗而定位精度较低时，还可以利用DR 系统在一定的距离内的较高精度来改善GPS 的定位精度。
GPS/DR 组合导航系统原理如图3所示：图3 GPS/DR组合导航系统原理图但是，这种车载组合导航系统也有自己的局限，主要反映在：（1）它用里程计采集位移信号，这需要改动汽车电气线路，并且汽车型号不一样，里程计感应元件的参数也不一样，安装不方便，并且导航精度受里程计的精度限制。
（2）长时间接收不到GPS 的情况下，单靠这种DR 系统积累的误差将会很大，方位信息已经不准确，不能正确的导航。
（3）汽车行驶期间，不能感应汽车的姿态，汽车机动模型是建立在水平面的假设基础上的，而实际情况却不是这样，当汽车行驶在坡度路面上时，这样推算出来的结果必然和实际情况有误差。
（4）微处理器运算速度慢，不能实时的输出航位信息，有滞后现象。
6. 地图匹配(Map Matching)技术GPS 和航位推算法(DR)系统的组合导航虽然能够提高导航系统的精度和提高组合导航系统的可靠性，但导航数据仍然存在一定的误差，并且在GPS 信号长期丢失的条件下，DR 系统的误差也会因为长时间得不到校正而积累变大。
而移动目标的精确定位正是系统的关键，这就要求人为对其进行校正，在实际系统中通常采用地图匹配方法[6]来提高DR 和GPS 系统的精度。