工学博士学位论文 目前，扩展卡尔曼滤波是研究初始对准和惯性/GPS组合导航问题的一个主要手段。 但初始对准和惯性/GPS组合导航问题本质上是非线性的，对模型进行线性化的扩展卡 尔曼滤波在一定程度上影响了系统的性能。近年来，直接使用非线性模型的 UKF(Unscented Kalman Filtering, UKF)和粒子滤波，正在逐渐成为研究非线性估计问题 的热点和有效方法。 本文研究了UKF和粒子滤波两种非线性滤波方法，并将其应用于非线性静基座对 准和惯性

捷连惯导和GPS组合导航,利用kalman滤波进行数据融合并输出

GPS信号的捕获、处理程序，matlab源代码，并附有详细注释，和结果画图显示。强烈建议GPS学习者下载。-GPS software receiver。

卡尔曼滤波方法的GPS精密单点定位程序，包括各项改正-Kalman filter GPS precise point positioning procedures, including the correction of