组合导航系统故障检测通常采用基于卡尔曼滤波器的设计方法，例如Mehra 提出的特性检验 法［1］，Brumaback 提出的状态残差!2 检验法［2］以及Da 对该方法提出的改进算法［3］等，其检测性能主 要取决于残差对故障的敏感度。本文基于CarIson 的联合滤波器［4］，提出了由全局估计与各局部估计 之差构造检验统计量，利用!2 检验对全局估计与局部估计的一致性进行检验，来判别系统是否出现 了故障，在此基础上进一步讨论了故障分离方法。作为应用，将该方法用于某车载SINS / GPS（捷联 惯导系统/ 全球定位系统）组合导航系统的故障检测

利用捷联惯导与ＧＰＳ进行组合，得到导航参数误差输出

GPS系统是车辆导航系统的主要导航信息源，由于GPS定位性能有其无 法克服的局限性，组合导航系统通过多个定位信息源能够提供更好的系统性 能。在车辆导航定位系统中，无线数据传输实现方法也是近年来实际应用研究 的重点，为了使车辆导航系统功能进行扩展，需要将车辆的定位数据进行无线 传输。车辆导航系统中这两个方面的研究具有一定的实际意义。在本文中主要 研究GPS(全球导航定位系统)/DR(航位推算系统)组合导航系统和GPS/GSM (全球移动通信系统)车载应用系统实现。

具有惯性和里程计的组合的代码，代码量大，需要仔细进行研读

GNSS/INS组合导航例程，包括组合模式，实验结果。

捷联惯性导航系统、地磁场模型、地磁等值线匹配（MAGCOM）算法、迭代最近等值线点（ICCP）以及本文所提出的基于仿射变换的匹配算法和抗野值匹配算法。

组合导航 卡尔曼滤波实现 卡尔曼，适合做组合导航的研究生或者本科生使用。

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：本文分析了北斗卫星导航系统的功能和定位原理，通过与GPS系统的比较， 分析了北斗卫星导航系统的技术特征，在此基础上，讨论了在民航新航行系统条件下 与GPS系统组合导航在进近段的应用。

开源的IMU/GNSS仿真工具，基于Python开发。内建传感器数据生成，传感器误差模型，提供了多个实例算法代码。可以有效帮助IMU/GNSS开发。