校园导航系统，实现浏览全景，显示所有地点和路线最短行程，查询最佳游览路线，两点之间所有路线等功能，利用了多种算法。

本文以车辆、舰船组合导航定位问题为背景，将扩展卡尔曼滤波算法应用于INS/GPS组合导航系统中。首先具体介绍了扩展卡尔曼滤波方法以及INS/GPS组合导航系统。然后针对两个具体的组合导航问题，建立组合导航模型，设计了基于扩展卡尔曼滤波的组合导航滤波算法。最后应用Matlab语言对所设计的算法进行仿真，并对仿真结果进行分析。理论分析及仿真结果表明，扩展卡尔曼滤波在一定条件下是处理非线性状态估计的一种行使有效而设计简单的滤波方法。

《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》紧密结合Kalman滤波理论在导航、制导与控制领域的应用，系统地介绍了Kalman滤波基础理论及最新发展。内容主要包括Kalman滤波基本理论、实用Kalman滤波技术、鲁棒自适应滤波、联邦Kalman滤波、基于小波分析的多尺度Kalman滤波和离散非线性系统滤波等。 《Kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》注重理论与工程实际相结合，在介绍理论基础上，还融入了作者及其他研究者的实际应用成果，理论与实践并重。

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

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。

基于S57国际标准的电子海图显示与导航系统

基于蓝牙iBeacon设计C/S架构的商场室内手机定位及导航系统。手机接收蓝牙信号并上传至服务器,后台从蓝牙信号强度根据iBeacon距离-RSSI损耗模型计算出手机至iBeacon的距离,再采用三边质心法确定手机位置坐标,并标示在手机端商场地图上;另外,按照手机端输入的目的地信息,服务器运行引

可以用于做毕业设计，基于ANDROID平台的校园导航系统，

GPSINS组合导航系统GPSGPSINS组合导航系统INS组合导航系统

：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。