内容摘要：作者采用联合卡尔曼滤波器（federal Kalman fifter，FKF）融合GPS和DR信息，根据定位传感器精度低和车载导航计算机计算能力较低的特点，在现有的研究基础上，改进联合滤波算法，稍微降低融合精度，提高原算法计算效率。
式中 
分别为当前加速度均值，τae和τan分别为加速度模型时间常数的倒数，ωae和ωan分别为均值为零、方差分别为 
的高斯白噪声。
系统状态方程描述为
式中
用加速度的一步预测代替当前机动加速度均值，可以得到离散系统状态方程的简化形式为
Xc（k+1）=Φ（k）Xc（k）+Wc（k）（4）
式中T为离散系统时间步长；Wc（k）为离散白噪声序列，噪声协方差用Q（k）[8]表示为
式中
（二）DR局部滤波器观测方程
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