來源：環球網
遠古時期，人們利用星辰、指南針進行導航。現在，科技的進步我們擁有了慣性導航系統、GPS導航系統幫助我們導航定位。隨著科技發展，學者們採用多感測器融合技術，將多類資訊按照某種最優融合準則進行“融合”，讓導航領域中出現了各種各樣的組合導航方案，如光纖陀螺捷聯慣導系統、低成本的MEMS/MOEMS陀螺捷聯慣導系統與GPS、GLONSS、“北斗”導航系統組合的導航系統等等。
GPS衛星模擬圖
組合導航技術的“秘籍”是資訊融合演算法，即將慣性導航與GPS系統的導航資訊“融合”在一起的方法，為了獲取更精確的導航位置、速度、姿態資訊。
從20世紀50年代開始，國外的學者開始研究如何將兩個導航系統的資訊進行融合，卡爾曼率先提出了一種線性濾波器，後來被命名為卡爾曼濾波器（Kalman Filter，KF）。這個濾波器具有過濾的功能，可以將慣性導航系統的慣性元件（Inertial Measurement Unit, IMU）解算出的導航位置、速度等資訊與GPS導航系統輸出的位置、速度資訊巧妙地融合在一起，過濾出偏差，給出導航位置、速度、姿態的最優值。卡爾曼濾波器的思路其實很簡單，它利用當前時刻的觀測到的位置、速度資訊與上一時刻的濾波後得到的估計值，透過層層遞推來給出導航位置、速度、姿態這些變數的最優估計，給出最優的導航位置、速度、姿態。
卡爾曼濾波器以及由它延伸出的各種濾波器受到研究者的重視並被廣泛地應用與組合導航系統中。研究者把標準的卡爾曼濾波器推廣到了其它場合，比如在非線性濾波中，將標準卡爾曼濾波進行擴充套件得到擴充套件卡爾曼濾波；以及在系統未知或者時變的噪聲情況下，研究人員將可以適應噪聲變化的卡爾曼濾波器引入到組合導航系統中，被稱之為自適應卡爾曼濾波。（作者：王語嫣）
