随着卫星定位技术的发展，GNSS RTK/INS用于动态定位的研究非常广泛，这些技术多针对高动态情况，根据INS状态空间的定位方程可推导组合系统误差状态方程。通过采用基于KALMAN滤波器的组合方法，可估计INS的状态误差，提高INS定位精度。组合导航的基本的误差滤波估计模型可分为线性、非线性与鲁棒滤波算法，以及它们之间的组合滤波算法。发展数值稳定的、快速高效的误差估计算法，进行组合系统误差估计与进行最优滤波是提高具体系统定位精度主要途径。
近年来，自适应与抗差KALMAN滤波模型取得重要发展。自适应KALMAN滤波模型对粗差及模型误差的自我调节能力优秀，因而得到广泛关注。吴富梅等利用部分状态不符值构造自适应因子，提高滤波效果。何秀凤等研究抗差滤波算法，并进行组合系统的求解，发展了扩展区间KALMAN滤波器，引入区间参数调节预测值及观测值的权重，提高模型的滤波效果。刘伟等针对航向角可观测性等其他导航模型问题，对KALMAN滤波器量测方程进行扩展，可提高组合导航的精度。
GNSS/SINS的组合主要朝着高精度、高可靠性和小型化、低成本两个方向发展，但是两者往往是互相矛盾的，要实现高精度、高可靠性的组合导航则必须以牺牲成本为代价，采用高精度的SINS，其代表为激光SINS/GNSS组合和光纤SINS/GNSS组合，其主要应用市场为舰船、飞机等大型用户。低成本的INS/GNSS的组合主要以MEMS SINS/GNSS为主，随着MEMS技术的发展成熟，MEMS SINS/GNSS的组合将在战术型制导武器、车辆导航中发挥越来越重要的作用。 |