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本课程介绍导航系统背后的工程原理和当前技术。该课程大致分为两个部分，第一部分涵盖导航方程和惯性方法，第二部分涵盖卫星导航和 组合导航方法。本文将介绍两种主要的导航系统，并且详细阐述卡尔曼滤波算法。
完成本课程后，学生将能够;
a.用纬度、经度和高度定义位置，并能利用变换推导出两点之间的大圆距离;
b.解释用于实施实用惯性导航系统的各种惯性导航方法和传感器;
c.推导出适当坐标轴上的导航方程;
d.描述全球导航卫星系统的基本操作;
e.评估伪距计算的误差来源;
f.求解用于计算特定卫星星座位置估计值的方程。
g.了解组合导航系统的原理和卡尔曼滤波器的重要性。
1.PMM
代表性的PMM包括航位推算导航(DR)和惯性导航系统(INS)。除了初始位置数据之外，它们还通过测量车辆自身的速度和加速度来确定当前位置。由于 PMM 的性质，误差随着时间的推移而增加。
a.航位推算导航 (DR)
航位推算导航是一种利用航向、速度和时间估算当前位置的方法。它考虑了真北和磁北的误差。地面车辆只需考虑自身速度，而飞机和船舶则需要考虑水流、风力等因素来计算位置。由于这种方法的精确度会随着时间和距离的增加而降低，因此需要使用天体导航来确定准确位置，然后从这一点开始使用航位推算导航。传统的惯性推算法使用绘图仪(连接到直尺上的量角器)或飞机计算机来确定位置。如今使用飞行计算机自动计算位置。
b.惯性导航系统(INS)
惯性导航系统是一种自主导航系统，它利用自身的加速度计、旋转传感器和运算单元连续计算主体的位置、航向和速度，而无需接收外部信息。虽然全球定位系统能提供精确的导航系统，但在太空、深海、隧道和类似场所有其局限性，因为全球定位系统只有在能接收到卫星信号时才能工作。此外，INS 可以避免 GPS 干扰问题。由于 INS 是一种 PMM，误差会随着时间的推移而增加。而且，随着精度的提高，误差值呈指数增长。INS 的一个关键因素是初始位置和速度的精确输入。然后将加速度传感器和旋转传感器测量到的数据逐一整合。加速度传感器提供位置数据，旋转传感器(陀螺仪)提供姿态数据。
利用极星或太阳确定经度和纬度的方法被认为是 EDM,EDM 包括以GNSS 为代表的全球导航卫星系统。全球导航卫星系统(GNSS)利用绕地球轨道运行的专门 GNSS 卫星确定位置。全球定位系统(GPS)可公开获取并广泛使用。卫星精确同步，每天每小时发送位置和时间信息。如果只有一颗卫星，则通过一个直径为卫星距离的球体确定位置;如果有两颗卫星，则通过空间中的一个圆确定位置;如果有三颗卫星，则通过一个点确定位置。这种轨道确定算法可由安装在地面站或卫星上的计算机实现，具体取决于卫星的运行情况。
卡尔曼滤波器通常作为连续方法使用。卡尔曼滤波算法通过将数学模型的预测值与传感器的测量值适当混合，实时估算出最佳预测值。卡尔曼滤波器的更新程度根据测量的可靠性自动调整。如果测量的可靠性良好且X非常小，则卡尔曼增益增加并且给予测量比数学预测更多的权重;否则，首选数学预测。这样实时重复使用卡尔曼增益(加权因子)随机寻找最佳估计的过程。
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