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随着国内智能交通系统的蓬勃发展，车辆定位技术的研究受到广泛的关注。本文通过GPS(Global Positioning System)与IMU(Inertial Measurement Unit)的超紧耦合技术来研究车辆定位。主要问题有：首先，一套完整的IMU成本较高，不适用于车辆定位；其次，对超紧耦合矢量跟踪算法VDCaP的研究发现，当环路失锁时，其载波跟踪环CaPLL无法提供可靠的多普勒测量，导致系统性能降低；最后，超紧耦合矢量跟踪性能受导航解算精度的影响，当GPS信号中断时，矢量跟踪环因解算精度较低无法发挥作用。针对以上问题的分析，本文主要工作如下：（1）用成本低、可靠性高的MIMU(Micro IMU)代替完整的IMU，并改进了一种带遗忘因子的递推最小二乘算法，用以提高陀螺信号降噪性能，仿真结果表明该算法有效提高了陀螺使用精度。（2）对VDCaP算法的GPS/MIMU超紧耦合定位进行研究，在其载波跟踪环CaPLL基础上加以改进，通过融合VFLL将其设计成复合式跟踪环CPFLL，当环路失锁时，利用环路复位来消除相位误差引起额外的多普勒测量误差。在弱信号与强信号下进行实验，结果表明CPFLL可以消除此类多普勒测量误差，改善了导航性能。（3）针对矢量跟踪在GPS信号中断下无法发挥作用的问题，提出了一种跟踪切换算法，该算法在GPS信号中断情况下由矢量跟踪算法VDCPF切换至标量跟踪算法DPLL。结果表明在GPS信号短暂中断时，标量跟踪算法可通过短暂高精度的MIMU辅助跟踪环保持跟踪，并在信号恢复后快速恢复到中断前的高精度定位；而在信号没有中断时，矢量跟踪算法可以加强对弱信号的捕捉，提供较高的估计精度。