一种RTK与惯导相融合的智能铁鞋精确定位算法

本发明公开了一种RTK与惯导相融合的智能铁鞋精确定位算法，具体涉及GNSS与惯性导航系统融合技术领域；该算法基于GNSS伪距与载波相位观测值构建双差观测模型，结合IMU加速度与角速度数据，通过扩展卡尔曼滤波实现高精度融合定位；引入方向散射因子DSF与步态稳定因子GSI，动态评估GNSS信号环境与用户运动状态，调整观测噪声协方差矩阵，实现权重自适应优化；根据DSF与GSI计算定位可信度评分，划分定位状态等级，当评分低于阈值时，触发惯导优先模式或异常报警；本发明提升了复杂环境下定位系统的稳定性与安全性，具有较强的工程应用价值。