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针对智能车辆机动性运动的定位问题提出了一种基于平方根Unscented卡尔曼滤波的GPS/DR组合定位方案和算法。基于组合定位模型状态方程线性和观测方程非线性的特点，提出了将标准平方根卡尔曼滤波同SR-UKF相结合的非线性滤波算法．该算法在时间更新阶段减少了滤波算法的运算量，提高了滤波算法的效率．仿真结果表明：与基于EKF的非线性滤波算法相比，本算法具有更高的滤波精度和更好的滤波稳定性，同时，同通用SR-UKF相比又具有较高的运算效率，完全适合于资源有限的车载导航系统．