2023年5月30日上午，加拿大工程院院士、卡爾加里大學教授Naser El-Sheimy受邀與多源智能導航實驗室(i2Nav)開展學術座談會。實驗室學術帶頭人牛小驥教授主持會議，實驗室張提升副教授、張全副教授、曠儉副研究員及實驗室研究生等出席座談會。

牛小驥教授對Naser教授的來訪表示熱烈歡迎，與會老師、碩博研究生同學就不同研究主題進行了專題報告和深入交流。座談會涉及多方面的導航定位技術，包括復雜環境下GNSS信號的穩健跟蹤技術，基于差分磁場輪廓匹配的室內外定位技術，慣性測量桿點位測量技術，GNSS多徑檢測技術，以及多源融合定位及其完好性監測技術等。

博士生馮鑫簡要介紹了復雜環境下GNSS信號的穩健跟蹤技術。報告以深組合技術為核心，提出了位置輔助的延遲鎖定環路，長積分鎖頻環以提高復雜城市環境下的偽距性能。同時，針對載波相位提出了深組合輔助下多通道協同的長相干積分架構。最后，針對長積分架構及其在智能終端的應用前景等進行了深入交流。

曠儉副研究員介紹了基于差分磁場輪廓匹配的室內外定位技術。報告首先介紹了基于磁場匹配/PDR組合的室內定位技術。其次，討論了室外城市挑戰場景中磁場對行人定位的輔助作用，以及基于磁場和GNSS緊組合的車輛定位性能。接著，展示了基于眾包的室內磁場地圖構建技術，實現了磁場地圖的低成本建立。最后，探討了磁場信號的時間穩定性、移動物體（行人或車輛）對磁場信號的影響、磁場定位的應用前景等。

牛小驥教授就慣性測量桿點位測量技術和GNSS多徑檢測技術做了簡要匯報。慣性測量桿點位測量方案主要通過卡爾曼濾波和平滑算法使用帶桿臂補償的零速修正實現GNSS拒止區域內的高精度點位測量。在GNSS多徑檢測方面，和Naser教授深入探討了建立多徑數據庫及匹配算法的可行性和應用潛力。

張全副教授介紹了復雜環境下多源融合定位及其完好性監測方法，包括GNSS定位一致性改善方案和視覺道路語義增強GNSS/INS的車載多源融合定位技術，旨在保障城市環境下高精度和高可信定位。同時，結合自動駕駛對導航與定位需求，探討了多傳感器選擇及高精度地圖應用等相關問題。

Naser教授對報告給出了客觀中肯的評價和建議，回答了同學們提出的問題，并展望了未來導航技術的發展趨勢。本次座談會氣氛熱烈、交流充分，促進了師生對導航定位技術及發展方向的深入理解。