本研究的论文重点在于介绍一种利用数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)来设计一种嵌入式组合导航计算机系统。这种系统主要服务于SINS/GPS组合导航系统，目的是为了满足高精度、低功耗、小型化的要求。组合导航计算机系统通常需要处理大量实时数据，并且要具备与外部传感器及导航设备进行高效数据通信的能力。
文章介绍了导航计算机系统的总体架构，并提出了基于DSP和FPGA的硬件设计方案。根据描述，该设计方案将硬件模块分为导航信息处理模块和数据采集通信模块两大类。这种分工可以确保系统在数据处理和信息传递上的高效性。
接着，文章详细阐述了系统如何利用Kalman滤波器进行组合滤波处理。Kalman滤波器是一种高效的递归滤波器，它能在包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。在组合导航系统中，Kalman滤波器被用于整合来自不同导航传感器的数据，以便提供比单独使用任一传感器更准确的导航信息。
文章进一步介绍了组合导航系统软件流程的设计，包括数据采集、处理以及与外部设备的通信指令。系统设计中的软件流程必须确保能够实时高效地完成任务，如导航解算、数据处理、滤波等，并且能够响应来自上位机的指令。
作者进行了样机的实证试验，并展示了实验结果。结果证明该系统能够实时高效地完成外围传感器信息数据采集、实时导航解算、Kalman滤波以及上位机指令读取等任务。这表明该系统完全符合SINS/GPS组合导航系统对导航计算机的性能需求。
从关键词中可以看出，本研究涉及的核心技术包括导航计算机、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)和卡尔曼滤波器(Kalman filter)。DSP是一种专门用于快速进行数学运算的微处理器，适合于实时数字信号处理，而FPGA是一种可以通过硬件描述语言编程的集成电路，拥有高度的灵活性和处理能力，适合进行复杂的算法和控制逻辑设计。Kalman滤波器在本系统中起到了融合多源数据、提高导航精度的作用。
文章中提到的SINS/GPS组合导航系统，是指将捷联惯性导航系统(SINS)与全球定位系统(GPS)集成在一起的导航系统。SINS通过测量加速度和角速度来推算位置和速度，而GPS提供精确的地理位置信息。将两者结合起来可以提供更加准确和可靠的导航信息。
传统的导航计算机系统多基于PC104架构，但这种架构通常体积大、功耗高，并且在操作上不如嵌入式系统灵活。因此，研究者们转向开发基于DSP和FPGA的嵌入式系统，这种系统在保持高性能的同时，实现了更高的集成度和更低的功耗，更适用于现代小型化、便携式导航设备的设计需求。
在导航计算机的设计与开发中，硬件与软件的协同设计至关重要。硬件部分涉及到电路设计、模块集成、信号处理等方面，而软件则需要优化算法、编程实现、系统验证等环节。文章中没有具体提及软件的具体实现细节，但可以推断系统软件需要具备高度的模块化和良好的扩展性，以便于系统的维护和升级。
综合以上信息，本研究成功设计并实现了一种高精度、低功耗且小巧的嵌入式组合导航计算机系统，基于DSP与FPGA硬件架构，配合Kalman滤波算法，有效地满足了现代导航系统对性能的需求。此类系统在军事、航空航天以及商业运输等领域有着广泛的应用前景。
