从提供的文件内容中可以提炼出以下知识点：
一、动态车辆导航的系统误差拟合
动态车辆导航是通过导航传感器来确定动态车辆的位置和方向的过程。在这一过程中，卡尔曼滤波器是一种常用的计算方法。然而，卡尔曼滤波器要求运动模型和观测模型不包含任何系统误差，否则会导致导航解决方案产生偏差甚至发散。为了克服这一限制，本论文提出了一种基于窗口的随机加权方法，用于在动态车辆导航的移动时间窗口内拟合运动模型和观测模型的系统误差。该方法通过在滤波过程中修正观测残差向量和状态噪声向量来补偿系统模型误差，并通过随机加权理论建立以适应移动时间窗口内的系统模型误差和观测向量及预测状态向量的协方差矩阵。
二、随机加权估计
随机加权估计是一种用于拟合系统模型误差的理论方法，它通过在移动时间窗口内建立随机加权理论来拟合观测向量和预测状态向量的系统误差和协方差矩阵。通过这种方法，可以有效地抵抗由于运动模型和观测模型的系统误差导致的系统状态估计的干扰，显著提高动态车辆导航的准确性。
三、卡尔曼滤波器的使用与局限性
卡尔曼滤波器是动态车辆导航中常用的一种计算方法，它通过递归的方式来估计动态车辆的状态。但是，卡尔曼滤波器要求使用的运动模型和观测模型不包含系统误差。如果存在系统误差，将导致导航解决方案出现偏差或发散。本文提出的方法，正是为了解决这一局限性，通过在移动时间窗口内拟合系统误差，来提高卡尔曼滤波器的导航准确性。
四、系统误差对动态车辆导航的影响
系统误差对于动态车辆导航系统状态估计的准确性有极大的影响。如果系统模型中存在系统误差，将会导致状态估计出现偏差，从而影响导航系统的准确性。为了解决这个问题，本论文提出了一种新的方法，通过对系统误差进行有效拟合，来抵抗系统误差对动态车辆导航系统状态估计的干扰。
五、移动时间窗口的使用
文章提出的基于窗口的随机加权方法在移动时间窗口内进行，这种方法通过对移动时间窗口内的数据进行分析和处理，从而实现了对动态车辆导航系统模型误差的有效拟合和校正。移动时间窗口的使用，能够有效跟踪和处理模型误差的变化，提高动态车辆导航的准确性。
六、实验与对比分析
论文提出的基于窗口的随机加权方法，通过实验和与现有方法的对比分析，验证了该方法能够有效地抵抗由于运动模型和观测模型的系统误差对系统状态估计造成的干扰，从而显著提升动态车辆导航的准确性。这表明，该方法在实际应用中是有效且可靠的。
通过上述知识点的提取，可以全面了解论文的研究背景、目的、方法以及实验结果。这些知识点涵盖了动态车辆导航系统误差拟合、随机加权估计方法、卡尔曼滤波器的使用局限性、系统误差对动态车辆导航的影响、移动时间窗口的应用以及实验对比分析的重要性。通过这些知识点的理解，能够对动态车辆导航中的误差补偿、估计方法和相关技术有更深入的了解。
