惯性导航与GPS组合导航无迹卡尔曼滤波

资 源 简 介

惯性导航与GPS组合导航无迹卡尔曼滤波

详 情 说 明

在导航系统中，惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS）是两种常用的定位方式，它们各自具有不同的优缺点。惯性导航能够提供连续的自主定位，但在长时间运行时累积误差较大；GPS则能提供高精度的绝对定位，但在信号遮挡环境下可能失效。为了兼顾两者的优点，组合导航系统应运而生，而无迹卡尔曼滤波（UKF）则是其中一种高效的融合算法。

无迹卡尔曼滤波是一种适用于非线性系统的滤波方法，相比传统的扩展卡尔曼滤波（EKF），它避免了线性化带来的误差，通过选取一组称为“Sigma点”的样本点来近似非线性函数的统计特性。在惯性导航与GPS的组合导航中，UKF能够更准确地估计系统状态，提高定位精度。

在MATLAB仿真实现中，首先需要建立惯性导航和GPS的数学模型，包括状态方程和观测方程。惯性导航的状态通常包括位置、速度、姿态等信息，而GPS观测则提供位置和速度修正。UKF的核心步骤包括： Sigma点采样：基于当前状态估计的均值和协方差矩阵，选取一组代表性的采样点。 状态预测：通过惯性导航的状态方程对每个Sigma点进行传播，计算预测均值和协方差。 测量更新：结合GPS观测数据，修正预测状态，得到更精确的估计。

通过MATLAB仿真，可以直观地观察UKF在组合导航中的性能，比如对比纯惯性导航的漂移误差和组合导航的修正效果。此外，还可以调整UKF的参数（如过程噪声和观测噪声协方差）来优化滤波性能。

在实际应用中，惯性导航与GPS的组合导航系统广泛应用于无人机、自动驾驶、航空航天等领域，而UKF则因其优秀的非线性处理能力，成为提高导航精度的关键算法之一。MATLAB仿真为算法验证和系统优化提供了便捷的工具，帮助研究人员快速评估不同场景下的导航性能。