matlab代码实现捷联惯导仿真

资 源 简 介

matlab代码实现捷联惯导仿真

详 情 说 明

捷联惯导系统（Strapdown Inertial Navigation System, SINS）是一种不依赖外部信息的自主导航技术，其核心原理是通过惯性测量单元（IMU）感知载体运动状态。MATLAB作为工程仿真利器，非常适合用来实现捷联惯导的算法验证和原理演示。

典型仿真实现包含以下关键模块：

运动轨迹生成器 首先生成载体预设的运动轨迹，包括三维位置、速度和姿态角随时间变化的规律。常用模拟场景包括匀速直线运动、圆周运动或组合机动，这些运动模式能全面检验算法性能。

传感器误差建模 真实IMU存在零偏、刻度因子误差、随机噪声等固有缺陷。仿真时需要对这些误差源进行数学建模，通常采用高斯白噪声模拟随机误差，加入固定偏移量模拟零偏。

惯性解算核心算法 这是整个仿真的核心部分，主要完成： 姿态更新：采用四元数法或方向余弦矩阵处理陀螺仪数据 速度解算：通过加速度计数据积分计算速度变化 位置推算：对速度进行二次积分得到位置信息

误差补偿机制 引入地垂线修正、零速修正等补偿手段来抑制误差累积，这也是实际系统必用的技术。

可视化对比 将解算结果与预设真实轨迹对比，绘制位置误差、姿态误差等曲线，直观展示算法性能。

通过这种仿真，可以清晰观察到惯性导航特有的误差累积现象，以及不同补偿算法的效果差异。典型现象包括：水平通道的舒勒振荡现象、方位通道的傅科振荡等特征误差模式。