全部的卡尔曼滤波用于组合导航算法，matlab源码

资 源 简 介

全部的卡尔曼滤波用于组合导航算法，matlab源码

详 情 说 明

卡尔曼滤波在组合导航系统中的应用

卡尔曼滤波作为一种最优估计算法，广泛应用于组合导航领域，能够有效融合多传感器数据（如惯导、GPS等）。其核心思想是通过预测-校正的两步循环，抑制噪声干扰并提高导航精度。在实现时需注意系统建模的准确性，尤其是状态方程和观测方程的建立。

信号处理关键技术

针对泊松过程的调制信号分析，普相关密度计算能有效捕捉信号统计特性。通过串口采集数据后，可采用滑动窗口或分段处理方式计算能量熵，该指标对信号突变更敏感。对于非平稳信号，结合小波分析的盲信号处理方法能实现自适应分解，特别适合噪声环境下的特征提取。

实现要点

系统建模阶段需明确状态变量（如位置、速度）和观测量的物理关系 过程噪声和观测噪声的协方差矩阵需要合理初始化 小波基函数选择影响盲信号处理的时频分辨率 能量熵计算时需注意窗口长度的权衡（分辨率vs稳定性）