组合导航系统的计算程序代码

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组合导航系统的计算程序代码

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组合导航系统中的UKF滤波算法实现

在IMU/GPS组合导航系统中，无迹卡尔曼滤波(UKF)是一种常用的数据融合算法。该系统以IMU传感器提供的位置、速度、姿态误差角及陀螺漂移常值作为状态量，同时利用GPS测量的位置和速度作为观测量。

算法实现的关键点在于状态量的选择和观测量的处理。IMU作为主要导航设备，其测量值构成了系统状态向量；而GPS数据则作为辅助观测值，用于校正IMU可能产生的累积误差。UKF相比传统卡尔曼滤波的优势在于能够更好地处理非线性系统，无需计算雅可比矩阵。

系统初始化阶段需要定义多个全局变量，包括地球自转角速度、曲率半径等导航相关参数。时间更新和测量更新两个核心步骤交替进行，通过预测-校正机制实现最优状态估计。其中，状态预测基于IMU动力学模型，而测量更新则利用GPS观测数据来修正预测值。

这种组合导航方案在航空、航海等领域具有广泛应用价值，能有效克服单一导航系统的局限性。通过合理设计状态方程和观测方程，UKF算法可以实现对系统状态的高精度估计，提高导航系统的可靠性和稳定性。