UKF应用于GPS-IMU组合导航系统的MATLAB代码

资 源 简 介

UKF应用于GPS-IMU组合导航系统的MATLAB代码

详 情 说 明

UKF（无迹卡尔曼滤波）在GPS-IMU组合导航系统中是一种强大的数据融合算法。这种非线性滤波方法通过无迹变换处理状态估计问题，相比传统的EKF（扩展卡尔曼滤波）具有更高的精度和稳定性。

系统通常包含IMU提供的惯性测量数据和GPS提供的绝对位置信息。UKF的核心思想是选择一组称为sigma点的特殊采样点，这些点经过非线性系统传播后能准确捕获状态分布的后验均值和协方差。

实现步骤主要包括：首先建立系统的状态方程和观测方程，然后设计UKF的预测和更新阶段。在预测阶段，通过sigma点传播来预测状态和协方差矩阵。在更新阶段，利用实际观测值校正预测结果。

MATLAB实现时需要注意处理IMU数据的高频更新和GPS数据的低频异步更新，这需要设计合适的时间同步机制。此外，还需要考虑传感器误差模型和系统噪声的合理建模。

UKF相比EKF的优势在于不需要计算复杂的雅可比矩阵，且对于高度非线性的系统具有更好的估计性能。这使得UKF特别适合处理GPS信号丢失或IMU累积误差等实际问题。