基于MATLAB的GPS/INS组合导航仿真与数据分析平台

资 源 简 介

本项目在MATLAB环境下开发，实现GPS与惯性导航系统的多传感器数据融合。通过卡尔曼滤波算法处理卫星观测与IMU原始数据，提供高精度位置、速度及姿态估计，适用于导航系统仿真与性能分析。

详 情 说 明

GPS惯性导航组合系统仿真与数据分析平台

项目介绍

本项目是一个基于GPS/INS组合导航原理的仿真与数据分析平台，实现了多传感器数据融合算法，提供完整的导航解算功能。系统能够处理GPS卫星观测数据和惯性测量单元（IMU）原始数据，通过卡尔曼滤波等算法实现高精度位置、速度和姿态估计。平台支持轨迹可视化、误差分析和性能评估，适用于车辆导航、无人机定位等多种应用场景。

功能特性

• 多源数据融合：采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，实现GPS与IMU数据的深度融合
• 多种耦合模式：支持GPS/INS松耦合与紧耦合两种集成技术
• 完整导航解算：提供三维位置坐标（经度、纬度、高程）、三轴速度、三轴姿态角的精确估计
• 性能分析评估：内置位置误差统计、速度误差分析、姿态精度评估等性能指标计算
• 丰富可视化：支持轨迹地图显示、误差曲线图、传感器数据时序图等多种可视化输出
• 惯性导航解算：实现惯性导航机械编排算法，处理IMU原始数据

使用方法

1. 数据准备：准备所需的输入数据文件

- GPS观测数据（.obs格式）：包含伪距、载波相位、多普勒观测值 - IMU原始数据：包含三轴加速度计数据（m/s²）和三轴陀螺仪数据（rad/s） - 卫星星历数据（.nav格式） - 初始位置和姿态参数

1. 参数配置：根据具体应用场景配置相应的算法参数

1. 运行仿真：执行主程序启动导航解算过程

1. 结果分析：查看生成的导航解算结果和性能评估报告

1. 可视化展示：通过可视化模块分析轨迹图和误差曲线

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要的工具箱：信号处理工具箱、优化工具箱
• 内存：建议8GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心导航解算流程，主要包括数据读取与预处理、惯性导航机械编排计算、GPS观测数据处理、扩展卡尔曼滤波数据融合、导航结果解算与输出、性能指标评估分析以及结果可视化展示等功能模块。该文件整合了所有算法模块，完成了从原始数据输入到最终导航结果输出的完整处理链条。