MATLAB实现的惯性导航与GPS组合卡尔曼滤波融合仿真平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过卡尔曼滤波算法融合惯性导航系统（INS）与GPS数据，实现高精度组合导航仿真。平台支持传感器误差建模、动态轨迹生成与实时融合解算，适用于导航算法验证与教学研究。

详 情 说 明

惯性导航系统与GPS组合导航融合算法仿真平台

项目介绍

本项目基于MATLAB实现惯性导航系统（INS）与全球定位系统（GPS）的组合导航数据融合仿真平台。通过卡尔曼滤波算法（包括标准KF与扩展EKF）对INS的短期高精度动态特性与GPS的长期稳定性进行互补融合，有效抑制INS误差累积与GPS随机误差，提升整体导航精度。平台集成传感器误差建模、多源数据生成、实时融合解算及可视化分析功能，适用于导航算法研究、教学演示与性能验证。

功能特性

• 多源数据仿真：生成含噪声的IMU三轴加速度/角速度数据及带随机误差的GPS定位数据
• 传感器误差建模：支持零偏、刻度因子、噪声方差等误差参数配置
• 自适应滤波融合：实现INS/GPS松组合融合算法，支持经典卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波
• 坐标系转换：完成载体坐标系、导航坐标系与地球坐标系间的数据转换
• 全流程可视化：输出融合轨迹、误差分析曲线、协方差收敛状态及多源数据对比图

使用方法

1. 运行主程序启动仿真平台
2. 在参数配置模块设置初始姿态、位置、速度及传感器误差参数
3. 生成或导入IMU/GPS仿真数据
4. 执行融合算法，实时显示导航解算过程
5. 查看输出轨迹与误差分析图表，评估融合性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需安装Signal Processing Toolbox及Statistics and Machine Learning Toolbox
• 至少4GB内存，推荐8GB以上用于大规模数据仿真

文件说明

主程序文件作为整个仿真平台的核心调度枢纽，负责初始化导航参数、构建传感器误差模型、生成模拟数据流，并依次调用坐标系转换、惯性导航解算、卡尔曼滤波融合等核心算法模块。其通过时序控制实现多源数据的同步处理，最终驱动可视化模块输出三维轨迹对比图、误差分析曲线及滤波器状态监测图表，完成从数据生成到性能评估的全流程仿真。