基于强跟踪UKF的捷联惯导系统MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供完整的捷联惯导初始对准与导航解算MATLAB平台，采用强跟踪UKF算法实现高精度姿态估计，支持仿真数据生成与实测数据处理，适用于惯性导航系统研究与教学应用。

详 情 说 明

基于强跟踪UKF的捷联惯导初始对准与导航解算系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的捷联惯导系统（SINS）初始对准与导航解算平台，采用创新的强跟踪无迹卡尔曼滤波（UKF）算法进行高精度初始姿态对准。系统具备双模式数据处理能力，既可生成并处理仿真IMU数据验证算法性能，也可直接处理真实IMU采集的陀螺仪和加速度计数据。通过多源数据融合处理技术，系统能够实现从初始对准到持续导航解算的全流程处理。

功能特性

• 双模式数据处理：支持仿真数据模式和实验数据模式，灵活适配不同应用场景
• 强跟踪UKF滤波算法：采用改进的强跟踪UKF算法，增强对模型不确定性的鲁棒性，提高滤波稳定性
• 高精度初始对准：实现粗对准和精对准两阶段处理，提供精确的姿态初始值
• 实时导航解算：基于捷联惯导机械编排算法，实时计算载体姿态、速度和位置
• 多源数据融合：支持IMU数据与GPS等辅助信息的融合处理
• 全面性能评估：提供滤波器收敛分析、估计误差统计和对准精度评估
• 丰富可视化输出：生成姿态变化曲线、运动轨迹图、误差分析图等多种图表

使用方法

1. 参数配置：根据实际IMU传感器特性设置噪声参数、采样频率等系统参数
2. 数据准备：准备IMU传感器数据文件（陀螺仪角速度和加速度计比力测量值）
3. 初始条件设置：输入初始位置（经纬度、高度）、初始速度和粗略初始姿态角
4. 运行系统：执行主程序启动初始对准和导航解算流程
5. 结果分析：查看输出的对准结果、导航参数和性能评估图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 必要工具箱：信号处理工具箱、统计学工具箱

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理模块、仿真数据生成器、初始粗对准计算单元、强跟踪UKF精对准滤波器、捷联惯导实时导航解算引擎、多源数据融合处理器以及结果可视化与性能评估组件。该文件实现了从传感器数据输入到最终导航结果输出的完整处理流程，为用户提供一站式的初始对准与导航解算解决方案。