基于UKF的大失准角惯性导航初始对准MATLAB实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现无迹卡尔曼滤波(UKF)算法，解决大失准角条件下惯性导航系统的初始对准问题。通过非线性姿态估计提升对准精度与收敛性能，适用于高动态环境下的导航应用。

详 情 说 明

基于UKF的大失准角惯性导航系统初始对准算法实现

项目介绍

本项目实现了惯性导航系统在大失准角条件下的高精度初始对准算法。针对传统方法在大失准角情况下收敛性差、精度低的问题，采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法处理非线性姿态估计问题。系统通过处理惯性测量单元(IMU)的陀螺仪和加速度计数据，结合外部参考信息，实现姿态矩阵的快速精确估计。

功能特性

• 大失准角处理能力：有效解决传统方法在大失准角情况下的收敛问题
• UKF非线性滤波：采用无迹卡尔曼滤波算法进行精确姿态估计
• 四元数姿态表示：使用四元数进行姿态描述，避免欧拉角奇异值问题
• 多源数据融合：融合IMU数据和外部参考信息(GPS位置、速度)
• 实时性能分析：提供对准过程监控和性能评估功能

使用方法

1. 准备输入数据：

- IMU原始数据（陀螺仪角速度、加速度计比力测量值） - GPS参考信息（位置坐标、速度信息） - 系统参数（IMU误差参数、初始条件）

1. 运行主程序：

- 执行主函数开始初始对准过程 - 监控滤波收敛状态和估计误差

1. 获取输出结果：

- 精确姿态估计（四元数、欧拉角） - 对准过程分析报告 - 性能指标统计

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持MATLAB基本工具箱和信号处理工具箱
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统初始化的完整流程，包括数据加载与预处理、无迹卡尔曼滤波器的配置与执行、姿态四元数的更新与转换、对准过程的实时监控与可视化，以及最终结果的分析与输出。该文件整合了传感器数据处理、非线性系统建模、滤波算法实现和性能评估等核心功能模块。