基于MATLAB的惯性导航系统传感器误差分析与建模工具

资 源 简 介

本项目利用MATLAB对惯性导航系统中陀螺仪和加速度计的误差进行系统分析与建模，涵盖零偏、比例因子、安装误差及随机噪声等关键因素，有效评估其对导航精度的影响。

详 情 说 明

基于MATLAB的惯性导航系统传感器误差分析与建模

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的惯性导航系统传感器误差分析与建模工具。系统专注于陀螺仪和加速度计的误差分析，通过建立完整的误差模型，量化分析各种误差源对导航精度的影响。项目实现了从传感器数据预处理、误差建模、仿真分析到补偿算法验证的全流程处理，为惯性导航系统的精度评估和算法改进提供有力支持。

功能特性

• 多源误差分析：全面分析零偏、比例因子误差、安装误差、随机噪声等主要误差源
• 误差建模与参数估计：建立传感器误差数学模型，估计模型参数
• 数据仿真能力：生成包含特定误差的模拟传感器数据
• 误差补偿验证：实现并验证多种误差补偿算法，包括卡尔曼滤波技术
• 可视化分析：提供丰富的图表展示误差分析结果和补偿效果
• 精度评估：计算RMSE、最大误差等导航精度评估指标

使用方法

1. 准备输入数据：

- 准备陀螺仪三轴角速度数据（rad/s） - 准备加速度计三轴加速度数据（m/s²） - 提供传感器技术参数（零偏、比例因子等） - 准备参考基准数据（真实轨迹或姿态信息） - 准备采样时间序列数据

1. 运行主程序：

- 在MATLAB中打开项目文件夹 - 运行main.m文件启动分析流程

1. 查看输出结果：

- 查看生成的误差分析报告 - 分析误差补偿前后的数据对比图 - 评估位置/姿态误差曲线 - 查看误差模型参数估计结果 - 分析导航精度评估指标

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：

- 信号处理工具箱 - 统计和机器学习工具箱 - 优化工具箱（可选，用于高级参数估计）

• 硬件要求：至少4GB内存，推荐8GB或以上

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能流程，包括传感器数据的读取与预处理、各类误差源的建模与分析、误差补偿算法的实现与验证、导航解算精度的评估以及分析结果的可视化展示。该文件通过协调各功能模块，实现了从原始数据输入到最终分析报告生成的全自动处理流程。