MATLAB实现的惯性导航系统Kalman滤波条件数优化仿真程序

资 源 简 介

本项目针对惯性导航系统精对准阶段Kalman滤波仿真中因矩阵条件数过大导致的数值不稳定问题，通过优化矩阵条件数重构滤波算法，显著提升数值计算稳定性。程序提供完整的仿真验证与对比分析。

详 情 说 明

基于条件数优化的惯性导航系统精对准阶段 Kalman 滤波仿真修正程序

项目介绍

本项目针对传统惯性导航系统精对准阶段 Kalman 滤波仿真中存在的数值不稳定问题，提出并实现了一种基于矩阵条件数优化的滤波修正算法。通过重构滤波算法结构，有效降低了系数矩阵的条件数，显著提升了数值计算稳定性。程序通过完整的仿真验证，展示了优化后 Kalman 滤波在精对准阶段的收敛性能与估计精度，为复杂动态环境下导航系统的可靠姿态估计提供了技术支撑。

功能特性

• 条件数优化算法：采用先进的矩阵条件数优化技术，改善滤波数值稳定性
• 精对准建模与仿真：完整实现惯性导航系统精对准阶段的数学模型与仿真环境
• 性能对比分析：提供优化前后滤波性能的全面对比，包括收敛曲线、误差分析等
• 发散检测机制：内置滤波发散实时检测与日志记录功能
• 多指标评估：输出均方根误差、估计方差等多种数值稳定性评估指标

使用方法

1. 配置输入参数：

- 设置惯性传感器原始数据（陀螺仪角速度、加速度计比力） - 定义初始姿态角误差（俯仰、横滚、偏航） - 配置系统噪声与量测噪声协方差矩阵 - 输入惯性器件误差参数（零偏、刻度因子误差等） - 设定仿真时间参数与运动轨迹条件

1. 运行仿真程序：

- 执行主程序启动仿真流程 - 程序将自动进行条件数优化处理 - 实时显示滤波收敛状态和性能指标

1. 分析输出结果：

- 查看精对准过程中姿态误差估计曲线 - 分析 Kalman 滤波增益矩阵收敛状态 - 对比优化前后滤波性能差异 - 评估数值稳定性指标和滤波发散情况

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：至少 4GB 内存，推荐 8GB 或以上
• 存储空间：至少 500MB 可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了项目核心功能，包括惯性导航系统精对准的完整建模、传统 Kalman 滤波算法的执行、矩阵条件数的分析与优化处理、修正后滤波算法的数值稳定性验证、多场景仿真测试的自动化运行以及结果数据的可视化输出与性能对比分析。该文件整合了从数据输入、算法处理到结果输出的全流程功能，是项目的主要执行入口。