MATLAB实现的卡尔曼滤波捷联惯导与GPS组合导航融合系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套基于卡尔曼滤波的捷联惯导(INS)与GPS组合导航数据融合系统。通过最优估计算法整合INS的高频连续数据与GPS的绝对定位信息，有效提升导航精度与可靠性，适用于无人系统、车辆导航等场景。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的捷联惯导与GPS组合导航数据融合系统

项目介绍

本项目实现了一套捷联惯导系统(INS)与全球定位系统(GPS)的组合导航方案，通过卡尔曼滤波算法对两类导航传感器的数据进行最优融合。系统能够有效克服单一导航系统的局限性：利用INS提供的高频、连续导航信息弥补GPS信号易受干扰的缺点，同时利用GPS的长期稳定性校正INS的累积误差，最终输出更加精确、可靠的组合导航解算结果。

功能特性

• 多传感器数据融合：实现INS与GPS数据的时空同步与深度融合
• 卡尔曼滤波优化：采用自适应卡尔曼滤波算法进行最优估计
• 高频连续输出：结合INS高频特性与GPS精度优势，提供稳定导航解算
• 误差补偿机制：实时校正INS累积误差，提高长期导航精度
• 性能监测功能：实时输出滤波状态和系统性能评估指标

使用方法

1. 数据准备：准备格式化的INS原始数据（加速度计、陀螺仪）和GPS数据（位置、速度）
2. 参数配置：根据传感器特性和应用场景设置滤波参数和系统参数
3. 运行系统：执行主程序开始数据融合处理
4. 结果获取：查看输出的融合导航参数和性能分析报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，支持浮点运算的处理器
• 数据格式：时间同步的INS和GPS数据文件，支持标准文本格式

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括传感器数据读取与预处理、捷联惯导初始对准与机械编排解算、卡尔曼滤波器初始化与状态预测更新、GPS/INS数据融合处理、导航参数最优估计计算、结果可视化与性能分析等关键功能模块。该文件整合了完整的组合导航算法链，确保系统能够高效稳定地运行。