基于扩展卡尔曼滤波的大失准角捷联惯导初始对准MATLAB仿真平台

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，用于大失准角条件下的捷联惯性导航系统初始对准仿真。平台模拟高达90°方位角误差场景，支持误差建模与算法验证，适用于导航系统研究与教学。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的大失准角捷联惯性导航系统初始对准仿真平台

项目介绍

本项目实现了一个基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的捷联惯性导航系统(SINS)初始对准算法仿真平台。该平台专门针对大失准角条件（方位角误差可达30°-90°）设计，通过精确的非线性误差建模和EKF算法，实现对姿态失准角的高精度估计。平台提供完整的仿真测试环境，可用于算法验证、性能分析和教学演示。

功能特性

• 大失准角误差建模：模拟方位角误差30°-90°范围内的SINS系统非线性误差模型
• 扩展卡尔曼滤波算法：实现针对大失准角条件的EKF估计算法
• 多场景仿真测试：支持静态、动态等多种初始对准场景的仿真
• 实时可视化显示：动态展示对准过程中姿态误差的收敛过程
• 性能评估体系：提供对准时间、稳态误差、收敛特性等关键指标分析
• 参数可配置：支持IMU噪声特性、采样频率、滤波参数等灵活配置

使用方法

1. 数据输入配置

- 设置IMU原始数据：三轴加速度计数据(m/s²)和三轴陀螺仪数据(rad/s) - 定义初始条件：初始位置(经纬度)和初始速度(m/s) - 配置系统参数：IMU噪声特性、采样频率等

1. 对准参数设置

- 设定大失准角范围（30°-90°） - 调整EKF滤波参数 - 选择仿真场景类型

1. 运行仿真

- 执行主仿真程序开始对准过程 - 实时监控姿态估计结果和误差收敛情况

1. 结果分析

- 查看姿态估计结果（俯仰角、横滚角、方位角） - 分析误差收敛曲线和统计指标 - 评估对准性能和收敛特性

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM
• 存储空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了平台的核心仿真功能，主要包括：系统参数初始化与配置管理、大失准角条件下非线性误差模型的构建、扩展卡尔曼滤波算法的完整实现流程、惯性导航解算与姿态更新机制、多传感器数据融合处理、实时姿态估计与误差分析计算、对准过程的可视化展示与性能评估指标输出。该文件整合了所有关键算法模块，提供从数据输入到结果输出的完整仿真链路。