基于MATLAB的卡尔曼滤波惯导系统静基座初始对准仿真程序

资 源 简 介

本MATLAB项目实现惯性导航系统静基座初始对准算法，通过卡尔曼滤波优化姿态和位置估计。包含状态建模、观测融合和误差分析模块，适合教学演示和惯导原理学习，帮助初学者理解滤波在导航系统中的应用。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的惯导系统静基座初始对准仿真程序

项目介绍

本项目实现了一个简化的惯性导航系统静基座初始对准算法仿真程序。通过扩展卡尔曼滤波（EKF）技术，对静基座状态下的初始姿态和位置估计进行优化处理。程序模拟了IMU传感器数据采集、状态误差建模、观测数据融合以及滤波性能分析的完整流程，适用于惯性导航初始对准原理的教学演示和算法验证。

功能特性

• 静基座误差建模：构建了适合静基座条件下的惯性导航系统误差状态模型
• 扩展卡尔曼滤波实现：采用EKF算法对姿态角进行最优估计
• 传感器数据仿真：生成含噪声的陀螺仪角速度和加速度计比力数据
• 实时状态估计：提供随时间变化的最优姿态角估计值
• 性能分析工具：包含估计误差分析、协方差矩阵追踪和收敛性评估
• 可视化输出：生成姿态角估计曲线、误差分布图等直观展示结果

使用方法

输入参数配置

1. IMU仿真数据：设置陀螺仪角速度（rad/s）和加速度计比力（m/s²）的噪声特性
2. 初始姿态角：输入俯仰角、滚转角、方位角的粗略初始估计值（单位：弧度）
3. 滤波器参数：配置状态噪声协方差矩阵（Q）和观测噪声协方差矩阵（R）
4. 仿真参数：设定对准过程持续时间和IMU数据采样频率

运行程序

执行主程序后，系统将自动完成以下流程：

• 传感器数据仿真生成
• 卡尔曼滤波初始化
• 迭代滤波估计过程
• 结果分析和可视化

输出结果

• 最优姿态估计：滤波优化后的俯仰角、滚转角和方位角（弧度/度可选）
• 估计误差分析：各时刻姿态角估计误差及收敛特性
• 滤波器性能：状态协方差矩阵演化过程、收敛曲线分析
• 图形化展示：姿态角估计值时序曲线、误差分布图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必备工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少4GB RAM
• 磁盘空间：100MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的惯性导航初始对准仿真流程，包含传感器数据生成模块、扩展卡尔曼滤波算法核心、状态估计更新机制以及结果可视化功能。该文件整合了系统初始化、参数配置、滤波迭代计算和性能评估等关键环节，通过模块化设计实现了从数据输入到结果输出的全流程处理能力。