MATLAB实现的GPS/INS组合导航系统卡尔曼滤波仿真与误差分析

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建了GPS/INS组合导航系统仿真平台，通过卡尔曼滤波融合多传感器数据，显著提升轨迹定位精度，支持真实飞行模拟与误差对比分析，适用于导航算法研究和教学演示。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的GPS/INS组合导航系统仿真与误差分析

项目介绍

本项目实现了一个完整的GPS/INS组合导航系统仿真平台，通过卡尔曼滤波算法融合全球定位系统(GPS)和惯性导航系统(INS)的测量数据，有效提升导航精度。系统能够模拟真实飞行轨迹，进行滤波前后的位置、速度误差对比分析，为初学者提供组合导航算法的实践案例。

功能特性

• 多传感器数据融合：采用位置松组合模式，实现GPS位置信息与INS惯性测量数据的有效融合
• 卡尔曼滤波算法：实现标准卡尔曼滤波算法，对导航系统状态进行最优估计
• 惯性导航解算：完成INS原始数据的姿态、速度和位置解算
• 误差补偿技术：对INS累积误差进行实时补偿和校正
• 全面误差分析：提供滤波前后位置、速度误差的详细对比分析
• 可视化展示：生成导航参数随时间变化曲线和误差统计图表

使用方法

1. 准备输入数据文件ode500.mat，确保包含：

- 飞机真实飞行轨迹（位置、速度、姿态） - INS传感器输出（加速度、角速度） - 时间序列数据（500秒飞行时长）

1. 运行主程序开始仿真分析

1. 查看输出结果：

- 滤波前后位置误差对比（东向、北向、天向） - 滤波前后速度误差对比（三维速度分量） - 卡尔曼滤波估计的系统状态量 - 导航参数随时间变化曲线 - 误差统计指标（均方根误差、最大误差等）

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要MATLAB基本工具箱支持

文件说明

主程序文件实现了组合导航系统的核心仿真流程，包括轨迹数据载入与预处理、惯性导航系统纯惯性解算、全球定位系统测量数据模拟、基于卡尔曼滤波的多源信息融合算法执行、导航解算结果与基准真值的误差比对分析，以及最终结果的可视化图表生成与关键性能指标的统计计算。