MATLAB INS-GPS组合导航仿真与数据融合平台

资 源 简 介

该项目实现了INS/GPS松耦合组合导航系统，通过卡尔曼滤波进行多传感器数据融合，支持轨迹仿真、传感器误差建模、导航性能分析及数据可视化，为导航算法研究提供完整的MATLAB仿真平台。

详 情 说 明

INS-GPS组合导航系统仿真与数据融合平台

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的INS-GPS松耦合组合导航系统仿真平台，实现了惯性导航系统（INS）与全球定位系统（GPS）的多传感器数据融合。平台采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，提供从轨迹仿真、传感器误差建模到导航性能分析的完整解决方案，适用于组合导航算法研究、教学演示和工程验证。

功能特性

• 松耦合组合导航：实现INS和GPS的松耦合架构，提升导航系统的精度和可靠性
• 多源数据融合：采用扩展卡尔曼滤波（EKF）进行最优估计，有效抑制传感器误差累积
• 全流程仿真：支持轨迹生成、传感器误差注入、数据融合解算和性能评估的完整仿真流程
• 可视化分析：提供多维度数据可视化，包括轨迹对比、误差分析和滤波器状态监控
• 参数可配置：图形化参数配置界面，支持传感器特性和滤波参数的灵活调整

使用方法

1. 数据准备：准备或生成IMU原始数据（加速度计和陀螺仪测量值）和GPS观测数据
2. 参数配置：通过配置界面设置初始位置/姿态、传感器误差参数和卡尔曼滤波参数
3. 运行仿真：执行主程序启动组合导航仿真，系统将自动完成数据预处理、融合解算和性能分析
4. 结果分析：查看输出的导航轨迹、误差统计和性能指标，通过可视化工具对比不同导航模式的性能差异

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 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以上以获得更流畅的仿真体验

文件说明

主程序文件实现了平台的核心仿真流程，主要包括：系统参数初始化与配置管理、传感器数据预处理与时间同步、惯性导航解算与误差补偿、扩展卡尔曼滤波器的预测与更新机制、多源导航数据的融合处理、导航结果的可视化输出与性能指标计算。该文件作为整个仿真平台的调度中心，协调各功能模块有序执行，并生成最终的组合导航解算结果和分析报告。