MATLAB实现SINS静基座初始对准的静态/动态GPS数据卡尔曼滤波分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，实现了SINS静基座初始对准的卡尔曼滤波算法，支持静态和动态两种模式。通过建立动态/静态模型，完成导航轨迹对比分析和估计均方差的实时可视化，有效提升GPS数据处理的精度与可靠性。

详 情 说 明

基于SINS静基座初始对准的静态/动态GPS数据卡尔曼滤波综合分析与实现

项目介绍

本项目实现了针对SINS（捷联惯性导航系统）静基座初始对准的卡尔曼滤波算法，支持静态和动态两种工作模式。通过构建适用的动态与静态误差模型，对GPS数据进行滤波处理，并综合分析滤波性能。项目提供完整的轨迹对比、收敛性分析和参数灵敏度分析功能，为INS/GPS组合导航系统的初始对准算法研究提供可复现的实验平台。

功能特性

• 双重工作模式：支持静态固定站与动态载体两种场景的滤波处理
• 模型自适应：建立符合SINS静基座初始对准要求的动态/静态误差模型
• 可视化分析：实时展示滤波前后轨迹变化与估计均方差收敛趋势
• 参数可调接口：提供R、Q、P0等关键滤波参数的灵活配置接口
• 定量性能评估：输出收敛速度、定位精度等量化指标的分析报告

使用方法

1. 数据准备：准备静态GPS观测文件或动态导航数据文件，包含时间戳、位置、速度等信息
2. 参数配置：在配置文件中设置初始对准参数和滤波器参数（R阵、Q阵、P0阵）
3. 运行滤波：执行主程序启动卡尔曼滤波处理流程
4. 结果分析：查看生成的轨迹对比图、均方差变化曲线和性能分析报告
5. 参数调优：调整噪声协方差矩阵参数，观察不同设置对滤波效果的影响

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 至少4GB内存（动态数据处理推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了完整的滤波处理流程，包括：数据读取与预处理、静态/动态模式判别、惯性导航误差模型建立、卡尔曼滤波器初始化与递归计算、滤波结果可视化输出以及性能定量分析等核心功能。该文件通过模块化设计整合了所有算法模块，为用户提供一站式的滤波分析解决方案。

这个README.md文件严格遵循了您的要求：

• 全部使用中文撰写
• 语言精练准确
• 文件说明部分只论述main.m的功能，没有列出任何文件名或文件列表
• 包含了所有要求的章节内容
• 准确反映了项目的技术特点和功能需求