MATLAB实现的扩展卡尔曼滤波捷联惯性导航系统大失准角初始对准仿真

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法处理捷联惯性导航系统在大方位角失准条件下的初始对准问题。通过非线性误差建模与传感器数据融合，实现载体姿态的精确估计，为惯性导航系统提供可靠的仿真分析工具。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的捷联惯性导航系统大失准角初始对准仿真系统

项目介绍

本项目实现了一种采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法的捷联惯性导航系统(SINS)大失准角初始对准仿真系统。系统针对方位角高达数十度的大失准角场景，通过建立非线性误差模型，利用EKF对陀螺仪和加速度计测量数据进行最优估计，有效解决了传统方法在大方位角失准情况下的对准难题。该系统包含完整的传感器误差建模、EKF滤波器设计和非线性滤波处理模块，为SINS初始对准算法研究提供了可靠的仿真平台。

功能特性

• 大失准角处理能力：专门针对大方位角失准（可达数十度）场景设计
• 扩展卡尔曼滤波算法：采用EKF处理非线性误差模型，实现最优估计
• 完整误差建模：包含陀螺仪和加速度计的零偏、白噪声等误差特性建模
• 实时姿态估计：能够输出实时的横滚角、俯仰角和方位角估计值
• 可视化分析：提供姿态估计误差收敛曲线、协方差矩阵演化过程等分析工具
• 性能评估：包含均方根误差、收敛时间等对准精度评估指标

使用方法

1. 准备输入数据：

- 陀螺仪三轴角速度测量数据（rad/s） - 加速度计三轴比力测量数据（m/s²） - 初始姿态角估计值（横滚角、俯仰角、方位角，单位：度） - 传感器噪声统计特性（零偏、白噪声方差等） - 滤波器参数设置（初始协方差矩阵、过程噪声协方差等）

1. 运行仿真系统：执行主程序启动初始对准仿真过程

1. 查看输出结果：

- 实时姿态角估计值 - 姿态估计误差收敛曲线 - 滤波器协方差矩阵演化过程 - 对准过程的状态估计轨迹 - 对准精度评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算和图形绘制的标准MATLAB环境
• 建议内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括传感器数据读取与预处理、大失准角非线性误差模型的建立、扩展卡尔曼滤波算法的完整实现流程、姿态矩阵的实时更新与解算、滤波器状态估计与协方差管理、对准过程的动态可视化展示，以及最终对准精度性能的定量评估与结果输出。