基于卡尔曼滤波的INS/GPS组合导航系统设计与验证（MATLAB实现）

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于卡尔曼滤波的INS/GPS组合导航系统，通过实时数据融合处理，有效提升导航定位精度。系统集成了惯性导航与GPS数据，具备状态估计与误差修正功能，适用于高精度导航应用验证。

详 情 说 明

INS/GPS组合导航系统设计与验证

项目介绍

本项目实现了一个基于卡尔曼滤波的INS/GPS组合导航系统，通过融合惯性导航系统(INS)和全球定位系统(GPS)的传感器数据，实现高精度的导航定位。系统通过状态估计和误差修正技术，有效抑制了INS的累积误差，提升了导航解的准确性和可靠性。

功能特性

• 多传感器数据融合：实时接收并处理IMU的加速度/角速度数据和GPS的位置/速度信息
• 自适应卡尔曼滤波：实现标准KF或扩展EKF算法进行状态估计
• 实时误差修正：对INS的累积误差进行在线补偿
• 导航解算：输出优化后的位置、速度和姿态信息
• 性能评估：提供定位精度统计和收敛性分析

使用方法

1. 配置系统参数（传感器噪声特性、初始姿态等）
2. 准备输入数据（INS原始数据和GPS原始数据）
3. 运行主程序进行导航解算
4. 查看输出结果和性能分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持的数据输入格式：文本文件或实时数据流
• 最低内存：4GB RAM

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括传感器数据读取与预处理、组合导航算法实现、卡尔曼滤波处理、导航结果输出以及性能评估分析。该文件完成了从原始数据输入到最终导航结果生成的全流程处理，确保了系统的完整性和可用性。