MATLAB捷联惯导系统误差补偿算法仿真平台

资 源 简 介

本项目实现了捷联惯导系统的完整仿真验证框架，集成了圆锥误差和划船误差补偿算法。提供标准化的惯导更新函数库，支持陀螺仪和加速度计数据模拟，可进行高精度姿态解算和位置更新分析。

详 情 说 明

捷联惯导系统误差补偿算法仿真验证平台

项目介绍

本MATLAB项目实现了一个完整的捷联惯导系统算法仿真验证框架，重点集成了圆锥误差补偿算法和划船误差补偿算法。通过构建标准化的惯导更新函数库，系统能够模拟陀螺仪和加速度计的测量数据输入，进行高精度的姿态解算和位置更新计算。项目包含算法性能验证模块，通过对比补偿前后的惯导解算结果与理论轨迹，有效验证误差补偿效果。

功能特性

• 完整的惯导解算流程：从原始传感器数据到姿态、速度和位置的实时解算
• 先进的误差补偿算法：采用多子样优化算法的圆锥误差补偿和速度增量补偿技术的划船误差补偿
• 多种数值积分方法：支持龙格-库塔法和泰勒展开法等姿态更新算法
• 全面的性能评估：提供误差曲线对比分析、频谱分析和多种精度指标计算
• 直观的数据可视化：集成图形界面展示解算结果和误差分析

使用方法

1. 准备输入数据：包括惯性传感器原始数据（角增量和速度增量）和初始导航参数
2. 配置仿真参数：设置采样频率、仿真时长及误差补偿算法参数
3. 运行主程序：执行主函数开始仿真计算
4. 分析结果：查看导航解算结果和误差分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（用于频谱分析）
• 至少4GB可用内存（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件实现了系统核心功能集成与调度，包括传感器数据预处理、惯导解算流程控制、误差补偿算法调用、导航结果解算以及性能评估分析。通过模块化设计管理整个仿真流程，确保算法执行的顺序性和数据传递的正确性，最终生成导航解算结果和误差分析报告。