基于创新固定点平滑算法的捷联惯导MATLAB传递对准程序

资 源 简 介

本项目实现捷联惯导系统(SINS)与主惯导间的高精度传递对准，通过创新固定点平滑算法显著提升姿态估计精度和稳定性。支持处理IMU的增量速度/增量角度数据，适用于惯性导航系统仿真与算法验证。

详 情 说 明

基于固定点平滑新算法的捷联惯导系统传递对准MATLAB程序

项目介绍

本项目实现了一种基于固定点平滑新算法的捷联惯导系统(SINS)传递对准MATLAB程序。针对传统的传递对准方法在处理动态挠曲变形和测量噪声方面的局限性，本程序创新性地将固定点平滑算法应用于传递对准过程，显著提高了姿态估计的精度和稳定性。通过结合卡尔曼滤波/扩展卡尔曼滤波技术和四元数姿态解算方法，能够有效处理惯性测量单元(IMU)的增量数据，实现在多种运动条件下的高精度传递对准。

功能特性

• 高精度传递对准：实现子惯导系统与主惯导系统之间的精确姿态传递
• 创新平滑算法：采用固定点平滑算法提高姿态估计的精度和稳定性
• 多数据支持：能够处理IMU测量的增量速度和增量角度数据
• 全面误差分析：提供对准过程中的姿态误差、速度误差和位置误差分析
• 性能评估功能：支持对准精度指标（如均方根误差、收敛时间）的计算
• 多场景仿真：支持多种运动条件下的传递对准仿真验证

使用方法

1. 准备输入数据：

- 主惯导系统提供的基准姿态信息（姿态角或四元数） - 子惯导IMU测量的增量速度（m/s）和增量角度（rad） - 对应的时间戳序列（s） - 系统噪声参数（过程噪声和量测噪声协方差矩阵） - 初始对准参数（初始姿态误差、杆臂误差等）

1. 运行主程序：

- 配置相关参数后直接运行主程序 - 程序将自动完成数据预处理、传递对准计算和结果分析

1. 获取输出结果：

- 实时估计的子惯导系统姿态（四元数和欧拉角形式） - 传递对准误差分析报告 - 平滑后的最优姿态估计结果 - 滤波器状态变量收敛曲线 - 对准精度评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 需要安装以下工具箱：

- Signal Processing Toolbox - Control System Toolbox - Statistics and Machine Learning Toolbox（可选，用于高级分析）

文件说明

主程序模块作为整个系统的核心调度单元，负责协调各项功能的执行流程。它实现了数据输入接口的初始化与验证，完成惯性测量数据的预处理和时间同步，构建并执行基于固定点平滑算法的传递对准滤波估计。该模块还负责姿态解算与误差补偿的计算过程，生成实时及平滑后的姿态估计结果，并调用性能评估组件输出误差分析和收敛特性曲线。最后，它整合所有计算结果，生成完整的对准性能报告和可视化图表。