基于MATLAB的UKF算法GPS/IMU组合导航信息融合仿真项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现GPS与IMU传感器数据的协同信息融合，采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行非线性状态估计，有效模拟并验证载体在三维空间中的位置、速度和姿态的精确估计，为导航系统提供可靠的仿真验证方案。

详 情 说 明

基于UKF的GPS/IMU组合导航系统信息融合仿真验证项目

项目介绍

本项目旨在实现一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的GPS/IMU组合导航系统信息融合仿真平台。通过UKF算法对GPS和IMU传感器数据进行非线性状态估计，有效提升载体在三维空间中的位置、速度和姿态的估计精度。项目提供了完整的MATLAB仿真环境，可验证UKF滤波器在不同噪声水平和动态条件下的性能表现，并为导航系统设计提供可视化分析与误差评估工具。

功能特性

• 多源数据融合：实现GPS定位数据与IMU惯性测量数据的协同处理与时间同步
• 非线性状态估计：采用UKF算法进行载体位置、速度、姿态的高精度估计
• 性能验证分析：支持在不同噪声参数和运动场景下的滤波性能评估
• 全面可视化：提供轨迹对比、误差分析、协方差演化等多种图形化展示
• 量化指标输出：计算RMSE、收敛速度等性能指标，生成鲁棒性分析报告

使用方法

1. 配置传感器参数：设置GPS定位误差、IMU零偏与噪声协方差等参数
2. 输入初始状态：定义载体的初始位置、速度、姿态角等对准参数
3. 加载仿真数据：导入或生成GPS NMEA格式数据与IMU三轴加速度/角速度数据
4. 运行融合算法：执行UKF滤波处理，完成多传感器数据融合
5. 查看分析结果：观察滤波轨迹、误差曲线、性能指标等输出内容

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了完整的组合导航仿真流程，包括传感器数据预处理、时间同步校正、UKF滤波器初始化与迭代更新、状态估计结果输出以及多维度性能分析。具体涵盖原始数据解析与格式转换、噪声参数配置与协方差矩阵设定、非线性系统状态预测与量测更新、轨迹重构与误差计算逻辑，并集成可视化模块生成对比图表和评估报告。