MATLAB实现的卡尔曼滤波惯性/GPS组合导航仿真平台

资 源 简 介

该项目提供完整的惯性/GPS组合导航系统仿真框架，包含轨迹生成、传感器数据仿真和卡尔曼滤波算法模块，支持多种运动模式模拟和传感器误差分析，适用于导航算法验证和教学演示。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的惯性/GPS组合导航系统仿真平台

项目介绍

本项目是一个用于惯性导航系统（INS）与全球定位系统（GPS）组合导航的集成仿真平台。它通过软件仿真的方式，完整模拟了从载体轨迹生成、传感器数据仿真到多源信息融合滤波的整个流程。平台核心采用卡尔曼滤波系列算法（EKF/UKF），旨在为组合导航算法的研究、验证与性能评估提供一个灵活、可配置的测试环境。

功能特性

• 高自由度轨迹生成：支持自定义初始状态（位置、速度、姿态）和多种运动模式（如匀速、匀加速、圆周运动），亦可导入外部轨迹数据进行仿真。
• 逼真的传感器仿真：可配置的IMU（陀螺仪、加速度计）模型，能够模拟传感器零偏、高斯白噪声等典型误差；GPS仿真模块包含伪距噪声、时钟误差以及信号遮挡模拟。
• 先进的滤波算法：集成扩展卡尔曼滤波（EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF），提供稳定、高精度的状态估计。
• 完整的导航解算：基于惯性导航机械编排算法，实时输出载体的位置、速度与姿态信息。
• 全面的性能评估：提供多种可视化工具，用于对比真实轨迹与估计轨迹，分析位置、速度、姿态误差，并监控滤波器收敛状态。

使用方法

1. 参数配置：在运行主脚本前，根据仿真需求设置相关参数。主要包括：

* 初始参数：初始经纬高、速度、横滚/俯仰/航向角。 * 传感器参数：IMU的零偏与噪声密度、GPS的误差参数。 * 轨迹参数：选择预设轨迹类型或指定外部轨迹文件。 * 滤波器参数：设置过程噪声矩阵Q、观测噪声矩阵R以及状态向量初值。

1. 执行仿真：运行主程序文件。程序将按以下流程自动执行：

* 生成理想载体运动轨迹。 * 模拟IMU和GPS传感器的测量数据并叠加噪声。 * 执行组合导航卡尔曼滤波算法，融合IMU和GPS数据。 * 进行导航解算，得到最优估计结果。

1. 结果分析：仿真结束后，平台将自动生成并显示：

* 数据图表：二维或三维轨迹对比图。 * 误差分析：各导航参数（位置、速度、姿态）的误差曲线与统计信息。 * 原始数据：生成的仿真数据与滤波结果可保存供进一步分析。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 必要工具包：MATLAB 基础安装即可运行，部分高级绘图功能可能需要 Statistics and Machine Learning Toolbox。

文件说明

主程序文件作为整个仿真平台的调度与控制核心，其功能涵盖了从初始化、仿真执行到结果呈现的全过程。具体而言，它负责读取用户设定的各项参数，依次调用轨迹生成、传感器数据仿真、组合滤波解算等核心模块，并最终对导航结果进行误差计算与可视化展示，从而完成一次完整的组合导航系统闭环仿真。