基于MATLAB的鲁棒卡尔曼滤波GPS/INS组合导航算法设计与对比

资 源 简 介

本项目提供完整的鲁棒卡尔曼滤波算法实现，针对GPS/INS组合导航系统中的观测异常和模型不确定性问题进行鲁棒性处理。包含系统数学模型构建、状态方程设计以及GPS观测方程实现，展示了与传统滤波算法的性能对比分析。

详 情 说 明

基于鲁棒卡尔曼滤波的GPS/INS组合导航系统算法设计与对比分析

项目介绍

本项目实现了一套完整的GPS/INS组合导航系统算法，重点研究鲁棒卡尔曼滤波技术在导航系统中的应用效果。通过构建精确的导航数学模型，实现了对传统卡尔曼滤波和鲁棒卡尔曼滤波算法的对比分析，特别针对观测异常和模型不确定性问题进行了鲁棒性优化。项目包含从初始对准到导航解算的全流程处理，并提供直观的性能可视化分析。

功能特性

• 鲁棒滤波算法：实现H∞滤波或强跟踪滤波等鲁棒卡尔曼滤波算法，有效处理GPS观测异常和系统模型不确定性
• 多状态导航模型：构建15状态或21状态的GPS/INS组合导航系统数学模型，完整描述姿态、速度和位置动力学特性
• 双阶段初始对准：设计粗对准和精对准两个阶段的初始对准模块，验证鲁棒滤波在初始对准中的应用优势
• 性能对比分析：实现传统KF作为基准算法，从精度、稳定性和抗干扰能力多维度进行定量对比
• 全面可视化：提供轨迹对比、误差分析、滤波器增益变化、残差分析等多种可视化图表

使用方法

1. 数据准备：配置IMU原始数据（加速度计和陀螺仪）、GPS观测数据（位置、速度）及系统参数
2. 参数设置：调整传感器噪声特性、初始姿态、仿真时长、采样频率等系统参数
3. 异常注入：可选配置观测异常和模型不确定性注入参数，测试鲁棒性性能
4. 运行仿真：执行主程序启动导航算法仿真计算
5. 结果分析：查看导航结果、性能指标和可视化对比图表，生成分析报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 优化工具箱（可选，用于参数优化）
• 至少4GB内存（推荐8GB以上用于大规模数据处理）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括传感器数据读取与预处理、初始对准模块的执行、组合导航滤波算法的实现（涵盖传统卡尔曼滤波与鲁棒卡尔曼滤波两种方案）、导航结果的解算与输出，以及最终的性能分析与可视化图表生成。该文件作为整个项目的总控入口，协调各功能模块的协同工作，完成从数据输入到结果输出的完整处理流程。