基于卡尔曼滤波的GPS/INS组合校正MATLAB仿真系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了GPS与惯性导航系统的位置数据融合仿真。通过卡尔曼滤波算法，有效校正GPS信号中断时的INS累积误差，提升位置估计精度，适用于导航系统设计与算法验证。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的GPS/INS位置组合校正仿真系统

项目介绍

本项目实现了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的GPS/惯性导航系统（INS）组合校正仿真系统。通过先进的传感器数据融合技术，系统能够有效整合GPS位置测量值和INS推算位置，显著提升在GPS信号不稳定或中断情况下的导航精度。该仿真平台为导航算法学习和研究提供了完整的实践案例，包含轨迹数据加载、误差建模、滤波处理和结果分析的全流程。

功能特性

• 多传感器数据融合：采用扩展卡尔曼滤波算法实现GPS与INS的位置信息最优融合
• INS误差补偿：集成惯性导航系统误差模型，有效抑制误差累积
• 完整仿真流程：从数据加载到结果可视化的端到端仿真解决方案
• 性能评估：提供多种精度指标统计和可视化分析工具
• 教育研究价值：适合导航系统算法学习、验证和改进

使用方法

1. 确保所有项目文件位于同一目录下
2. 运行主程序文件启动仿真系统
3. 系统将自动加载轨迹数据并执行组合导航算法
4. 查看生成的各类分析图表和精度统计结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要的MATLAB工具箱（如Signal Processing Toolbox等）
• 约500MB可用磁盘空间用于数据处理和图表生成

文件说明

主程序文件承载了系统的核心仿真流程，主要包括飞行轨迹数据的读取与解析、惯性导航系统的误差建模与位置推算、扩展卡尔曼滤波器的初始化与迭代执行、多源导航数据的融合处理算法，以及最终结果的综合可视化展示与精度指标统计分析。该文件通过协调各功能模块，实现了从原始传感器数据到优化位置估计的完整处理链条。