MATLAB实现北航SINS/GPS组合导航卡尔曼滤波动态仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现SINS与GPS组合导航的扩展卡尔曼滤波算法，支持100Hz IMU原始数据和20Hz GPS观测数据的融合处理，提供完整的动态仿真和时间同步功能，适用于导航系统研究和算法验证。

详 情 说 明

北航SINS/GPS组合导航卡尔曼滤波动态仿真系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的SINS（捷联惯性导航系统）/GPS组合导航动态仿真系统。系统采用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法，对100Hz的IMU原始数据和20Hz的GPS观测数据进行融合处理，通过精密的时间同步和数据对齐技术，实现高精度的组合导航解算。该系统不仅能够提供准确的导航参数估计，还具备完善的可视化分析和性能评估功能。

功能特性

• 多频数据融合处理：实时处理100Hz IMU数据和20Hz GPS观测数据
• 扩展卡尔曼滤波算法：采用EKF实现最优估计融合
• 精密时间同步：实现异频传感器数据的时间对齐处理
• 实时导航解算：输出位置、速度、姿态等完整导航参数
• 多维度可视化：提供轨迹对比、误差分析、收敛性评估等图表
• 性能量化评估：生成导航精度和滤波器性能分析报告

使用方法

1. 数据准备：将IMU.dat和GPS.dat文件放置在指定数据目录下
2. 参数配置：根据实际传感器特性调整初始参数和误差模型
3. 运行仿真：执行主程序启动组合导航仿真计算
4. 结果分析：查看生成的导航结果文件和可视化图表
5. 性能评估：基于分析报告评估系统导航精度和滤波器性能

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：至少8GB RAM
• 磁盘空间：不少于1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了组合导航系统的核心处理流程，包括传感器数据读取与解析、初始参数设置、惯性导航机械编排计算、扩展卡尔曼滤波器设计与实现、多源数据时间同步与融合处理、导航结果输出与存储，以及性能分析与可视化图表生成等完整功能链。该文件通过协调各功能模块的工作时序，确保系统能够准确处理不同频率的传感器数据，并实时更新导航状态估计。