基于MATLAB的多源信息融合捷联惯导系统仿真平台实现

资 源 简 介

该项目开发了一个基于MATLAB的捷联惯导系统仿真平台，实现姿态、位置、速率信息建模与动态导航解算。通过IMU传感器数据融合，可重构载体轨迹并进行误差分析，适用于导航系统研究与教学。

详 情 说 明

多源信息融合捷联惯导系统仿真平台

项目介绍

本项目是一个用于捷联惯导系统（SINS）建模与仿真的集成平台。它通过融合惯性测量单元（IMU）数据与全球定位系统（GPS）辅助信息，实现载体姿态、位置和速度的高精度动态导航解算。平台采用先进的四元数姿态算法和卡尔曼滤波数据融合技术，能够有效模拟真实环境下的导航过程，并提供轨迹重构与误差分析功能，适用于导航算法验证、系统性能评估和教育研究等领域。

功能特性

• 高精度姿态解算：基于四元数的实时姿态更新算法，输出俯仰、滚转、偏航角，精度达0.1°
• 多源数据融合：采用卡尔曼滤波器对100Hz的IMU原始数据与1Hz的GPS数据进行最优融合
• 惯性导航机械编排：实现从比力测量到位置、速度、姿态的完整导航解算流程
• 轨迹重构与可视化：动态生成载体运动轨迹，支持导航过程图形化展示
• 误差统计分析：提供位置误差、速度误差和姿态误差的定量分析报告
• 模块化设计：各导航算法模块独立封装，便于功能扩展与性能优化

使用方法

1. 准备输入数据：

- 配置IMU数据文件（含三轴角速度与加速度，100Hz采样率） - 设置初始状态参数（初始位置、速度、姿态角） - 准备GPS辅助数据文件（位置、速度信息，1Hz采样率）

1. 运行仿真程序：

执行主程序启动导航解算仿真，系统将自动完成数据读取、算法处理和结果输出

1. 查看输出结果：

- 实时导航参数：姿态角、三维位置坐标、三轴速度信息 - 轨迹可视化图形：载体运动路径动态显示 - 误差分析报告：各类导航参数的精度统计分析

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：最低4GB，推荐8GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件集成了仿真平台的核心功能，包括系统初始化设置、IMU与GPS数据读取解析、基于四元数的姿态更新计算、卡尔曼滤波多源信息融合处理、导航参数解算与误差分析。该文件通过协调各算法模块的执行流程，实现从传感器数据到最终导航结果的完整解算，并生成轨迹可视化图形与精度统计报告。