MATLAB实现基于卡尔曼滤波的GPS定位优化与轨迹追踪系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB的卡尔曼滤波算法对原始GPS定位数据（经纬度、速度、高度等）进行去噪与平滑处理，提升定位精度并降低测量误差。系统支持实时/离线两种处理模式，适用于车辆导航、运动追踪等场景，提供优化的轨迹预测与状态估计功能。

详 情 说 明

基于卡尔曼滤波的GPS定位数据优化与轨迹追踪系统

项目介绍

本项目旨在通过卡尔曼滤波算法，对原始GPS定位数据进行实时或离线处理，有效降低测量噪声，实现轨迹平滑与优化。系统基于状态空间模型，对目标的位置、速度等状态进行最优估计，显著提升定位精度。适用于车辆导航、无人机飞行监控、人员或资产运动轨迹追踪等多种需要高精度定位的场景。

功能特性

• 数据预处理：对原始GPS数据进行清洗、格式转换与坐标系统一。
• 卡尔曼滤波核心：构建状态空间模型，实现状态预测与更新，对经纬度、速度等进行平滑去噪。
• 轨迹可视化：将滤波前后的轨迹在地图上进行叠加显示，直观对比优化效果。
• 误差分析：提供滤波前后定位数据的误差统计与分析报告，量化算法性能。
• 可扩展模型：支持集成加速度计、陀螺仪等传感器数据，以建立更精确的运动模型。

使用方法

1. 准备数据：将包含时间戳、经纬度、速度等信息的GPS原始数据文件置于指定目录。
2. 配置参数：根据实际应用场景调整卡尔曼滤波器的系统噪声、测量噪声等参数。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成数据读取、滤波处理、结果输出与可视化。
4. 查看结果：在输出目录中获取优化后的轨迹数据文件、可视化图像及误差分析报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 依赖工具包：MATLAB 标准安装包，如需高级绘图可能需 Mapping Toolbox。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心工作流程，其主要能力包括：初始化卡尔曼滤波器参数与状态空间模型；读取并解析输入的原始GPS定位数据；执行卡尔曼滤波的预测与更新步骤，对数据进行迭代优化；将处理后的平滑轨迹数据写入结果文件；调用绘图功能生成轨迹对比可视化图，并计算与输出误差分析指标。