基于扩展卡尔曼滤波的MATLAB多卫星伪距数据融合定位系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现扩展卡尔曼滤波算法，通过融合多卫星伪距观测数据，实时估计用户接收机的位置和速度状态，有效处理非线性观测模型和噪声，提供高精度、稳定的三维定位解算。

详 情 说 明

基于扩展卡尔曼滤波的多卫星伪距数据融合定位系统

项目介绍

本项目实现了一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的高精度GNSS定位算法，通过融合多颗导航卫星的伪距观测数据，对用户接收机的三维位置、速度以及时钟误差等状态参数进行实时最优估计。系统采用非线性观测模型，能够有效处理GNSS定位中的几何关系非线性问题，并在考虑观测噪声的基础上，提供连续稳定的定位解算服务。

功能特性

• 多源数据融合：综合利用多颗卫星的伪距观测值进行联合解算
• 非线性状态估计：采用扩展卡尔曼滤波算法处理伪距观测模型的非线性特性
• 全状态估计：同步估计接收机位置、速度、时钟误差及钟漂参数
• 精度评估：实时输出状态估计协方差矩阵，提供定位精度指标
• 收敛监测：具备滤波收敛状态判断和残差分析能力

使用方法

1. 准备输入数据：包括多卫星伪距观测值、卫星位置坐标、接收机初始状态估计等
2. 配置系统参数：设置过程噪声与量测噪声的协方差矩阵
3. 运行定位解算程序：系统将自动进行EKF迭代计算
4. 获取输出结果：包括位置坐标、速度向量、时钟参数及精度指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 具备基本矩阵运算和数值计算能力
• 输入数据需符合指定格式要求

文件说明

主程序文件包含了系统的核心功能实现，主要承担以下任务：完成扩展卡尔曼滤波算法的完整流程，包括状态预测与量测更新；处理多卫星伪距观测数据的输入与预处理；执行非线性观测模型的线性化处理与雅可比矩阵计算；实现接收机状态参数的初始化与迭代估计；输出定位结果并进行精度评估与收敛性分析。