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GPS/惯性导航组合程序仿真系统
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资 源 简 介
本项目基于陈军编写的《GPS惯性导航组合（第2版）》配套程序源代码，构建了一套完整的组合导航算法仿真与验证平台。其核心功能涵盖了捷联惯性导航系统（SINS）的精细化机械编排解算，包括高精度的姿态、速度和位置更新算法。系统实现了完备的惯性传感器误差建模功能，能够模拟陀螺仪和加速度计的常值漂移、随机游走等噪声特性。在多传感器融合方面，项目重点实现了基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的GPS/SINS组合导航架构，支持松耦合模式下的状态估计。通过构建详细的导航系误差方程，系统能够实时解算并补偿载体的导航信息。此外，该
详 情 说 明
GPS/惯性导航组合仿真系统项目说明
项目介绍
本项目是一套基于MATLAB开发的GPS与惯性导航系统（SINS）组合导航仿真平台。该系统参考《GPS惯性导航组合（第2版）》中的理论模型，实现了从底层传感器仿真到高层算法融合的完整流程。通过模拟载体在三维空间内的动态运动，系统能够生成高保真的惯性数据与GPS观测信息，并利用扩展卡尔曼滤波（EKF）技术实现位置、速度及姿态的高精度估计。本项目旨在为导航算法的研究、传感器误差补偿及工程方案论证提供可靠的仿真环境。
功能特性
- 动态轨迹仿真：内置轨迹发生器，支持设置加速、转弯等复杂运动指令，生成理想的参考航迹。
- 捷联惯导（SINS）全流程解算：包含高精度的四元数姿态更新、速度更新以及基于地球椭球模型的位置更新算法。
- 精密传感器建模：实现了陀螺仪和加速度计的误差模型，支持配置常值漂移（Bias）和随机游走噪声（White Noise）。
- 扩展卡尔曼滤波（EKF）：采用15维误差状态空间模型（姿态误差、速度误差、位置误差、陀螺零偏、加计零偏），实现松耦合模式下的导航信息融合。
- 闭环误差补偿：系统具备实时误差反馈机制，能够根据滤波器收敛结果对SINS解算状态进行闭环修正。
- 多维度结果可视化：自动生成三维航迹图、位置/速度/姿态误差曲线以及传感器误差估计对比表。
仿真系统实现细节
1. 轨迹与数据初始化
系统首先设定地球物理参数（如长半轴、自转角速度等）及仿真周期（IMU 100Hz，GPS 1Hz）。通过轨迹发生器模拟载体在600秒内的运动，其中包含10-30秒的加速阶段及100-150秒的转弯动态。2. 惯性传感器模拟
在理想运动数据基础上，系统叠加了传感器静态误差和动态噪声。- 陀螺仪：添加了常值漂移（0.5 deg/h）及角随机游走。
- 加速度计：添加了零偏（100 ug）及速度随机游走。
3. SINS机械编排算法
- 地球参数计算：实时计算子午圈及卯酉圈曲率半径。
- 姿态更新：采用四元数法进行更新，并在计算过程中补偿了地球自转角速率（wnie）和指令角速率（wnen）。
- 速度更新：在地理坐标系（n系）下进行，考虑了比力矢量、重力加速度以及哥氏向心力补偿。
- 位置更新：将速度转化为经纬度及高度的变化率，支持动态更新载体地理位置。
4. 扩展卡尔曼滤波（EKF）设计
- 状态量设定：包含3维姿态误差、3维速度误差、3维位置误差、3维陀螺漂移估计和3维加计偏置估计。
- 时间更新：计算15x15的状态转移矩阵F，描述误差随时间传播的动态过程。
- 观测更新：每秒利用GPS提供的速度和位置信息作为观测值，通过计算增益K修正SINS累计误差。
- 闭环控制：修正后的误差量被反馈至SINS主解算回路，并随后将滤波器中的状态量清零，进入下一循环。
关键函数与算法分析
- 坐标系转换：实现了欧拉角、旋转矩阵与四元数之间的相互转换函数，遵循北-东-地（NED）或东-北-天（ENU）逻辑。
- 反对称矩阵构建：用于处理矢量叉乘运算，将三维矢量转换为3x3反对称矩阵，支持机械编排中的旋转矢量计算。
- 四元数运算：包含四元数乘法及归一化处理，确保姿态解算在长时间运行后的正交化约束。
- 运动方程线性化：通过对非线性导航方程进行一阶泰勒展开，构建卡尔曼滤波所需的状态转移阵。
使用方法
- 启动MATLAB软件，将工作目录切换至项目文件夹。
- 在命令行窗口输入 main 并回车，或直接在编辑器中运行 main.m 文件。
- 系统将开始导航解算仿真。终端会实时显示“开始导航解算仿真...”的提示。
- 运行结束后，系统将自动弹出四个分析图表：
系统要求
- 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
- 工具箱要求：无需特殊工具箱，核心算法均基于标准矩阵运算实现。
- 硬件配置：建议4GB RAM以上，主频2.0GHz以上处理器，以保证解算效率。
