基于伪距和伪距率的GPS/INS紧组合导航仿真系统

资 源 简 介

本项目针对航空航天类本科课程设计需求，开发了一套基于原始观测量的GPS/INS紧组合导航系统仿真平台。系统模拟飞行器在三维空间中的动态飞行过程，核心功能涵盖了轨迹发生器、惯性传感器（IMU）建模、GPS卫星星座仿真以及信息融合算法。 在惯导部分，程序实现了捷联惯导系统（SINS）的机械编排算法，能够对加速度计和陀螺仪的采样数据进行积分运算，获取位置、速度和姿态信息，并建模了传感器零偏、比例因子误差和随机游走噪声。 在GPS部分，系统根据卫星星历参数模拟可见卫星的分布，并计算接收机与每颗卫星之间的几何距离和

详 情 说 明

项目说明文档：基于伪距和伪距率的GPS/INS紧组合导航系统仿真

项目简介

本项目旨在提供一个用于航空航天类本科教学与研究的仿真平台，通过模拟飞行器在实时的三维动态过程，展示全球定位系统（GPS）与惯性导航系统（INS）紧组合算法的实现过程。系统直接利用原始的 GPS 伪距和伪距率观测数据，而非位置和速度结果，通过扩展卡尔曼滤波（EKF）实现两种导航系统的深度融合。该仿真能够有效反映惯性传感器的性能演变、时钟误差的影响以及组合导航在复杂动态环境下的高精度定位能力。

功能特性

1. 全维度轨迹仿真：程序内置轨迹发生器，能够模拟飞行器经历直线加速、水平匀速转弯以及减速降高三个阶段的典型运动过程。
2. 高精度惯导建模：实现捷联惯导（SINS）机械编排，包含四元数姿态更新、速度积分和经纬度位置更新，同时模拟了陀螺仪和加速度计的零偏误差、随机游走噪声及其动态补偿。
3. 原始 GPS 观测量仿真：不仅计算理论几何距离，还建立了时钟模型，包含接收机钟差、钟漂的随机过程模拟，生成贴近真实的伪距和伪距率数据。
4. 17维紧组合滤波：利用 EKF 估计包含位置误差、速度误差、姿态角误差、惯感器零偏以及时钟状态的 17 维系统状态向量。
5. 误差闭环反馈：在滤波器更新后，程序自动将估计的误差反馈至惯导系统及传感器补偿量中，实现误差的实时修正。
6. 可视化分析：生成三维轨迹图、各分量误差曲线、传感器零偏收敛曲线及协方差收敛情况，便于评估系统稳定性与精度。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本。
• 环境需支持基本的矩阵运算，无需特定的工具箱支持。

main.m 实现逻辑

程序遵循标准的导航仿真流程，通过主循环驱动：

1. 参数初始化：定义 IMU 和 GPS 的采样频率（100Hz/1Hz），设定地球椭球参数（WGS-84 模型常量），并初始化接收机与传感器的各类误差系数。
2. 轨迹真值生成：

* 通过对加速度和角速度的离散积分，生成理想的经纬高坐标、速度及姿态序列。 * 计算出满足该轨迹的理想比力（Specific Force）和理想角速度数据。

1. 传感器数据仿真：在理想 IMU 输出基础上叠加设定好的静态零偏和高斯白噪声。同时构建 8 颗虚拟卫星星座，计算接收机与卫星间的几何动态关系。
2. 核心仿真循环（时间步进 0.01s）：

* 惯导机械编排：利用补偿过后的传感器数据，采用四元数法更新姿态，在地理坐标系（NED）下完成速度和位置的迭代积分。 * EKF 预测更新：每个 IMU 采样周期更新状态转移矩阵 F，并对状态误差协方差 P 进行预测。 * GPS 量测更新（每 1s 触发一次）： * 计算当前时刻 SINS 预测位置在 ECEF 坐标系下的位置。 * 计算各卫星相对于载体的视线向量。 * 构造以伪距残差和伪距率残差为输入的 Z 阵。 * 计算卡尔曼增益 K，更新 17 维误差状态 X 和协方差 P。 * 反馈修正：将 X 中的误差值立即补偿给位置、速度、姿态四元数以及内部维护的 IMU 零偏估值。

1. 结果存储与计算：将每一步的滤波结果及计算出的 NED 系位置误差、速度误差存入结果数组。
2. 绘图展示：仿真结束后，自动绘制三维航迹图、位置/速度/姿态误差随时间的变化曲线，以及陀螺仪和加速度计零偏的估计轨迹。

算法实现细节

• 状态向量设计：系统的 17 维状态包括：3维位置误差（单位：米）、3维速度误差、3维姿态误差（单位：弧度）、3维陀螺仪零偏（单位：rad/s）、3维加速度计零偏（单位：m/s²）、1维接收机钟差（单位：米）以及 1维接收机钟漂（单位：m/s）。
• 坐标转换函数：

* blh2ecef：将大地坐标（纬度、经度、高度）转换为地心地固坐标系（ECEF）下的三维坐标。 * latlon2cen：根据当前经纬度计算从 ECEF 转换到 NED 坐标系的方向余弦矩阵。 * att2mat / mat2att：实现欧拉角与旋转矩阵之间的互相转换。 * mat2quat / quat2mat：实现旋转矩阵与四元数之间的互相转换，用于姿态更新。

• 观测矩阵 H：其核心由视线向量的方向余弦组成，建立了 ECEF 系下卫星-载体相对几何关系与 NED 系下位置误差状态的数学映射。
• IMU 噪声处理：建模时通过对连续噪声进行离散化处理（乘以 1/sqrt(dt)），确保仿真中噪声方差不随采样频率变化而产生偏差。
• 时钟误差模型：钟差通过钟漂的积分生成，而钟漂自身被建模为一个一阶随机游走过程。

使用方法

1. 确保上述算法逻辑中的相关辅助函数（如坐标转换、矩阵运算等）已作为内部函数或在同一目录下。
2. 在 MATLAB 中直接运行主程序脚本。
3. 程序将执行约 300 秒的仿真过程（视计算机性能，仿真运行通常在数秒内完成）。
4. 运行结束后，屏幕将弹出多张图表，分别显示三维航迹效果及各项状态的收敛情况。
5. 可通过修改参数设置部分的初始偏差或噪声强度，观察并对比滤波器在不同工况下的鲁棒性。