用于惯导卫星导航组合松组合程序

资 源 简 介

用于惯导卫星导航组合松组合程序

详 情 说 明

惯导与卫星导航松组合是一种经典的导航数据融合方案，通过松耦合方式提升系统可靠性。该方案主要利用卡尔曼滤波算法实现传感器数据的优化处理。

松组合的核心思想是：卫星导航系统（如GPS）提供的位置/速度信息作为量测值，惯性导航系统（INS）的误差状态作为估计量。两种系统独立工作，通过数据融合实现优势互补：

系统架构层面 惯性导航系统输出完整导航参数但存在累积误差，卫星导航提供绝对定位但可能信号中断。松组合通过外部观测修正惯导漂移。

数据处理流程 惯导的机械编排算法持续解算姿态和位置，卫星接收机提供定位数据。当卫星数据有效时，卡尔曼滤波器比较两者差异，估计并补偿惯导的误差（包括陀螺漂移、加速度计偏置等）。

关键技术点 采用误差状态卡尔曼滤波模型，状态变量通常包含位置误差、速度误差、姿态误差及传感器零偏。测量更新阶段使用卫星导航输出的位置/速度差作为观测量。

实际工程中需特别注意： 时间同步精度要求（通常需优于1ms） 卫星信号中断时的纯惯导推算处理 动态环境下的自适应滤波算法调整

对于有实际采集数据的场景，建议先进行传感器标定和时序对齐校验，再开展松组合算法的实现与验证。典型应用包括车载导航、无人机定位等需要连续可靠导航的场合。