GPS/INS基于位置松组合的卡拉曼滤波算法

资 源 简 介

GPS/INS基于位置松组合的卡拉曼滤波算法

详 情 说 明

GPS/INS基于位置松组合的卡尔曼滤波算法是一种经典的导航系统数据融合方法。该系统利用GPS提供的绝对位置信息与INS（惯性导航系统）输出的相对运动数据进行互补，通过卡尔曼滤波算法实现高精度导航定位。

算法实现主要分为两个核心模块：主处理模块负责数据输入和结果输出，滤波模块专注于数据融合计算。系统首先接收来自捷联惯导平台的实测数据，这些数据包含加速度计和陀螺仪输出的原始信息。同时需要设置系统噪声和量测噪声参数，这些参数直接影响滤波器的性能表现。

卡尔曼滤波程序通过处理GPS的位置误差和惯性导航系统的累积误差，实现对位置和速度的最优估计。滤波过程包含预测和更新两个阶段：预测阶段利用惯性测量数据推算当前位置和速度，更新阶段则通过GPS测量值对预测结果进行校正。

该算法在MATLAB平台下的实现具有清晰的模块化结构，便于参数调整和算法验证。位置松组合的方式相比紧组合方案实现更简单，且能有效抑制惯性导航系统的误差积累，特别适合中等精度的导航应用场景。最终结果通过可视化图表展示，可以直观比较原始测量数据与滤波后结果的差异。