EKF组合导航惯性导航及其组合导航matlab代码

资 源 简 介

EKF组合导航惯性导航及其组合导航matlab代码

详 情 说 明

扩展卡尔曼滤波(EKF)在组合导航系统中的应用

组合导航是一种将惯性导航系统(INS)与其他导航系统(如GPS)相结合的技术，可以克服单一导航系统的局限性。其中扩展卡尔曼滤波(EKF)是最常用的数据融合算法。

系统组成通常包括： INS子系统：通过加速度计和陀螺仪测量载体运动 GPS子系统：提供位置和速度信息 EKF融合中心：处理两个子系统的数据

EKF的工作流程主要分为预测和更新两个阶段： 预测阶段利用INS数据进行状态预测，建立误差模型 更新阶段则通过GPS观测值来修正预测结果

MATLAB实现时的关键考虑因素包括： 状态向量和观测向量的定义 系统噪声和观测噪声的协方差矩阵设置 非线性状态方程的线性化处理 滤波器的初始化参数选择

组合导航系统的优势在于： 当GPS信号丢失时，仍能短期维持导航精度 可以校正INS随时间累积的误差 提高整体系统的可靠性和鲁棒性

实际应用中需要注意： 不同运动状态下的滤波器调参 系统建模误差的影响 计算复杂度与实时性的平衡