本项目利用MATLAB开发了一套针对导航应用的高精度扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,主要解决非线性动力学系统下的状态估计问题。在该应用中,核心功能是实现惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)的数据融合。系统通过INS获取高频、短时间内高精度的相对运动信息,同时利用GPS提供的低频、无累积误差的绝对位置信息来校正惯性传感器的漂移。
在实现方法上,项目建立了包含位置、速度、姿态以及传感器偏置在内的状态空间模型。由于导航中的运动方程和观测方程(如经纬度转化为地心坐标系)具有强烈的非线性,算法在每个时间步通