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MATLAB接收机定位解算代码-GINav：GNSS及GNSS/INS融合算法

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简介：
GINav是一款基于MATLAB开发的接收机定位解算工具包，专注于GNSS和GNSS/INS融合算法的研究与实现，适用于导航系统中的精确定位需求。 MATLAB位置解算代码GINav注意：该程序仍在开发中，可能存在一些错误。欢迎广大用户提供意见和建议。如果您对GINav算法感兴趣，请加入相应的讨论群。 GINav是一款开源软件，专注于GNSS/INS综合导航系统的数据处理与分析，并能够处理多星座多频GNSS数据。它适用于车载情况，旨在为进行GNSS/INS相关研究提供有用的工具。它是测试新算法和实验功能的便捷平台。GINav是在MATLAB环境中开发的，提供了一个用户友好的图形用户界面（GUI），以方便用户快速学习如何使用该软件。 此外，还提供了可视化工具GINavPlot用于解决方案展示与错误分析。其主要特点包括： - 支持GNSS绝对定位模式，包括标准单点定位(SPP)和精确单点定位(PPP) - 支持GNSS相对定位模式，包括后处理差分、运动和静态（PPD, PPK 和 PPS） - 支持多星座多频GNSS数据处理 - 支持GNSS/INS松耦合(LC)模式，包括SPP/INSL

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  • MATLAB接收机定位解算代码-GINav：GNSS及GNSS/INS融合算法
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    GINav是一款基于MATLAB开发的接收机定位解算工具包，专注于GNSS和GNSS/INS融合算法的研究与实现，适用于导航系统中的精确定位需求。 MATLAB位置解算代码GINav注意：该程序仍在开发中，可能存在一些错误。欢迎广大用户提供意见和建议。如果您对GINav算法感兴趣，请加入相应的讨论群。 GINav是一款开源软件，专注于GNSS/INS综合导航系统的数据处理与分析，并能够处理多星座多频GNSS数据。它适用于车载情况，旨在为进行GNSS/INS相关研究提供有用的工具。它是测试新算法和实验功能的便捷平台。GINav是在MATLAB环境中开发的，提供了一个用户友好的图形用户界面（GUI），以方便用户快速学习如何使用该软件。 此外，还提供了可视化工具GINavPlot用于解决方案展示与错误分析。其主要特点包括： - 支持GNSS绝对定位模式，包括标准单点定位(SPP)和精确单点定位(PPP) - 支持GNSS相对定位模式，包括后处理差分、运动和静态（PPD, PPK 和 PPS） - 支持多星座多频GNSS数据处理 - 支持GNSS/INS松耦合(LC)模式，包括SPP/INSL
     
  • MATLAB源代码用于GNSS接收机的静态定位精度计算
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    本段MATLAB源代码旨在评估全球导航卫星系统（GNSS）接收机在静态条件下的定位精确度，通过模拟不同场景以优化接收机性能。 GNSS接收机静态定位精度计算的Matlab源代码 这段文字描述了一个主题：如何使用MATLAB编写用于计算GNSS（全球导航卫星系统）接收机在静态条件下的定位精度的程序或脚本。文中没有包含任何联系信息、电话号码或者社交媒体账号，因此无需去除这些元素。核心内容仅涉及技术性的编程话题和可能的应用场景讨论。
     
  • GNSS/INS紧密组合Matlab代码
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    本项目提供了一套基于Matlab平台的GNSS/INS紧耦合算法实现代码，用于研究和开发高精度导航系统。 本程序基于教材《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理：Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems》，作者为Paul D. Groves、练军想、唐康华、潘献飞，由国防工业出版社于2015年出版。该程序是对附赠的INS/GNSS紧组合仿真代码进行修改后得到的版本，能够实现基于伪距、伪距率和惯性导航系统（INS）数据的紧密集成解算。 文件夹结构如下： - CalculateTCRes：包含紧组合解算程序。 - INS_GNSS_Demo_7：主脚本所在文件夹。 - SharedMat：运行所需的常量数组存储位置。 - TCdata：一组手推车实验的数据，包括InertialExplorer软件在INS/RTK模式下输出的参考导航解决方案（DGNSSRES子文件夹）、预处理后的GNSS观测数据（GNSSObsForCouple子文件夹）、经过预处理的惯性测量单元（IMU）观测数据、以及双GNSS天线测向数据（SPANE1子文件夹）。
     
  • 多源传感器融合定位（GNSS、IMU、Camera）及GPS/INS组合导航技术...
    优质
    本项目聚焦于开发先进的多源传感器融合定位与GPS/INS组合导航技术，结合GNSS、IMU和Camera数据，实现高精度、可靠的定位与导航解决方案。 多源传感器融合（GNSS, IMU, Camera）定位技术结合了GPS/INS组合导航以及PPP/INS紧耦合方法。该版本号为release/3.0.0，旨在学习组合导航与视觉惯性里程计(VIO)的相关知识，并希望有兴趣的伙伴共同探讨。 程序依赖于glog、Eigen和OpenCV 3.4库，同时也使用了Ceres。 **使用说明** 最新稳定测试版对应的是release/3.0.0分支。由于多传感器融合采用了submodules形式挂载工具，因此在克隆完本项目后需要更新tools。 ```shell git checkout -b release/3.0.0 origin/release/3.0.0 git submodule init git submodule update ``` 安装好依赖库之后可以直接编译程序： ```shell mkdir build && cd build cmake .. make -j3 ``` 运行方式如下： ```shell ./mscnav_bin ${configure_file} ${log_ ```
     
  • 惯性导航与GNSS组合导航算法：INS-GNSS集成
    优质
    本研究探讨了惯性导航系统（INS）与全球卫星导航系统（GNSS）相结合的组合导航技术，重点分析了INS-GNSS集成算法在提高定位精度和可靠性方面的应用。 INS-GNSS松散集成惯性导航/GNSS松散集成导航算法是一种结合了惯性测量单元（IMU）与全球卫星定位系统（GNSS）的导航技术，通过将两者的数据进行融合处理以提高系统的定位精度、可靠性和鲁棒性。该方法利用IMU提供连续的位置和姿态估计，并在GNSS信号可用时对其进行校正，从而实现在各种环境下的高效导航功能。
     
  • GNSS定位算法分析
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    本论文深入探讨了GNSS定位技术中的核心算法，涵盖信号处理、误差修正及多系统融合等方面，旨在提高定位精度和可靠性。 C语言实现的精密单点定位功能稳定可靠，并且可以根据个人需求进行代码修改。
     
  • INS与GPS融合组合导航算法
    优质
    本研究探讨了将INS（惯性导航系统）与GPS（全球定位系统）技术相结合的创新导航解决方案，旨在提高位置数据的精确性和可靠性。通过优化两系统的互补特性，该算法在各种环境条件下均能提供稳定、精准的位置信息更新，适用于自动驾驶车辆及无人机等高科技应用场景。 关于GPS与惯导松组合的MATLAB算法的学习资料对于刚开始学习组合导航的学生来说非常有帮助。
     
  • 机载GPS/INS/视觉融合目标定位及误差分析
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    本研究探讨了结合机载GPS、INS和视觉系统的定位技术，并深入分析该系统在目标定位中的误差来源及其修正方法。 为了获取地面目标的三维位置，在考虑内外方位元素、传感器安装偏差以及图像定位误差的基础上，冯国虎和吴文启建立了基于GPS/INS的机载摄影测量定位公式。
     
  • 基于GNSS/INS/气压计融合技术的车辆航向角计算方法
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    本研究提出了一种结合GNSS、INS及气压计数据的创新算法，用于精确计算车辆航向角，显著提升了导航系统的可靠性与精度。 利用GNSS/INS/气压计的集成技术来计算车辆航向角。