SINS+GNSS组合导航算法的Matlab仿真

简介：
本研究探讨了SINS（惯性导航系统）与GNSS（全球导航卫星系统）结合的算法，并在Matlab环境中进行仿真实验，验证其性能。 卫星信号往往非常微弱且容易受到干扰，但其导航系统的位置误差不会随着时间累积。卫星导航与惯性导航具有良好的互补特性，通过组合使用这两种技术可以充分发挥各自的优势。 所描述的算法是一种低精度组合导航方法，适合初学者学习和理解相关知识。然而需要注意的是，该算法没有考虑空间杆臂误差以及时间不同步误差的因素。 此算法采用了松耦合架构，在这种结构中，GPS与惯性导航系统（INS）独立工作并各自提供导航参数的结果。为了提高整体的导航精度，通常会将GPS的位置和速度信息输入到卡尔曼滤波器中，并且还将INS的位置、速度及姿态数据作为滤波器的输入。通过比较两者的差异，构建误差模型来估计惯性系统的误差。利用这些误差对惯导结果进行修正，从而获得综合的速度、位置以及姿态导航输出。 松耦合结构的优点在于其实现相对简单并且具有较高的稳定性。在开环模式下，它可以提供三个独立的导航解决方案：原始INS数据、原始GPS信息和组合后的导航结果；而在闭环状态下，则可以给出两个独立的结果：原始GPS信息与组合后得到的导航解。 然而，当可用卫星数量低于最低需求时，GPS可能会暂时失效。此外由于卡尔曼滤波器输出的时间相关性问题，对测量噪声不相关的假设可能受到干扰，进而影响整个系统的性能。