本项目利用MATLAB开发了一套GPS与惯性导航系统（INS）数据融合程序，旨在提高定位精度和稳定性。通过卡尔曼滤波算法实现传感器信息最优估计。
“利用MATLAB进行GPS与惯导系统组合的程序”是一个关于现代导航技术中的组合导航系统的项目。在航空、航海、车辆导航和无人机等领域广泛应用了这种结合全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）的技术，以提供高精度且连续自主的定位服务。
该项目包括仿真代码及实际数据集，用户可以在MATLAB环境中运行这些程序来模拟并分析GPS与惯导系统的融合效果。这样不仅可以帮助理解组合导航的基本原理，还可以通过实践操作观察到仿真的结果，从而深入理解和积累实践经验。
组合导航系统利用不同类型的传感器（如GPS的全球卫星定位信息和INS中的加速度、角速度数据）进行协同处理以克服单一导航系统的局限性。虽然GPS能够提供全球范围内的精确位置信息，但其信号可能会受到遮挡或干扰；而惯导系统则可以在无外部参考的情况下持续输出导航参数，但由于传感器误差会随着时间累积导致定位精度下降。两者结合可以实现优势互补，提高整体的准确性与可靠性。
MATLAB是一款强大的数学计算和数据分析软件，在本项目中用于构建GPS信号接收及INS数据处理过程中的数学模型，并模拟其融合算法如卡尔曼滤波器的工作原理。用户可通过调整参数来研究在不同条件下的导航性能表现，为实际系统设计提供参考依据。
通过该仿真源码的关键部分——即采用卡尔曼滤波技术将GPS和惯导的数据进行实时的更新与校正，可以提高定位系统的稳定性和精度。“利用MATLAB编写的GPS和INS组合程序”旨在向学习者及专业人员提供一个实践平台以深入理解并掌握导航系统的核心原理和技术实现方法，并为研究优化相关算法提供了宝贵的资源。通过实际运行调整代码的过程，能够加深对GPS、惯导以及数据融合技术的理解与应用技能的提升。
5星
