MATLAB中的组合导航，松耦合程序及卫星与惯性导航的卡尔曼滤波方法

简介：
本项目聚焦于利用MATLAB开发松耦合模式下的组合导航系统，重点探讨卫星与惯性传感器融合技术及其在卡尔曼滤波算法应用中优化定位精度的方法。 在MATLAB环境中实现组合导航系统中的松组合程序需要将卫星导航（GNSS）与惯性导航（INS）的数据进行融合处理。当GNSS接收机和INS各自独立工作时，松组合方法利用了GNSS提供的位置及速度信息以及经过力学编排后由INS输出的位置和速度数据来构建一个共同的滤波器系统。 在该系统的框架下，结合卡尔曼滤波技术可以建立包含状态方程与量测方程在内的数学模型。通过这种处理方式，能够有效修正惯性导航系统中的误差参数，并对累积误差进行精确调整。这不仅提升了INS提供的观测数据的质量，还增强了GNSS系统的稳定性和可靠性。 具体实施步骤包括读取存储于文件内的GNSS位置、速度信息以及来自INS的加速度和陀螺仪等传感器的数据；初始化相关变量后，利用惯性导航设备的信息计算出当前位置与速度。接下来将这些从GNSS及INS获取的位置和速度数据通过卡尔曼滤波器进行处理整合，最终输出精确度更高的定位结果。 例如，在基于MATLAB开展的松组合导航设计实验中，可以进一步融入更多的专业理论知识，并扩展实验内容以涵盖更广泛的实践操作，从而丰富各类应用场景。