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MATLAB中的GPS与INS融合导航程序，含轨迹生成、卡尔曼滤波及模型构建，并采用伪距与伪距率结合的仿真方法

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简介：
本项目设计了一套基于MATLAB的GPS和INS融合导航系统，包括轨迹生成、卡尔曼滤波算法应用及模型建立，创新性地采用了伪距与伪距率相结合的仿真技术。 GPS与INS组合导航系统包括轨迹生成器、卡尔曼滤波、模型建立以及伪距和伪距率的组合方式，并进行了仿真测试。

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  • MATLAB中的GPS与INS融合导航程序，含轨迹生成、卡尔曼滤波及模型构建，并采用伪距与伪距率结合的仿真方法
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    本项目设计了一套基于MATLAB的GPS和INS融合导航系统，包括轨迹生成、卡尔曼滤波算法应用及模型建立，创新性地采用了伪距与伪距率相结合的仿真技术。 GPS与INS组合导航系统包括轨迹生成器、卡尔曼滤波、模型建立以及伪距和伪距率的组合方式，并进行了仿真测试。
     
  • 基于伪距及伪距率的GPS_INS紧密组合卡尔曼滤波方法.rar
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    本研究探讨了一种结合GPS与INS技术的紧密型卡尔曼滤波算法，采用伪距和伪距率数据优化导航系统的定位精度。 基于伪距和伪距率的GPS_INS紧组合卡尔曼滤波器算法.rar是一款结合了全球定位系统（GPS）与惯性导航系统（INS）技术的算法实现文件，通过优化利用伪距及伪距变化率信息来提升位置估计精度，并采用卡尔曼滤波方法进行数据融合处理。
     
  • GPS与INS融合导航的Matlab仿真代码（含实验数据）_GPS_INS数据模拟_GPS/INS结合卡尔曼滤波
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    本资源提供GPS与INS融合导航系统的Matlab仿真代码及实验数据，涵盖GPS/INS结合卡尔曼滤波的数据模拟技术。适合研究与学习使用。 关于INS（惯性导航系统）与GPS组合的卡尔曼滤波代码实现，可以参考相关文献或教程来编写。这种方法结合了INS在短时间内的高精度定位能力和GPS在全球范围内的可靠覆盖优势，通过卡尔曼滤波器进行状态估计和误差修正，从而提高导航系统的整体性能。 具体来说，在设计这种组合导航系统时： 1. 首先需要建立惯性传感器（如加速度计、陀螺仪）与卫星接收机之间的数据融合模型。 2. 接着利用卡尔曼滤波算法对INS输出的位移和姿态信息进行预测，并结合GPS提供的位置修正，不断优化导航参数估计值。 这样的代码实现能够有效减少单独使用任一系统的误差累积问题，在许多实际应用中都取得了良好效果。
     
  • INS/GNSS紧密组合程序，采用伪距、伪距率及INS测量，并兼容双天线测向数据
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    本程序为INS/GNSS系统设计，融合伪距、伪距率和惯性导航数据，结合双天线定向信息，显著提升定位精度与稳定性。 INS/GNSS紧组合程序利用伪距、伪距率及INS测量，并支持双天线测向数据。
     
  • MATLAB中的卡尔曼滤波伪距单点定位
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    本研究探讨了在MATLAB环境下利用卡尔曼滤波算法进行GPS伪距单点定位的方法和技术，分析其精度与效能。 MATLAB代码实现卡尔曼滤波用于伪距单点定位，精度可达1-2米。
     
  • 卡尔曼滤波在INS-GPS组合导航系统中的应用.pdf
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    本文探讨了卡尔曼滤波技术在集成惯性导航系统（INS）与全球定位系统（GPS）的组合导航系统中优化位置、速度及姿态估计的应用，详细分析其算法实现和实际效果。 通过学习 GPS/INS 组合导航数据处理的滤波理论方法，研究 Kalman 滤波及其变化形式 CKF 等滤波性能，并进行分析比较。
     
  • 基于卡尔曼滤波的GPS伪距单点定位算法研究
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    本研究致力于探究一种基于卡尔曼滤波技术优化GPS伪距测量数据处理的方法，以提高单点定位精度和稳定性。通过精确估计与预测位置参数，该算法能够有效减少误差，提升导航系统的性能。 利用C/A码进行GPS伪距单点定位是实现快速定位的关键方法之一。作者研究并采用卡尔曼滤波算法对GPS伪距单点定位问题进行了求解，并详细阐述了该滤波模型中各种参数的意义及其初值的选取方式。本段落使用合肥工业大学2013年的观测数据，编写了MATLAB数据处理程序，并根据实验结果分析和讨论了卡尔曼滤波算法在伪距单点定位中的优势。
     
  • MATLAB中的GPS/INS组合导航仿真实验_自动生成轨迹与惯性数据
    优质
    本实验利用MATLAB进行GPS/INS组合导航系统的仿真研究，包括自动创建飞行路径及生成对应的惯导系统测量数据。 GPSINS 组合导航实验仿真涉及自动生成轨迹和惯性数据。
     
  • 联邦卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航系统中的应用
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    本文探讨了联邦卡尔曼滤波技术在惯性导航系统（INS）与全球定位系统（GPS）融合导航中的应用，通过优化算法提升了系统的定位精度和稳定性。 本段落介绍了组合导航系统的优点，并根据联邦卡尔曼滤波原理设计了相应的滤波算法。通过仿真验证了该组合系统中的联邦卡尔曼滤波算法的有效性。结果表明，在组合导航系统中应用联邦卡尔曼滤波技术，不仅提升了定位精度，还确保了快速的计算效率。
     
  • 基于MATLAB的INS与GPS融合导航程序
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    本项目开发了一套基于MATLAB平台的INS/GPS集成导航系统软件。通过算法优化，实现了惯性导航系统（INS）和全球定位系统（GPS）数据的有效融合，提高了导航系统的精度和可靠性。 主程序功能 - M1_DirectionCosineMatrix.m：基于方向余弦矩阵的载体姿态解算程序。 - M2_Quaternion.m：基于四元数的载体姿态解算程序。 - M3_SINS.m：捷联式惯性导航系统解算程序。 - M4_InitAlign.m：惯性导航系统的初始对准。 - M5_1_SINS_GPS.m 和 M5_2_SINS_GPS.m：SINS/GPS组合导航（后者效果更佳）。 工具类函数集合位于Utils目录下，这些函数被主程序调用。Example results文件夹包含解算结果示例供参考。 测试软件版本为MATLAB R2017b。 坐标系定义如下： - b: 载体 - e: 地球 - i: 惯性系 - n: 导航系 变量通式：Axyzw 表示 A^xy_zw。