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多普勒导航与惯导算法-MATLAB源程序及说明.zip/SINS组合导航/

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简介:
本资源包含基于MATLAB的SINS( Strapdown Inertial Navigation System)组合导航系统及其相关多普勒导航算法的源代码和详细说明文档,适用于学术研究与工程应用。 关于捷联惯导与多普勒计程仪组合导航的算法程序较为基础,适合初学者尝试。

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客服
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  • -MATLAB.zip/SINS/
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    本资源包含基于MATLAB的SINS( Strapdown Inertial Navigation System)组合导航系统及其相关多普勒导航算法的源代码和详细说明文档,适用于学术研究与工程应用。 关于捷联惯导与多普勒计程仪组合导航的算法程序较为基础,适合初学者尝试。
  • 课件:GPS、GLONASS、卡尔曼滤波
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    本课程件涵盖GPS和GLONASS卫星导航系统原理,多普勒定位技术,惯性导航方法以及卡尔曼滤波数据融合技巧,适用于深入学习组合导航系统的专业学生和技术人员。 该PPT课件涵盖了组合导航系统中的GPS、GLONASS、多普勒以及惯性导航等内容,并详细介绍了卡尔曼滤波和最小二乘法。文档内包含大量公式及推导过程,并配有相关图片,非常适合深入学习与研究。
  • _GPSINS_C++码_GPS_INS
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    本项目专注于开发高精度惯性导航系统(INS)与全球定位系统(GPS)的数据融合技术,采用C++编写核心算法代码。旨在提供一个可靠的GPS-INS导航解决方案库。 GPS_INS_Navigation_惯性导航解算_GPS,INS组合_惯性导航gps_惯性导航c++_GPS_源码
  • MATLAB下的SINSGPS
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    本研究探讨了在MATLAB环境下基于捷联惯性导航系统(SINS)与全球定位系统(GPS)相结合的导航技术。通过算法设计和仿真验证,分析了该组合方案在提高导航精度、可靠性及抗干扰性能方面的效果。 MATLAB在SINS( strapdown inertial navigation system)与GPS组合导航中的应用涉及将惯性测量单元(IMU)的数据与来自全球定位系统(GPS)的信号相结合,以提高导航系统的精度和可靠性。通过这种方式,可以利用IMU在没有外部位置更新时提供连续的位置、速度和姿态信息的能力,并结合GPS提供的高精度位置数据来校准并改进整个导航解决方案。 组合导航技术能够有效减少单一传感器(如惯性测量单元或全球定位系统)的误差累积问题,从而为各种应用领域提供了更稳定可靠的导航服务。在MATLAB环境中实现这种算法通常包括滤波器的设计与实施,比如卡尔曼滤波(Kalman filter),用于融合来自不同来源的数据并估计最优状态变量。 总体来说,在使用MATLAB进行SINS和GPS组合导航的研究或开发时,需要对传感器模型、误差特性及数据处理方法有深入的理解。
  • SINS+GNSSMatlab仿真
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    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。
  • GNSS:INS-GNSS集成
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    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。
  • 性解+C++ INS GPS
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    本项目专注于研究和开发惯性导航系统(INS)及其与全球定位系统(GPS)结合的高精度导航技术,并运用C++进行算法实现,以提高复杂环境下的导航性能。 惯性导航系统(INS, Inertial Navigation System)是一种基于物理传感器如加速度计和陀螺仪来连续计算物体位置、速度及姿态的自主导航技术。“惯性导航+纯惯解算+C++编程实现+GPS组合导航”这一主题涵盖了惯性导航的基本原理,纯惯性解算算法及其C++编程实践,并探讨了如何结合全球定位系统(GPS)以提高定位精度。 1. **基本原理**: 惯导系统的运作核心在于测量物体的加速度和角速度。利用加速度计获取沿三个轴线性的加速度数据,陀螺仪则用来捕捉旋转运动中的角速度信息。通过连续积分这些原始信号,可以推算出物体的位置、速度及姿态变化情况。然而,由于长时间累积误差的存在,惯性导航在没有外部校正的情况下精度会逐渐下降。 2. **纯惯性解算**: 纯惯性解算是指独立于任何外界参考源(如GPS)仅依靠内部传感器数据进行的导航计算过程。此方法需解决的主要问题包括漂移和噪声影响。漂移是由传感器误差累积导致位置及姿态估计偏移,而噪声则是随机测量偏差。通常采用滤波算法(例如卡尔曼滤波或无迹卡尔曼滤波技术)来减少这些因素对解算结果的影响。 3. **C++编程实现**: 使用C++语言开发惯性导航系统时,可以设计数据结构存储传感器读数,并编写相应算法处理和更新导航状态。利用面向对象特性如类的定义能够提高代码组织性和复用性。例如,“Sensor”类可表示加速度计或陀螺仪功能;“NavigationSystem”类则负责执行积分运算及滤波操作;而“Filter”类实现特定类型的滤波算法。 4. **组合导航(GNSS-INS)**: 将GPS与惯导系统结合使用,即所谓的GNSS-INS技术,能有效整合两者优势。GPS提供精确的位置信息但可能受环境因素影响;相反地,惯性导航则能在无外部干扰条件下持续输出定位数据却存在长期精度不足的问题。通过定期利用来自GPS的校准信号纠正惯导漂移误差,可以显著提升整体系统的稳定性和准确性。 5. **系统设计与实现**: 开发一个完整的GNSS-INS组合导航解决方案不仅需要编写核心算法逻辑,还需要考虑实时性能、数据处理效率以及硬件接口的设计。这可能涉及多线程技术用于传感器信号的即时读取和计算优化以减少复杂度需求;同时也要具备良好的故障检测及容错机制确保在GPS失效的情况下依旧提供可靠的导航服务。 综上所述,“惯性导航+纯惯解算+C++编程实现+GPS组合导航”这一主题涵盖了从硬件层面的数据处理到高级算法设计,再到软件工程的多个方面。掌握这些知识对于开发高效且准确的自主定位与导航系统至关重要。
  • GPS
    优质
    本程序融合了GPS技术和惯性导航系统,提供高精度定位和连续稳定的导航服务,在各种环境条件下都能可靠运行。 GPS-INS组合导航的MATLAB仿真程序代码包含详细的注释。
  • 捷联原理讲义(20170220)__捷联_
    优质
    本讲义详细阐述了2017年版捷联惯性导航系统的算法及其与其它导航技术相结合的原理,适用于深入学习和研究惯性导航领域。 严恭敏的中文讲义是进行惯导研究必须参考的重要资料,内容清晰明确。