改进的导航滤波算法及优秀的可视化界面设计

简介：
本项目专注于开发一种改进的导航滤波算法，并结合出色的可视化界面设计，旨在提供更精准、高效的导航解决方案。 本次大作业针对某巡航导弹沿直线飞向目标的情况进行分析。在目标位置设有一监视雷达，该雷达能够对导弹的距离和速度进行观测。假设条件如下：（1）初始状态下，导弹距离为100km，飞行速度约为250m/s，并且基本保持匀速飞行；然而，在飞行过程中会受到空气扰动的影响，这种扰动的加速度被视为零均值白噪声，其方差强度 q 为 0.05 m^2/s^3。（2）雷达以每秒两次（即2Hz）的频率进行观测，并且观测误差同样视为零均值白噪声，其均方差为50m。完成对导弹运动及雷达量测建模后，采用了包括卡尔曼滤波、序贯滤波、信息滤波、UD滤波、遗忘因子滤波、自适应滤波、正反向平滑算法和RTS平滑算法等在内的多种方法进行状态估计，并在此基础上进一步应用了扩展卡尔曼（EKF）及无迹卡尔曼（UKF）滤波技术。通过这些处理，我们获得了导弹距离与速度的精确估计结果及其相应的误差分析。此外，还设计了一个用户友好的图形界面来展示这些复杂的计算和预测结果。