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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • GNSS/INS紧密组合Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab平台的GNSS/INS紧耦合算法实现代码，用于研究和开发高精度导航系统。 本程序基于教材《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理：Principles of GNSS, inertial, and multisensor integrated navigation systems》，作者为Paul D. Groves、练军想、唐康华、潘献飞，由国防工业出版社于2015年出版。该程序是对附赠的INS/GNSS紧组合仿真代码进行修改后得到的版本，能够实现基于伪距、伪距率和惯性导航系统（INS）数据的紧密集成解算。 文件夹结构如下： - CalculateTCRes：包含紧组合解算程序。 - INS_GNSS_Demo_7：主脚本所在文件夹。 - SharedMat：运行所需的常量数组存储位置。 - TCdata：一组手推车实验的数据，包括InertialExplorer软件在INS/RTK模式下输出的参考导航解决方案（DGNSSRES子文件夹）、预处理后的GNSS观测数据（GNSSObsForCouple子文件夹）、经过预处理的惯性测量单元（IMU）观测数据、以及双GNSS天线测向数据（SPANE1子文件夹）。
     
  • 基于伪距及伪距率的GPS_INS紧密组合卡尔曼滤波方法.rar
    优质
    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。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • GNSS与INS紧组合修正代码
    优质
    本文探讨了将全球导航卫星系统（GNSS）与惯性导航系统（INS）进行紧密集成的技术，重点研究利用修正后的代码提升定位精度的方法。 C语言的GNSS和INS松组合代码。C语言实现的GNSS与INS松组合算法的代码。
     
  • t4b_gene.rar_simulink伪码_t4b_测距仿真_伪码测距
    优质
    本资源为T4B基因相关的Simulink伪码文件，用于进行测距仿真实验，重点研究基于伪码技术的精确距离测量方法。 针对伪码测距采用的T链路4B码，可以生成Simulink所需的符合要求的码序列。
     
  • GNSS/INS组合导航程序示例
    优质
    本程序示例展示了如何集成全球卫星导航系统(GNSS)与惯性导航系统(INS)，实现高精度定位和姿态测量，适用于自动驾驶、无人机等应用领域。 GNSS/INS组合导航例程涵盖了不同的组合模式以及实验结果。
     
  • GNSS/INS组合导航程序示例
    优质
    本项目提供了一个集成全球卫星导航系统（GNSS）与惯性导航系统（INS）的组合导航程序实例，适用于自动驾驶、无人机和机器人技术等领域。 GNSS/INS组合导航例程涵盖了不同的组合模式及其实验结果。
     
  • 伪码距离测量精度
    优质
    伪码距离测量精度探讨了利用伪随机噪声编码进行测距技术中的精确度分析与提升方法，尤其关注于改善定位系统性能。 本段落主要介绍伪码测距的原理，并对测距精度进行详细分析。
     
  • 基于全伪距和分数伪距测量的BDS-GPS联合定位Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套使用MATLAB实现的基于全伪距和分数伪距测量技术的北斗（BDS）与全球定位系统（GPS）联合定位算法，旨在提升卫星导航系统的精度和鲁棒性。 GPS-BDS-混合定位使用完整和部分伪距测量的 GPS 和 BDS 定位的 Matlab 代码以及论文中的所有真实数据如下：“使用 GPS 和 BDS 的完整和部分伪距测量的单点定位将所有 .m 文件放在一个文件夹中。解压缩 data.zip 以获取观察和导航消息文件。使用 Matlab 运行粗略导航BDGPS.m 来查看定位结果和对应的图形。