Advertisement

该程序利用误差状态卡尔曼滤波进行GPS/INS组合定位。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过对误差状态的Kalman滤波程序的详细讲解，并结合GPS/INS组合定位实例程序的演示，提供示例数据，旨在协助您重温Kalman滤波的相关知识，并促进您对组合定位原理的深入思考和重新评估。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于误差状态卡尔曼滤波的GPS/INS组合定位程序.rar
    优质
    本资源提供了一个结合GPS与INS技术的定位系统程序，采用误差状态卡尔曼滤波算法优化位置估算，适用于导航和自动化领域研究。 本段落将讲解误差状态Kalman滤波程序，并通过GPS/INS组合定位实例程序及示例数据来帮助你重新学习Kalman滤波，深入理解其组合原理。
     
  • 利用GPS/INS传感器融合进行定位的误差状态卡尔曼滤波器的MATLAB实现
    优质
    本研究介绍了基于MATLAB平台，运用误差状态卡尔曼滤波算法对GPS与INS数据融合定位技术的具体实现方法，以提高导航系统的精度和稳定性。 卡尔曼定位采用误差状态卡尔曼滤波器结合GPS、INS（惯性导航系统）及罗盘的传感器数据融合实现精准定位，并在MATLAB中进行编程实现。该代码参考了Paul D. Groves著作《GNSS原理、惯性和多传感器集成导航系统》中的内容，Groves提供的相关代码遵循BSD许可协议。 请注意：由于测试数据是使用通用汽车车辆采集所得，我无法提供这些具体的数据信息。您可以查看初始化脚本内的注释以了解所需数据格式，并根据自身情况调整相应设置。此外，《GNSS原理、惯性和多传感器集成导航系统》这本书附带了一张CD-ROM，上面包含Groves的完整工作代码及生成测试数据所需的系统配置文件等资源。
     
  • GPS定位仿真的卡尔曼滤波程序
    优质
    本程序基于卡尔曼滤波算法，用于GPS信号处理与位置估算，在仿真环境中优化路径跟踪和状态估计。 关于卫星接收数据的卡尔曼滤波定位方法，主要涉及UKF（ unscented Kalman filter）和Sage自适应滤波技术。相关的MATLAB程序包含了定位误差图、数据包定位仿真结果等内容。
     
  • GPS定位仿真的卡尔曼滤波程序
    优质
    简介：本项目开发了一套基于卡尔曼滤波算法的GPS定位仿真程序，旨在提高定位精度和实时性。通过模拟真实环境中的信号干扰与位置数据更新，该程序能够有效增强导航系统的鲁棒性和准确性。 针对卫星接收数据的卡尔曼滤波定位方法，主要涉及UKF（ Unscented Kalman Filter）和Sage自适应滤波技术。相关的MATLAB程序中包含了定位误差图、数据包定位仿真结果等内容。
     
  • 基于GPS-IMU组合定位的卡尔曼滤波方法
    优质
    本研究提出了一种利用GPS和IMU数据融合的卡尔曼滤波算法，有效提升移动设备在信号弱或无GPS情况下的定位精度与稳定性。 clear all; N = 100; T = 4 * pi / N; t = 0 : (4 * pi - T) : 4 * pi - T; w = 2 * pi / (24 * 3600); X1 = zeros(15, N); X2 = zeros(15, N); L = zeros(6, N); % 初始化 X2(:, 1)=[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ,0 ,0 ,0]; X1(:,1)= X2(:,1); E = eye(15); % W矩阵定义 W=[zeros(3),-w*eye(3); w*eye(3), zeros(3)]; A=zeros(15, 15); A(1:3,4:6) = eye(3); A(4:6,4:6)= -2 * W; for i=10 : 12 A(i,i)=-1/7200; end for i=13 : 15 A(i,i)=-1/1800; end A = eye(15)+A*T + A*A*(T.^2)/2; Z1=zeros(15, 15); Z2=eye(15); R=eye(6); Q=zeros(15, 15); Q(15, 15)= 1; K = zeros(15, 6); H=zeros(6, 15); for i = 1 : 6 H(i,i) = 1; end % 噪声L的生成 for i=1:N L(:,i)=zeros(6,1); L(1,i)=randn(1); end % 状态更新和预测循环 for i=2 : N X1(:,i) = A * X2(:,i-1); Z1=A*Z2*A+Q; K=Z1*H/(R + H*Z1*H); X2(:,i)=X1(:,i)+K*(L(:,i)-H*X1(:,i)); Z2=(eye(15) - K * H)*Z1; end % 绘图 plot(t, L(1,:), g.); hold on; plot(t, X1(1,:), r.);
     
  • 卡尔曼滤波在INS-GPS组合导航系统中的应用.pdf
    优质
    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。
     
  • GPSKF.rar - GPS卡尔曼滤波器-定位滤波-GPS滤波-Kalman滤波
    优质
    本资源提供了一种基于卡尔曼滤波算法的GPS信号处理方法，适用于GPS数据的精确定位和滤波。通过有效减少噪声干扰，增强导航系统的准确性与稳定性。 使用卡尔曼滤波对含有噪声的GPS定位数据进行处理。
     
  • GPS定位中卡尔曼滤波的应用
    优质
    本文探讨了卡尔曼滤波在GPS定位系统中的应用及其优势，通过优化算法提升定位精度与稳定性，为导航技术提供可靠支持。 本段落主要介绍卡尔曼滤波在GPS定位中的应用及其减小误差干扰的原理。
     
  • 联邦卡尔曼滤波在INS/GPS组合导航系统中的应用
    优质
    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。
     
  • 基于卡尔曼滤波的GPS动态定位方法
    优质
    本研究提出了一种基于卡尔曼滤波算法优化的GPS动态定位方法，有效提升了在高速移动环境下的位置估计精度与稳定性。 卡尔曼滤波在GPS动态定位中的应用是一篇很有价值的文章，可能会对某些人提供帮助。