本程序融合全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS），提供高精度、实时的位置信息及动态轨迹跟踪，在恶劣环境中亦能稳定运行。
GPS与INS（惯性导航系统）的组合导航技术是一种高级定位方法，在MATLAB环境下实现这种程序可以提高定位精度和稳定性，并广泛应用于移动设备、无人驾驶车辆及航空航天等领域。全球定位系统（GPS）提供实时的位置、速度和时间信息，但其信号在高楼密集的城市环境或地下等地方可能受到干扰甚至丢失。惯性导航系统通过测量载体自身的加速度和角速度来估算位置、速度和姿态，在没有外部参考的情况下能够连续运行。
然而，随着时间的推移，INS系统的累积误差会导致精度下降。GPS与INS结合使用时，可以利用卡尔曼滤波算法（如扩展卡尔曼滤波EKF）将两者的数据进行融合，以弥补各自的技术缺陷并提供更准确和可靠的导航服务。MATLAB因其强大的数学建模能力而成为实现此类组合导航程序的理想平台。
开发过程中可能涉及以下步骤：
1. 数据采集：编写代码从GPS接收机获取经纬度、高度及速度数据，并读取INS的加速度与角速度信息。
2. 滤波器设计：设置卡尔曼滤波参数，包括状态和测量方程以及系统噪声等。
3. 数据融合：利用EKF算法更新并预测导航系统的状态，将GPS和INS的数据进行整合以优化位置估计值。
4. 实时更新：定期执行过滤过程来修正及刷新导航数据。
5. 结果展示：通过图形界面显示导航结果如路径轨迹、速度变化以及姿态信息。
一个完整的MATLAB源代码示例可能包括了接口设计、滤波算法实现、数据分析处理和结果呈现等功能模块。深入研究这些资源有助于更好地理解GPS与INS组合导航的工作机制，并为开发类似的应用程序奠定基础。
5星
