请帮我用matlab写一个卡尔曼滤波的组合导航的代码

好的，以下是一个简单的基于卡尔曼滤波的组合导航的 Matlab 代码，仅供参考：

%% 卡尔曼滤波组合导航
clear all;
close all;
clc;

%% 定义系统模型
% 状态量
X = [0; 0; 0; 0; 0; 0]; % [位置x, 位置y, 位置z, 速度x, 速度y, 速度z]
% 状态转移矩阵
A = [1 0 0 dt 0 0;
     0 1 0 0 dt 0;
     0 0 1 0 0 dt;
     0 0 0 1 0 0;
     0 0 0 0 1 0;
     0 0 0 0 0 1];
% 观测矩阵
H = [1 0 0 0 0 0;
     0 1 0 0 0 0;
     0 0 1 0 0 0];
% 状态量噪声协方差矩阵
Q = eye(6) * 0.1;
% 观测噪声协方差矩阵
R = eye(3) * 0.5;

%% 初始化
% 初始状态估计
X_hat = [0; 0; 0; 0; 0; 0];
% 初始协方差矩阵
P = eye(6);

%% 模拟数据
% 生成真实轨迹
t = 0:dt:10;
N = length(t);
X_true = zeros(6, N);
X_true(1,:) = sin(t);
X_true(2,:) = cos(t);
X_true(3,:) = t;
X_true(4,:) = cos(t);
X_true(5,:) = -sin(t);
X_true(6,:) = ones(1, N);
% 生成观测数据
Z = H * X_true + randn(3, N) * sqrt(R);

%% 卡尔曼滤波
for i = 1:N
    % 预测
    X_hat_minus = A * X_hat;
    P_minus = A * P * A' + Q;
    % 更新
    K = P_minus * H' * inv(H * P_minus * H' + R);
    X_hat = X_hat_minus + K * (Z(:,i) - H * X_hat_minus);
    P = (eye(6) - K * H) * P_minus;
    % 保存结果
    X_est(:,i) = X_hat;
end

%% 绘图
figure;
plot3(X_true(1,:), X_true(2,:), X_true(3,:), 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot3(X_est(1,:), X_est(2,:), X_est(3,:), 'r', 'LineWidth', 2);
grid on;
xlabel('X');
ylabel('Y');
zlabel('Z');
legend('真实轨迹', '估计轨迹');

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际的卡尔曼滤波组合导航系统需要更复杂的模型和算法。您需要根据您的具体应用场景进行调整和优化。