沿航线的重力匹配导航定位代码，MATLAB

在MATLAB中，对于沿航线的重力匹配导航定位，通常涉及到地球引力模型、惯性导航系统（INS）数据处理以及航迹优化算法。以下是一个简化的步骤：

1. **导入和预处理数据**：首先，加载INS传感器数据（如陀螺仪、加速度计等），以及飞行计划（包括预计航线和经纬度）。

insData = readinsdata('ins_data.mat');
flightPlan = loadFlightPlan('flight_plan.csv');

2. **建立地球引力模型**：利用MATLAB的`gpephem`工具箱或者自定义函数计算每个位置点处的重力加速度向量。

[lat, lon] = flightPlan.Latitude, flightPlan.Longitude;
gravityVector = geodetic2geocentric(lat, lon);

3. **误差模型**：考虑姿态、噪声和其他偏差因素，构建一个包含位置估计误差的模型。例如，可以采用卡尔曼滤波（Kalman Filter）来融合来自INS的数据并校准位置。

kalmanFilter = configureKalmanFilter(insData);
filteredPosition = kalmanFilter.update(insData);

4. **重力匹配**：比较计算出的重力加速度向量与实际测量值，通过最小化某个距离度量（比如均方误差）找到最优路径调整。

residuals = gravityVector - actualGravityMeasurements;
pathCorrection = leastSquares(residuals, filteredPosition);
optimizedTrajectory = applyCorrections(flightPlan, pathCorrection);

5. **结果分析与可视化**：最后，绘制优化后的轨迹，并检查定位精度是否满足需求。

plot(optimizedTrajectory.Longitude, optimizedTrajectory.Latitude);
xlabel('Longitude');
ylabel('Latitude');