捷联导航仿真simulink

### 捷联导航仿真 Simulink 实现方法

在航空航天领域，捷联惯性导航系统(SINS)的设计与验证通常依赖于高精度的建模仿真环境。Simulink 提供了一个强大的平台来构建复杂的SINS模型并进行性能评估。

#### 构建 SINS 动态方程模块

为了模拟载体运动特性，在Simulink环境中创建了描述姿态角变化规律的状态空间表达式[^1]：

% 定义状态变量矩阵
states = [phi; theta; psi]; % 姿态角度向量(横滚,俯仰,偏航)

% 计算欧拉角速率转换矩阵 Cnb
Cnb = [
    1 sin(phi).*tan(theta) cos(phi).*tan(theta);
    0        cos(phi)           -sin(phi);
    0 sin(phi)./cos(theta) cos(phi)./cos(theta)];

% 将陀螺仪测量得到的角度增量转化为姿态更新率
omega_ib_b = [p;q;r]; % 载体坐标系下三轴角速度
d_states_dt = Cnb * omega_ib_b;

此部分实现了从IMU传感器读数到实际飞行器姿态估计之间的桥梁作用。

#### 设计误差补偿机制

考虑到真实世界中的硬件局限性和外界干扰因素影响，引入卡尔曼滤波算法对上述理想化模型加以修正，提高定位准确性:

function dx = kalman_filter(x,P,z,H,F,Q,R)
    I = eye(size(F));
    
    % 预测阶段
    x_pred = F*x;
    P_pred = F*P*F' + Q;

    % 更新阶段
    K = P_pred*H'*inv(H*P_pred*H'+R); % 卡尔曼增益计算
    dx = (z-H*x_pred)*K';             % 状态校正项
    
    % 输出协方差阵调整
    P = (I-K*H)*P_pred*(I-K*H)' + K*R*K';
end

通过不断迭代优化预测值与观测数据间的差异，从而获得更加贴近实际情况的姿态解算结果。

#### 整合外部输入源

最后一步是将GPS接收机提供的位置信息作为辅助参考信号接入整个闭环控制系统内，形成多传感器融合架构下的综合导航解决方案.

gps_data = gps_receiver();       % 获取全球卫星定位系统反馈的位置参数
ins_output = siso_system(u,t);   % 执行内部惯导运算流程获取当前时刻估算位姿
corrected_pos = fuse(ins_output,gps_data); % 数据关联处理完成最终地理坐标的确定

以上即为利用MathWorks公司出品的专业级工程软件包——MATLAB/Simulink搭建一套完整的捷联系统仿线框架的过程概述。