如何利用MATLAB进行IMU/GPS数据的间接卡尔曼滤波融合？请提供详细代码示例。

间接卡尔曼滤波（Indirect Extended Kalman Filter，IEKF）在处理IMU/GPS数据融合时，能够提升导航系统的精确度和可靠性。为了解决你的问题，可以参考《间接卡尔曼滤波IMU/GPS融合MATLAB仿真技术解析》这本书。本书详细介绍了间接卡尔曼滤波算法在IMU与GPS数据融合中的应用，并提供了实践案例。

参考资源链接：[间接卡尔曼滤波IMU/GPS融合MATLAB仿真技术解析](https://wenku.csdn.net/doc/55g9yzaiqx?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中实现IEKF，首先需要构建IMU和GPS数据的模型，然后通过IEKF算法实现数据的融合。以下是一个简化的代码示例，用于说明实现过程：

    % 假设已知IMU和GPS数据的时间序列，以及初始状态估计和初始误差协方差矩阵
    % 初始化状态变量和协方差矩阵
    x_est = [0; 0; 0; 0; 0; 0]; % 位置和速度的估计值
    P_est = eye(6); % 误差协方差矩阵初始化为单位矩阵
    
    % 预测模型和更新模型的系数矩阵（需要根据实际情况定义）
    A = ... % 状态转移矩阵
    H = ... % 观测矩阵
    Q = ... % 过程噪声协方差矩阵
    R = ... % 观测噪声协方差矩阵
    
    % 迭代处理IMU和GPS数据
    for k = 1:N % N为数据序列长度
        % 使用IMU数据进行预测
        x_pred = A * x_est;
        P_pred = A * P_est * A' + Q;
        
        % 使用GPS数据进行更新
        Z = ...; % GPS观测数据
        y = Z - H * x_pred; % 观测残差
        S = H * P_pred * H' + R; % 残差协方差
        K = P_pred * H' / S; % 卡尔曼增益
        x_est = x_pred + K * y; % 更新状态估计
        P_est = (eye(6) - K * H) * P_pred; % 更新误差协方差
    end
    
    % 此时x_est中包含了融合后的状态估计

在上述代码中，需要根据实际的IMU和GPS数据动态调整状态转移矩阵A、观测矩阵H、过程噪声协方差Q和观测噪声协方差R。此外，还需要填充IMU数据和GPS观测数据到代码中。

掌握了间接卡尔曼滤波算法的实现后，你将能够更有效地进行IMU/GPS数据融合，从而提升导航系统的性能。为了深入理解这一过程，并进一步提高仿真精度和算法效率，建议深入学习《间接卡尔曼滤波IMU/GPS融合MATLAB仿真技术解析》。这本书不仅提供了理论基础，还有实际案例和代码，能够帮助你在项目实战中获得更多的实践经验。

参考资源链接：[间接卡尔曼滤波IMU/GPS融合MATLAB仿真技术解析](https://wenku.csdn.net/doc/55g9yzaiqx?spm=1055.2569.3001.10343)