基于ekf的gps+ins组合导航matlab系统仿真源代码

基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的GPS INS组合导航算法通过融合惯性导航系统(INS)和全球定位系统(GPS)的观测数据，提高了导航系统的准确性和稳定性。在MATLAB中，我们可以使用以下源代码来进行GPS INS组合导航的系统仿真：

% 1. 设置初始状态和协方差矩阵
x0 = [0; 0; 0; 0];  % 初始位置和速度
P0 = diag([0.1^2, 0.1^2, 0.01^2, 0.01^2]);  % 初始协方差矩阵

% 2. 定义系统模型和观测模型
F = eye(4);  % 状态转移矩阵
Q = diag([0.1^2, 0.1^2, 0.01^2, 0.01^2]);  % 系统噪声协方差矩阵
H = [1 0 0 0; 0 1 0 0];  % 观测矩阵
R = diag([0.1^2, 0.1^2]);  % 观测噪声协方差矩阵

% 3. 生成观测数据和系统真实状态
T = 100;  % 时间总长
dt = 0.1;  % 时间步长
t = 0:dt:T-dt;  % 时间向量

truth = [sin(t); cos(t); cos(t).*t; -sin(t).*t];  % 真实状态向量

gps_noise = mvnrnd([0 0], R, length(t))';  % GPS观测噪声
ins_noise = mvnrnd([0 0 0 0], Q, length(t))';  % INS系统噪声

gps = truth(1:2,:) + gps_noise;  % GPS观测值
ins = truth + ins_noise;  % INS系统输出

% 4. 利用EKF进行GPS INS组合导航
x = x0;  % 初始状态
P = P0;  % 初始协方差矩阵
est = zeros(4, length(t));  % 估计状态向量

for i = 1:length(t)
    % 预测步骤
    x = F*x;  % 预测状态
    P = F*P*F' + Q;  % 预测协方差矩阵

    % 更新步骤
    K = P*H'/(H*P*H' + R);  % 卡尔曼增益
    x = x + K*(gps(:,i) - H*x);  % 更新状态
    P = (eye(4) - K*H)*P;  % 更新协方差矩阵

    est(:,i) = x;  % 保存估计状态
end

% 5. 绘制结果
figure;
plot(t, truth(1,:), 'b', t, est(1,:), 'r--');
xlabel('时间');
ylabel('位置');
legend('真实状态', '估计状态');
title('位置估计');

figure;
plot(t, truth(2,:), 'b', t, est(2,:), 'r--');
xlabel('时间');
ylabel('速度');
legend('真实状态', '估计状态');
title('速度估计');

此源代码使用MATLAB实现了基于EKF的GPS INS组合导航的系统仿真。在仿真过程中，我们首先设置了初始状态和协方差矩阵，然后定义了系统模型和观测模型。接着生成了观测数据和系统真实状态，包括GPS观测值和INS系统输出。最后，利用EKF算法进行GPS INS组合导航的状态估计，并绘制了估计结果。

注意：此仿真源代码仅作为示例，实际使用时需要根据具体情况进行适当修改。