Matlab实现无中心卡尔曼滤波UKF在GPS-INS系统中的仿真

资源摘要信息:"本资源是一套基于无中心卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，简称UKF）的全球定位系统（Global Positioning System，简称GPS）与惯性导航系统（Inertial Navigation System，简称INS）集成系统的仿真教程，使用Matlab 2021a版本进行开发。该资源不仅包含了详细的仿真代码，还提供了仿真操作的录像，使得学习者可以通过跟随视频操作，更好地理解和掌握仿真过程，从而复现出相应的仿真结果。 在内容方面，资源首先介绍了UKF的基本原理和在GPS-INS系统中的应用背景。UKF是一种用于非线性系统的状态估计技术，它是对传统卡尔曼滤波（Kalman Filter，简称KF）算法的扩展。在处理高度非线性问题时，UKF通常比传统KF具有更好的性能和更高的精确度。 GPS-INS集成系统是一种常见的组合导航系统，它通过结合GPS的全球性高精度定位能力和INS的连续性及不受环境影响的特点，能够提供比单独使用任一系统更为准确可靠的导航信息。这种系统在军事、航空、航海、机器人导航等领域具有重要的应用价值。 在技术实现上，资源详细讲解了如何利用Matlab进行GPS-INS系统集成的建模和仿真。Matlab作为一种强大的数学计算软件，其内置的工具箱提供了丰富的算法和函数，可以方便地实现各种复杂的计算和仿真任务。本资源所用的Matlab 2021a版本为学习和科研提供了先进的仿真环境。 对于学习者来说，本资源适合本科、研究生等具有基础编程和信号处理知识的学习者使用。在教研学习方面，资源不仅可以作为学习现代导航技术的参考材料，同时也能够帮助学习者理解和掌握UKF算法以及其在GPS-INS系统中的应用。 在文件名称列表中提到的“基于无中心卡尔曼滤波UKF的GPS-INS系统matlab仿真”，表明了整个资源的主旨和核心内容。通过这个名字可以知道，这是一套专门针对GPS-INS系统仿真进行教学的材料，其中重点介绍了无中心卡尔曼滤波算法的实现过程。 综上所述，本资源是一套详尽的仿真教程，不仅提供理论知识，还包含实践操作和结果验证，是学习和研究GPS-INS系统与UKF算法不可多得的参考资料。"