GPS组合导航中的Kalman滤波算法实现与应用

资源摘要信息: "本文档是一个关于GPS和Kalman滤波组合导航滤波算法的详细研究和实验分析资源包。资源包中包含了一系列的Matlab脚本文件和数据文件，这些文件主要用来实现和测试GPS组合导航滤波算法的性能。文件列表中包含了用于实验的参考脚本、主脚本、以及支持子系统如惯性导航系统(SINS)的数据处理和滤波算法的实现文件。 在标题中提及的“kalman滤波”指的是卡尔曼滤波器，这是一种有效的递归滤波器，能够从一系列的含有噪声的测量中估计动态系统的状态。其基本原理是利用系统的预测值和实际测量值来优化估计值，并且能够在过程中最小化估计误差的协方差。 而“gps组合导航滤波算法”指的是将GPS接收器获取的位置、速度等信息与惯性导航系统(SINS)等其他导航设备结合，通过算法融合这些信息，以达到提高导航精度、可靠性的目的。在这个过程中，Kalman滤波器被广泛应用于处理不同传感器之间的数据融合问题，尤其是在GPS信号受干扰时，Kalman滤波器能够提供相对稳定的导航输出。 压缩包中的文件列表详细说明如下： - cankao_shiyan3.m：参考实验脚本文件，可能包含了实验所需的基础参数设置、算法步骤说明或者是用于生成数据的基础代码。 - shiyan3_main.m：主实验脚本文件，是实验运行的入口点，通常包含了对实验流程的控制代码，调用其他函数或脚本，并执行整个实验流程。 - shiyan3_SINS.m：SINS数据处理脚本，主要负责从惯性导航系统中获取数据，并进行预处理和滤波，以便与GPS数据进行融合。 - f2a.m：辅助脚本，可能是将某个参数或者数据从一种形式转换成另一种形式，如从力矩转换到加速度等。 - att2q.m：辅助函数，通常用于将姿态角转换为四元数表示，这是在进行三维空间中物体的姿态表示时常用的一种方法。 - T2att.m：辅助函数，可能是将某个矩阵（Transformation Matrix，变换矩阵）转换为姿态角的函数。 - SINS.mat：包含SINS实验数据的Mat文件，是一个Matlab可以识别的二进制文件格式，用于存储SINS系统的数据。 - GPS.mat：包含GPS实验数据的Mat文件，是用于存储GPS接收器获取的位置、速度等数据的文件。 这些文件共同组成了一个完整的GPS组合导航滤波算法的实验资源包，可以用于在Matlab环境下进行算法的验证和性能测试。"