EKF算法实现INS/GPS松组合导航系统研究

资源摘要信息:"SimMatlab.zip" 1. INS/GPS组合导航系统 INS/GPS组合导航系统是一种利用惯性导航系统（Inertial Navigation System，简称INS）和全球定位系统（Global Positioning System，简称GPS）进行信息融合的高精度导航技术。通过结合这两种系统的特点，可以提供比单独使用GPS或INS更为准确、可靠的定位和导航信息。 2. 非线性滤波算法 非线性滤波算法是用于处理非线性系统的信号处理技术。在INS/GPS组合导航系统中，由于系统动态模型和观测模型往往具有非线性特性，因此需要采用非线性滤波方法来估计和预测系统状态。卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF）及其扩展形式，如扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF），是常用的非线性滤波算法。 3. 扩展卡尔曼滤波（EKF） 扩展卡尔曼滤波是卡尔曼滤波的扩展，用于处理非线性系统的状态估计问题。EKF通过一阶泰勒展开近似非线性函数，并将非线性系统线性化，以便应用卡尔曼滤波的标准框架。在INS/GPS组合导航中，EKF可以用来融合INS提供的惯性信息与GPS提供的位置和速度信息，从而估计载体的位置、速度和姿态等参数。 4. 欧拉角 欧拉角是描述物体姿态的一种方法，通过三次旋转（绕三个互相垂直的轴）来定义物体相对于参考坐标系的方向。在导航系统中，通常使用三个欧拉角（即俯仰角、横滚角和偏航角）来描述载体的姿态。在本篇博客中，姿态角是以欧拉角表示的，意味着EKF算法在实现INS/GPS松组合过程中需要处理与欧拉角相关的非线性动态模型。 5. 松组合（Loose Coupling） 松组合是一种INS/GPS组合导航的实现方式，指的是在系统中INS和GPS是相对独立的，它们之间的数据融合在信息层面上进行，而不是在硬件层面上紧密集成。在松组合方式下，GPS通常用来校正INS的误差积累，而EKF算法正是实现这种组合的关键技术之一，能够有效地整合两种系统的测量信息，提供更为准确的导航结果。 6. SimMatlab SimMatlab是使用MATLAB进行仿真分析时常用的缩写或简称。在本资源中，"SimMatlab.zip"很可能包含了使用MATLAB编程环境进行的有关EKF算法在INS/GPS松组合中的仿真程序和数据集。通过这些仿真资源，研究者或工程师可以验证算法的有效性，分析不同操作条件下的系统性能，并调整算法参数以获得最佳的导航性能。 7. CSDN博客资源引用 CSDN是中国知名的IT技术社区，博客频道允许注册用户分享技术文章和经验。提到的博客地址提供了关于使用直接法EKF算法实现INS/GPS松组合的详细描述和分析。资源下载链接可能指向一个包含MATLAB仿真程序的压缩文件，这允许感兴趣的读者下载并使用这些程序来进一步探索和学习相关的技术内容。