GNSS-INS惯性导航系统仿真:EKF在MATLAB中的应用

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资源摘要信息:"本资源是一套关于GNSS-INS惯性导航系统的Matlab仿真教程,适用于本科和硕士研究生阶段的教育与研究使用。教程内容涵盖了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)进行传感器融合的技术,以及如何利用这些技术构建出GNSS-INS系统。GNSS代表全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System),而INS指的是惯性导航系统(Inertial Navigation System)。GNSS-INS系统结合了GNSS的全球范围内的精确位置信息与INS在局部区域内高动态响应的优势,通过EKF算法实现两种系统数据的融合,以提高导航系统的精度和可靠性。 EKF是一种非线性扩展版本的卡尔曼滤波器,它能够处理非线性系统的状态估计问题。在GNSS-INS系统中,由于卫星信号的多普勒效应和地球自转等因素,系统的动态特性往往呈现非线性特性,因此EKF成为处理此类问题的理想选择。 本仿真教程包括以下几个主要知识点: 1. GNSS-INS系统原理:介绍全球导航卫星系统和惯性导航系统的原理,以及它们各自的工作模式和优势。 2. 传感器融合技术:详细说明传感器融合的概念和重要性,以及在GNSS-INS系统中实现传感器融合的方法。 3. 扩展卡尔曼滤波器(EKF):深入解析EKF算法的原理、步骤和实现过程,强调其在处理非线性系统状态估计中的关键作用。 4. MatLab仿真操作:提供MatLab2021a仿真环境下的操作指导,包括如何设置模型参数、如何运行仿真以及如何分析仿真结果。 5. 系统仿真录像:提供完整的仿真操作录像,学习者可以通过观看录像来更直观地理解仿真操作过程,加深对GNSS-INS系统和EKF算法的理解。 教程中将介绍如何利用MatLab软件开发环境搭建GNSS-INS系统的仿真模型,通过仿真来验证EKF算法在传感器融合中的应用效果。学习者通过本资源,不仅能够掌握GNSS-INS系统的构建与仿真技术,还能够深入理解EKF算法在实际应用中的工作流程和效果。 本资源适合于对GNSS-INS系统有兴趣的科研人员、大学生和研究生,特别是在航空、航天、航海、车辆导航和机器人领域中的应用研究。通过学习本资源,学习者可以为未来的科研工作打下坚实的理论和实践基础。"