GNSS-INS惯性导航系统仿真：EKF在MATLAB中的应用

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。"