惯性-重力匹配导航系统仿真优化与可视化研究

本文档探讨了惯性/重力匹配组合导航系统（INS/GPS）在实际应用中的一个重要问题——如何减少惯性传感器（INS）的误差，尤其是在存在异常数据（outliers）的情况下。作者提出了一种基于RANSAC（随机样条一致性检验）的重力匹配方法，这种方法旨在提高系统的鲁棒性，确保在导航过程中即使面对不准确的数据也能维持稳定性能。 系统设计方面，文章采用了优化滤波技术，如卡尔曼滤波，来处理系统的状态方程、测量方程以及更新INS/GPS重力匹配导航系统的状态估计。这涉及到对系统误差状态的精确管理和处理，确保了导航结果的精度和可靠性。 为了深入研究和评估这一集成导航系统的性能，文中设计了专门的可视化仿真。通过MATLAB和Visual C++等高级编程语言，将这些理论与实践相结合，实现了混合编程。仿真测试结果显示，该重力匹配方法有效地抑制了INS的误差，并且在实际环境中的模拟效果令人满意。 此外，仿真研究还展示了如何通过可视化的手段，直观地观察和理解系统的工作过程，这对于理解和优化导航算法，以及训练用户对复杂导航系统行为的理解具有重要意义。这篇论文不仅提供了理论支持，还为惯性/重力匹配导航系统的实际应用提供了实用的解决方案和技术验证，对于相关领域的研究人员和工程师来说，是一篇值得参考的重要文献。