RTK-GNSSINS城市导航风险规避优化框架

资源摘要信息:"本资源是一套城市导航的风险规避优化框架的Matlab代码，适用于使用Matlab 2014、2019a或2021a版本的用户。该框架的设计意图在于通过优化算法提高RTK-GNSS（实时动态差分全球定位系统）与INS（惯性导航系统）组合系统在城市导航中的性能。本资源主要包括以下内容： 1. RTK-GNSS与INS的融合技术：RTK-GNSS系统能够提供高精度的位置信息，而INS系统则可以提供连续的导航数据，即使在GNSS信号遮挡的情况下也能继续工作。RTK-GNSS与INS的结合可以实现互补，从而提高导航系统的鲁棒性和准确性。 2. 城市导航环境下的风险规避：在城市环境中，建筑物的遮挡、信号反射等问题会导致RTK-GNSS系统的信号不稳定，从而影响定位精度。资源中的Matlab代码通过算法优化，能够有效规避城市环境下的导航风险。 3. 参数化编程：代码采用了参数化的设计，用户可以根据具体需求调整参数，如滤波器参数、系统噪声水平等，以便于研究和实验中进行定制化的优化和测试。 4. 代码编程思路：资源中的Matlab代码设计思路清晰，注释详尽，便于用户理解算法的运行机制和优化逻辑，适合学习和教学使用。 5. 附赠案例数据：提供了一系列案例数据，用户可以不需额外准备数据即可直接运行Matlab程序，快速验证代码的效果并进行实验。 6. 适用对象：该代码资源特别适合计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的大学生进行课程设计、期末大作业和毕业设计使用。 此外，本资源还可能包含以下知识点和技能点： - GNSS/INS系统融合算法的实现与优化 - 信号处理技术，例如卡尔曼滤波器的使用和改进 - 城市导航特有的误差源分析和建模 - 参数化编程技巧和Matlab编程能力的提升 - 实际案例数据处理和分析能力的培养 - 代码注释的习惯和文档撰写能力 本资源的详细使用说明、案例数据以及代码的具体使用方法和运行环境设置等信息，未在资源摘要中明确提供。建议用户在使用本资源时，仔细阅读代码中的注释说明，并结合Matlab的帮助文档或相关技术文档进行深入学习和实践。"