鲁棒UKF技术在惯性与天文导航中的应用研究

资源摘要信息: "Matlab是MathWorks公司推出的一款用于数值计算、可视化以及编程的高级语言和交互式环境。在工程与科学领域，Matlab广泛应用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算。本次提供的资源主要与UKF（Unscented Kalman Filter，无迹卡尔曼滤波器）及其在导航系统中的应用相关，包括鲁棒UKF（Robust UKF），惯性导航系统（INS，Inertial Navigation System），天文导航，以及扩展卡尔曼滤波器（EKF）和粒子滤波器（Particle Filter）的应用示例。 UKF是一种非线性估计技术，它通过选择一组称为Sigma点的确定性采样点来近似非线性函数的概率分布，从而比传统的扩展卡尔曼滤波器（EKF）在处理非线性系统时具有更好的性能。在导航系统中，惯性导航系统（INS）和天文导航是两种主要的导航方式。惯性导航系统通过内部传感器如加速度计和陀螺仪来计算位置、速度和方向，而天文导航则依靠测量天体的方位来确定地理位置。 鲁棒UKF是UKF的一种改进版本，它通过引入鲁棒机制来提高滤波器对异常值或模型不确定性的鲁棒性。在实际应用中，鲁棒UKF可以更有效地处理由于传感器噪声、环境变化或模型不精确等因素引起的误差，从而提高导航系统的精确度和可靠性。 本次资源包含的文件名称列表涵盖了以下知识点： - demo_ekf_filter.m: EKF（扩展卡尔曼滤波器）的演示程序，用于展示如何在Matlab环境中实现和运行EKF，通常用于处理非线性问题，但不如UKF精确。 - Contents.m: 内容文件，可能描述了整个程序包的结构和内容，帮助用户理解其他脚本的组织方式。 - demo_bearing_only.m: 仅使用方位的演示程序，可能是演示仅利用角度信息进行定位的算法。 - demo_unscented_filter.m: UKF的演示程序，用于展示无迹卡尔曼滤波器在各种应用中的使用方法。 - demo_particle_filter.m: 粒子滤波器的演示程序，展示了通过粒子集来近似概率分布的方法，特别适用于高维和非线性系统。 - unscented_transform.m: 无迹变换函数的实现文件，它执行了UKF算法中的核心步骤，用于生成Sigma点并转换它们通过非线性函数。 - unscented_update.m: 无迹更新函数的实现文件，用于执行滤波过程中的状态更新步骤。 - EKF_update_IEKF.m: EKF更新函数的实现文件，展示了扩展卡尔曼滤波器的状态更新过程。 - KF_update_IEKF.m: 可能是IEKF（迭代扩展卡尔曼滤波器）的更新函数实现文件，用于处理特定情况下的线性化误差。 - numerical_Jacobian.m: 数值雅可比函数的实现文件，用于计算非线性系统中函数的雅可比矩阵，这是实现EKF和UKF等滤波算法所必需的。 在导航系统中，将UKF与惯性导航和天文导航结合使用，可以实现对飞行器、船舶、车辆等进行高精度定位和导航。惯性导航提供连续的定位数据，而天文导航则可以校正惯性系统的累积误差，确保长时间运行后的高精度导航。通过Matlab提供的这些实用工具和算法，工程师和研究人员可以更容易地在导航系统中实现鲁棒UKF，提高系统的整体性能。" 在实际应用中，UKF、EKF、粒子滤波器等算法在硬件实现上有不同的要求和优势。例如，EKF由于其计算过程相对简单，适合于计算资源有限的嵌入式系统中，而UKF虽然性能更优，但其计算复杂度更高。粒子滤波器由于其通用性和灵活性，在非线性、非高斯系统中的表现尤为出色，但相应的计算量也更大。因此，在设计和选择滤波算法时，需要根据实际应用场合的具体要求和约束条件来综合考虑。