MATLAB实现GPS与INS组合导航算法及误差处理

资源摘要信息: "在现代导航系统中，GPS（全球定位系统）和INS（惯性导航系统）的组合使用已经成为了提高定位精度和可靠性的常见方法。本资源将介绍如何使用MATLAB进行GPS和INS组合导航的仿真和分析，具体涉及融合状态向量的定义和处理，以及数据的测量和程序的应用。 1. GPS和INS组合导航基础: GPS提供的是全球范围内的精确位置和时间信息，但易受环境因素的影响，如城市峡谷、隧道等地区信号会受到干扰或丢失。INS基于惯性测量单元（IMU）提供的加速度计和陀螺仪数据，能自主提供运动信息，但其误差随时间累积，定位精度会逐渐下降。 2. 融合状态向量的构建: 在组合导航系统中，融合状态向量的构建是核心环节之一。本资源中，状态向量包括了平台误差角、位置误差、速度误差、陀螺仪漂移、陀螺仪马尔科夫偏差、加速度漂移共18维。这些参数的融合是为了估计和修正导航系统中的各种误差。 - 平台误差角: 表示INS计算得到的姿态与真实姿态之间的偏差。 - 位置误差: 指的是GPS与INS融合后的位置与真实位置之间的偏差。 - 速度误差: 融合后速度值与真实速度值之间的差异。 - 陀螺仪漂移: 陀螺仪在没有真实旋转输入时出现的输出变化。 - 陀螺仪马尔科夫偏差: 陀螺仪输出中的随机过程误差，具有一定的记忆性。 - 加速度漂移: 加速度计在静止状态下出现的非零输出，也是一种误差项。 3. 测量方法: 在GPS和INS的组合导航系统中，通常使用速度-位置法进行测量。这种方法主要通过比较GPS测量得到的速度和位置信息与INS系统输出的速度和位置信息，来估计和校正误差。 4. MATLAB程序实现: 本资源提供的MATLAB程序可以实现上述的组合导航系统仿真。它涉及到多种数据的处理和算法的应用，比如卡尔曼滤波器，用于处理不确定性并估计系统状态。 5. 应用领域: 组合导航系统在军事和民用领域都有广泛应用，包括但不限于航海、航空、航天、陆地车辆导航以及个人定位等。它能够提高导航的精度和可靠性，尤其在GPS信号受阻或失效的情况下，INS可以作为有效的补充手段。 6. 数据处理与算法: 在组合导航系统中，数据处理和算法的选择至关重要。通常会用到多种算法来处理不同类型的误差，比如卡尔曼滤波器、粒子滤波器、无迹卡尔曼滤波器等。 综上所述，本资源通过详细阐述GPS与INS组合导航系统的关键概念和实现方法，提供了完整的理论和实践框架。MATLAB程序的实例则为导航系统的设计与分析提供了有力的工具，使用户能够更深入地理解并应用这些先进的导航技术。"