SINS(惯性导航系统)卡尔曼滤波器的Matlab实现

本文介绍了如何在Matlab中实现SINS(惯性导航系统)的卡尔曼滤波器。通过定义系统状态模型和测量模型,利用离散时间差分方程进行状态估计。提供了相应的Matlab代码示例。

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SINS(惯性导航系统)卡尔曼滤波器的Matlab实现

惯性导航系统(SINS)是一种基于惯性测量单元(IMU)的导航技术,通过测量加速度计和陀螺仪的输出,实现对飞行器、车辆或移动设备的导航和定位。卡尔曼滤波器是一种常用的滤波器,可以结合测量和系统模型来估计系统的状态。本文将介绍如何使用Matlab实现SINS卡尔曼滤波器,并提供相应的源代码。

在开始之前,我们需要先安装Matlab,并确保具备基本的Matlab编程知识。

首先,我们需要定义SINS系统的状态模型。SINS系统的状态通常由位置、速度、姿态和陀螺零偏等参数组成。我们使用以下状态向量表示SINS系统的状态:

state = [position; velocity; attitude; gyroBias];
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