本文介绍了使用Matlab进行无迹卡尔曼滤波（UKF）实现惯性导航与DVL组合导航的方法，旨在解决惯性导航的累积误差问题，提高水下航行器的导航精度。通过结合IMU和DVL传感器数据，实现了高精度的导航效果。
基于Matlab的无迹卡尔曼滤波惯性导航与DVL组合导航
无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）是一种用于非线性系统估计的滤波方法。它通过在系统状态的高斯分布上进行采样，以更准确地估计系统的动态变化。
航天航空领域中的惯性导航是一种基于惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）的导航方法，可以提供航向、速度和位置等信息。然而，惯性导航存在累积误差问题，因此需要通过其他传感器进行辅助校正。
深度/速度测量器（Doppler Velocity Log，DVL）是一种常用的传感器，可用于测量水下航行器的速度。通过将DVL与无迹卡尔曼滤波相结合，可以实现高精度的组合导航。
以下是基于Matlab的无迹卡尔曼滤波惯性导航与DVL组合导航的源代码示例：
% 初始化无迹卡尔曼滤波参数
dt = 0.1; % 时间步长
Q = eye(
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