基于扩展卡尔曼滤波的GPS-INS组合导航系统 - 附带MATLAB代码

导航系统在许多应用中起着关键作用，例如飞行器导航、自动驾驶车辆和移动机器人等。GPS（全球定位系统）和INS（惯性导航系统）是两种常用的导航技术。GPS提供了全球范围内的位置信息，但在某些环境下（如城市峡谷和室内）可能会受到信号遮挡。INS则基于惯性测量单元（IMU）提供连续的姿态、加速度和角速度信息，但随着时间的推移，惯性测量误差会累积导致位置漂移。

为了克服GPS和INS各自的限制，可以使用GPS-INS组合导航系统来融合两者的信息，从而提供更准确、鲁棒的导航解决方案。在本文中，我们将介绍如何使用扩展卡尔曼滤波（EKF）来实现GPS-INS组合导航系统，并提供相应的MATLAB代码示例。

首先，我们需要收集GPS和INS数据。GPS数据包括位置和速度测量，而INS数据包括加速度和角速度测量。假设我们已经获取了这些数据，并将它们存储在矩阵中，其中每一行表示一个时间步。

现在，让我们来编写MATLAB代码实现GPS-INS组合导航系统。以下是一个简化的示例：

% 初始化系统参数
dt = 0.1; % 时间步长
Q = eye