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🔥 内容介绍
处理综合导航系统与惯性传感器分析，核心是通过多源数据融合（如 GNSS、INS、视觉导航） 弥补单一导航系统缺陷，同时通过惯性传感器（IMU）的误差建模与校准，提升综合导航系统的定位精度、稳定性与抗干扰能力，适配卫星导航易受遮挡或干扰的复杂场景（如室内、峡谷、城市高楼区）。
一、综合导航系统的核心架构与数据融合逻辑
综合导航系统的核心是 “优势互补”，通过融合不同导航子系统的输出，解决单一系统（如纯 GNSS、纯 INS）的局限性。以最典型的 “GNSS+INS” 组合为例，其架构与融合逻辑如下：
1. 核心子系统与功能定位
综合导航系统通常包含 3 类核心子系统，各子系统功能与局限性形成互补：
| 子系统类型 | 核心功能 | 优势 | 局限性 |
|---|---|---|---|
| GNSS（卫星导航） | 提供绝对位置（经纬度、高度）、速度 | 长期精度高（米级至厘米级）、无累积误差 | 易受遮挡（室内、隧道）、干扰（电磁干扰）、信号失锁 |
| INS（惯性导航系统） | 基于 IMU（陀螺仪 + 加速度计）输出相对位置、速度、姿态 | 全自主（无外界依赖）、更新频率高（100-1000Hz）、抗干扰强 | 短期精度高，长期有累积误差（漂移） |
| 辅助导航子系统 | 补充定位（如视觉导航、里程计、气压计） | 适配特定场景（视觉适用于结构化环境，里程计适用于车载） | 场景依赖性强（视觉在弱光下失效） |
2. 核心数据融合策略（以 GNSS+INS 为例）
数据融合是综合导航系统的关键，通过 “INS 高频预测 + GNSS 低频校正” 实现高精度定位，常用融合算法为卡尔曼滤波（KF）及其变种：
- INS 预测阶段
：IMU 以高频（如 200Hz）输出角速度和加速度，通过惯性导航解算（如捷联惯性导航算法 SINS），实时计算位置、速度、姿态的预测值，但会随时间累积误差；
- GNSS 校正阶段
：GNSS 以低频（如 1-10Hz）输出绝对位置和速度，当 GNSS 信号正常时，通过扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF），用 GNSS 的测量值校正 INS 的预测值，抑制 INS 的累积漂移；
- GNSS 失锁处理
：当 GNSS 信号遮挡或失锁时，系统自动切换为纯 INS 模式，依赖 INS 的短期高精度输出维持定位，直到 GNSS 信号恢复后重新进入融合模式。
二、惯性传感器（IMU）的核心分析方向
惯性传感器（IMU）是 INS 的核心硬件，其误差直接决定 INS 的精度，因此 IMU 分析需围绕 “误差建模、校准、性能评估” 展开，确保输出数据的可靠性。
1. IMU 核心误差建模（关键前提）
IMU 的误差来源分为 “确定性误差” 和 “随机性误差”，需通过建模量化误差，为后续校准提供依据：
- 确定性误差
（可通过校准消除）：
-
零偏误差：IMU 静止时输出的非零值（如陀螺仪零偏、加速度计零偏），随温度变化会漂移；
-
刻度因子误差：输出值与真实值的比例偏差（如陀螺仪刻度因子误差导致角速度测量偏大 / 偏小）；
-
轴间耦合误差：不同轴之间的交叉干扰（如 X 轴加速度对 Y 轴测量的影响）。
-
- 随机性误差
（需通过滤波抑制）：
-
高斯白噪声：高频随机波动，均值为零，可通过卡尔曼滤波平滑；
-
随机游走：低频累积误差（如陀螺仪随机游走导致姿态漂移），需通过 Allan 方差分析建模。
-
2. IMU 关键校准方法
通过校准消除确定性误差，是提升 IMU 精度的核心步骤，常用校准方法分为 “实验室校准” 和 “现场校准”：
- 实验室校准
（高精度，需专业设备）：
-
零偏校准：将 IMU 固定在恒温平台上，静止采集数据，取均值作为零偏值；
-
多位置校准：将 IMU 安装在转台或定位平台上，在多个预设姿态（如 6 个面朝上）下采集数据，求解刻度因子和轴间耦合系数；
-
温度校准：在不同温度环境（如 - 40℃~85℃）下重复多位置校准，建立误差与温度的映射模型，补偿温度漂移。
-
- 现场校准
（便捷，适用于无法拆卸的场景）：
-
自主校准：利用综合导航系统的 GNSS 或视觉导航输出，通过扩展卡尔曼滤波在线估计 IMU 的零偏和刻度因子误差；
-
里程计辅助校准：车载场景下，结合车轮里程计的速度测量，校准 IMU 的加速度计误差。
-
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% INPUT
% ref: reference data structure.
% gnss: GNSS data structure.
%
% OUTPUT
% gnss: GNSS data structure with noisy measurements.
% gnss_r: GNSS data structure with true measurements.
%
% Copyright (C) 2014, Rodrigo Gonzalez, all rights reserved.
%
% This file is part of NaveGo, an open-source MATLAB toolbox for
% simulation of integrated navigation systems.
%
% NaveGo is free software: you can redistribute it and/or modify
% it under the terms of the GNU Lesser General Public License (LGPL)
% version 3 as published by the Free Software Foundation.
%
% This program is distributed in the hope that it will be useful,
% but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
% MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE. See the
% GNU Lesser General Public License for more details.
%
% You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
% License along with this program. If not, see
% <http://www.gnu.org/licenses/>.
%
% References:
%
% R. Gonzalez, J. Giribet, and H. Patiño. NaveGo: a
% simulation framework for low-cost integrated navigation systems,
% Journal of Control Engineering and Applied Informatics}, vol. 17,
% issue 2, pp. 110-120, 2015. Sec. 2.3.
%
% gen_gps.m, gnss_gen is based on this previous function.
%
% Version: 001
% Date: 2018/10/10
% Author: Rodrigo Gonzalez <rodralez@frm.utn.edu.ar>
% URL: https://github.com/rodralez/navego
[m,n] = size (ref.t);
if n > m, m = n; end
% Downsampling GNSS estimates from ref.freq to gnss.freq.
dt = mean(diff(ref.t));
freq = 1/dt;
dspl = round(freq / gnss.freq);
gnss_r.t = ref.t (1:dspl:end, :);
gnss_r.lat = ref.lat (1:dspl:end, :);
gnss_r.lon = ref.lon (1:dspl:end, :);
gnss_r.h = ref.h (1:dspl:end, :);
gnss_r.vel = ref.vel (1:dspl:end, :);
gnss_r.freq = round(1/mean(diff(gnss_r.t)));
% Gaussian noise vectors
r1 = randn(size(gnss_r.t));
r2 = randn(size(gnss_r.t));
r3 = randn(size(gnss_r.t));
r4 = randn(size(gnss_r.t));
r5 = randn(size(gnss_r.t));
r6 = randn(size(gnss_r.t));
gnss.t = gnss_r.t;
gnss.lat = gnss_r.lat + gnss.std(1) .* r1;
gnss.lon = gnss_r.lon + gnss.std(2) .* r2;
gnss.h = gnss_r.h + gnss.std(3) .* r3;
gnss.vel = gnss_r.vel + [gnss.stdv(1).*r4 gnss.stdv(2).*r5 gnss.stdv(3).*r6];
end
🔗 参考文献
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2.1 bp时序、回归预测和分类
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2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
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2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
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