文章介绍了 GNSS 与惯性传感器融合在导航系统中的重要性，以克服 GNSS 的局限性。通过 MATLAB 示例代码展示了如何结合这两种传感器的数据，使用导航滤波器提高定位和速度估计的准确性。最终，通过绘图展示融合结果，强调了多传感器融合对于提升导航系统性能的效果。
GNSS与惯性传感器融合及多传感器组合导航（附带MATLAB代码）
导航系统的准确性和可靠性在许多应用领域中至关重要，如航空、航海和汽车导航。全球导航卫星系统（GNSS）是一种常用的导航技术，它利用卫星信号来确定接收器的位置、速度和方向。然而，GNSS存在一些限制，如信号中断、多径效应和信号弱化等。为了克服这些问题，可以将GNSS与惯性传感器相结合，通过多传感器融合技术来提高导航系统的性能。
惯性传感器由加速度计和陀螺仪组成，可以测量物体的加速度和角速度。它们可以提供高频率的测量数据，但是随着时间的推移，积分误差会导致位置和姿态的漂移。GNSS与惯性传感器的融合可以利用两个系统的优势，通过滤波和融合算法来减小误差，并提供更准确和稳定的导航解决方案。
下面是一个使用MATLAB实现GNSS与惯性传感器融合的示例代码：
% 初始化导航滤波器参数
dt = 0.1; % 采样时间间隔
Q = diag([
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