GNSS与UWB紧耦合滤波，二维平面，【附matlab源代码】，可根据需要自行修改为一维和三维的情况

原创 已于 2025-04-06 11:14:07 修改 · 209 阅读 · 0 ·
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#平面 #matlab #开发语言

于 2025-03-22 13:59:10 首次发布

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这是一段MATLAB代码，用于模拟GNSS（全球导航卫星系统）和UWB（超宽带）技术的融合定位系统。订阅专栏后，可查看完整的MATLAB代码，粘贴到空脚本中即可直接运行

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运行结果

命令行输出的误差统计结果：
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定位示意图截图：
在这里插入图片描述

matlab代码

%% GNSS-UWB融合定位仿真系统，紧耦合
clc; clear; close all;

%% 参数设置
dt = 1;           % 时间步长(s)
total_time
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05-29 1174
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【信息融合】基于卡尔曼滤波实现多车辆 GNSS UWB 融合定位附matlab代码
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【室内导航通过视觉惯性数据融合】将用户携带的智能手机收集的惯性数据与手机相机获取的视觉信息进行融合研究（Matlab代码实现）
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【matlab例程】GNSS与UWB紧耦合滤波，二维滤波，可根据需要自行修改为一维和三维的情况
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模拟了GNSS和UWB技术的融合定位系统，并使用扩展卡尔曼滤波器估计了目标位置和速度。结果显示了真实轨迹、GNSS观测和融合结果，并计算了平均误差。
组合导航的MATLAB例程，二维平面上的CKF滤波，融合IMU和GNSS数据，仿真，观测为X和Y轴的坐标
09-24
使用8维状态模型，全面描述了平面运动中的位置、速度、姿态和传感器偏差，采用容积卡尔曼滤波器处理非线性问题，相比传统EKF具有更好的数值稳定性和精度，实现了IMU与GNSS的有效融合，充分发挥两种传感器的互补优势...
北斗导航 | 基于IMU与GNSS紧耦合的车辆位姿估计（matlab代码）
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一个用于GNSS导航中轨道动力学、传播和滤波的MATLAB库。 附matlab代码.rar
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1.版本：matlab2014/2019a/2024a ...3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计
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【二维，UKF，速度滤波】DVL与IMU的融合例程，模拟速度和惯导的融合，适用于二维平面、非线性的运动轨迹。订阅专栏后可直接查看代码
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紧耦合滤波与优化仿真matlab代码
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<think>好的，我需要帮用户寻找关于紧耦合滤波与优化仿真的Matlab代码示例。首先，用户提到了PSINS工具箱，引用[3]里提到PSINS支持组合导航算法，包括GNSS/INS紧耦合。所以这可能是一个关键资源。 接下来，我需要确认PSINS工具箱是否真的包含紧耦合滤波的示例代码。根据引用[3]的描述，PSINS确实有组合导航算法，特别是松耦合和紧耦合，所以应该包含相关函数。比如，可能涉及kalman滤波的函数，或者直接有案例脚本。 然后，用户可能需要具体的代码结构。通常，紧耦合滤波会融合IMU和GNSS的原始数据，比如伪距、多普勒等，而不是松耦合中使用的位置和速度。因此，代码示例应该包括IMU数据读取、GNSS原始数据处理、状态预测和量测更新步骤。 另外，用户提到了优化仿真，可能需要结合优化算法，比如引用[2]中的智能优化算法，但紧耦合本身更多是滤波问题，可能优化部分指的是参数调优或结合其他优化方法。不过，用户的主要需求可能在紧耦合滤波的实现上。 需要考虑用户是否有PSINS工具箱，可能需要指导如何获取和安装。同时，代码示例可能需要解释关键部分，比如状态方程、量测方程的建立，卡尔曼滤波的初始化，以及如何运行仿真。 最后，生成相关问题，可能需要围绕紧耦合滤波的其他实现方式、与松耦合的区别，或者如何在其他平台如嵌入式系统上应用，结合引用[1]提到的LeGO-LOAM在嵌入式设备上的优化。</think>根据PSINS工具箱的文档[^3]，其包含GNSS/INS紧耦合组合导航的代码实现。以下是典型的紧耦合滤波仿真代码结构及实现步骤： ### 一、紧耦合滤波核心代码框架（基于PSINS） ```matlab %% 初始化 ts = 0.01; % 采样时间 imu = imufile('imu_data.bin'); % 读取IMU数据 gnss = gnssfile('gnss_obs.dat'); % 读取GNSS原始观测 %% 建立滤波器 kf = kfinit(... 'nts', ts,... % 时间间隔 'Phykalman', @PhyUpdate,... % 状态方程函数 'Hk', @Hk_TC,... % 量测方程函数 'Qt', diag([0.1,0.1,0.1])...% 过程噪声矩阵 ); %% 紧耦合主循环 while ~isempty(imu) && ~isempty(gnss) % IMU机械编排 [att, vel, pos] = insupdate(imu(1:6), ts); % 状态预测 kf = kfupdate(kf); % GNSS量测更新（伪距/载波相位） if mod(kf.n,10)==0 % 每10步更新 zp = gnss_pseudorange(gnss); % 伪距观测 kf = kfupdate(kf, zp, Hk_TC); end % 存储结果 result(kf.n) = struct('att',att,'pos',pos); % 数据指针更新 imu(1:6) = []; gnss(1) = []; end ``` ### 二、关键技术实现 1. **状态方程**： $$ \delta \dot{\mathbf{x}} = \mathbf{F} \delta \mathbf{x} + \mathbf{G} \mathbf{w} $$ 其中包含姿态误差、速度误差、位置误差及IMU零偏误差状态量[^3] 2. **量测方程**： $$ \delta \mathbf{z} = \mathbf{H} \delta \mathbf{x} + \mathbf{v} $$ 使用GNSS伪距和载波相位作为观测量，设计雅可比矩阵$\mathbf{H}$ 3. **松/紧耦合区别**： - 松耦合：位置/速度作为观测量 - 紧耦合：直接使用伪距、多普勒等原始观测值[^3] ### 三、优化仿真要点 1. **噪声参数调优**： ```matlab kf.Qt = adaptnoise(kf, 'RLS'); % 使用递推最小二乘法自适应调整 ``` 2. **残差检测优化**： ```matlab if norm(zp - Hk_TC*kf.xk) < threshold % 残差检测 kf = kfupdate(kf, zp, Hk_TC); end ``` ### 四、获取完整代码 1. 访问PSINS官网下载工具箱 2. 参考案例`\demo\TC_GNSS_INS.m`文件 3. 运行测试脚本： ```matlab psinsdemo('TC_GNSS_INS'); % 展示紧耦合仿真效果 ```
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