【MATLAB代码】平面上的组合导航例程，使用EKF融合IMU和GNSS数据，8维状态量和2维观测量，附完整的代码

最新推荐文章于 2026-01-01 21:20:54 发布
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#matlab #平面 #开发语言 #导航 #组合导航 #EKF #扩展卡尔曼滤波

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8维状态量：位置（2）+速度（2）+航向角（1）+航向角角速度（1）+加速度（2），2维观测量：XY位置
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运行结果

轨迹对比：
8维状态量和2维观测量
各轴位移与速度曲线对比：
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误差对比：
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命令行截图：
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MATLAB源代码

完整代码如下：

% 二维状态量的EKF例程（有严格的组合导航推导）
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【MATLAB代码】严格推导的二维组合导航，模拟UKF（无迹卡尔曼滤波）融合IMU和GNSS，附完整代码
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
08-29 209
该文章介绍了基于UKF（无迹卡尔曼滤波）的二维IMU/GNSS组合导航系统建模与实现方法。通过MATLAB仿真，展示了真实轨迹、纯IMU积分和UKF估计的对比结果。系统采用15维误差状态模型，包含位置、速度、姿态及传感器偏差，并考虑了IMU噪声和GNSS观测噪声的影响。仿真结果表明，UKF能有效抑制传感器噪声和漂移，相比纯IMU积分显著提高了导航精度。文章提供了完整的MATLAB源代码，可直接运行复现结果。
【MATLAB代码】基于EKF的二维组合导航仿真代码，状态量为位置、速度、航向角与IMU偏置，观测量为XY轴的位置和速度，附完整代码
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
08-27 234
摘要 本文实现了一个基于8维误差状态模型的扩展卡尔曼滤波(EKF)组合导航算法，用于二维运动轨迹估计。系统状态包括位置、速度、航向角、陀螺偏差和加速度计偏差，观测量为GNSS位置和速度。通过仿真圆形运动轨迹，对比了纯IMU积分和EKF算法的性能。结果显示EKF显著提高了定位精度，位置误差均值从纯IMU的3.31m降至0.03m。文中提供了完整的MATLAB源代码，包含状态转移、观测模型和雅可比矩阵计算等核心函数，可直接运行复现实验结果。该算法适用于需要高精度导航的移动平台，如无人机和自动驾驶车辆。
融合定位学习--惯性导航解算及误差分析
weixin_44081378的博客
07-13 983
1、静止和匀速运动，欧拉法和中值法的差异较小，这是由于imu测得的加速度接近0，速度的变化也较小，所以对于中值法和欧拉法来说差异较小2、加速运动和加减速运动，中值法的精度大于欧拉法，这是由于imu测得的加速度不再是0，速度的变化较大，所以中值法更为合理，误差相对欧拉法较小。
【BP回归预测】基于鹈鹕优化算法POA实现光伏数据预测多输入单输出附matlab代码
matlab_dingdang的博客
07-04 688
​一、背景介绍光伏产业作为新能源的重要组成部分，其发展对于全球能源结构的优化具有重要意义。然而，光伏数据的预测仍然面临着诸多挑战，如数据量大、非线性关系复杂等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于鹈鹕优化算法POA的BP回归预测方法，实现多输入单输出的突破。二、鹈鹕优化算法POA简介鹈鹕优化算法（Pelican Optimization Algorithm, POA）是一种基于鹈鹕捕食行为的启发式优化算法。与传统的优化算法相比，POA具有更强的全局搜索能力和更快的收敛速度。
simulink和flightgear联合仿真（导入四旋翼模型进行仿真）
stm6667的博客
04-20 5315
完整的simulink如下图所示：图1图中红框1是给定信号，输出一个方波信号，从上到下依次是飞机模型的x,y,z轴坐标以及偏航角yaw；红框2是控制器模块，输入为飞机模型的x,y,z轴坐标以及偏航角yaw，其输出从上到下依次是x,y,z,roll,pitch,yaw。控制器可以自己搭建或者利用现成的，本文不再赘述。红框3是fg和simulink通信模块，其输入端1为位置和姿态信息，输入端2为发送给fg的rpm数组。
【MATLAB例程】平面上的组合导航例程，使用EKF融合IMU和GNSS数据，8维状态量和2维观测量，附代码下载链接
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
09-05 1222
本文介绍了一个基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的二维组合导航系统，通过融合IMU和GNSS数据实现精确的导航定位。系统采用8维状态向量（位置、速度、航向角及传感器偏差）和2维观测模型，构建了完整的非线性状态转移方程和观测方程。算法特点包括多传感器数据融合、实时偏差估计补偿、误差状态建模等。仿真结果显示，该EKF方法能有效提高导航精度，在GNSS信号中断时仍能保持良好性能。文中提供了完整的MATLAB实现代码和详细的数学推导，适用于实时导航应用场景。
【EKF组合导航代码153】MATLAB代码，15维状态量、3维观测量的组合导航，滤波使用EKF。附完整代码，可直接复制
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
09-19 181
该摘要介绍了基于15维误差状态模型的扩展卡尔曼滤波(EKF)组合导航算法实现。系统状态包括位置(3)、速度(3)、姿态(3)、陀螺偏差(3)和加速度计偏差(3)，观测量为三维位置。代码生成螺旋上升轨迹进行仿真，对比了纯IMU积分和EKF融合结果，展示了三维轨迹、速度、位置和姿态的估计效果，以及误差对比曲线。MATLAB源代码可直接运行，包含完整的噪声参数设置、状态初始化、轨迹生成和EKF滤波实现。
组合导航的MATLAB代码，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，附完整代码
985工科博士毕业，专攻定位、导航和滤波等算法研究。从业10年，主要使用MATLAB
09-26 101
本文提出了一种基于8维状态模型的平面运动估计算法，采用容积卡尔曼滤波器(CKF)融合IMU和GNSS数据。算法建立了包含位置、速度、姿态和传感器偏差的完整状态空间模型，利用CKF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。仿真结果表明，该方法能有效结合IMU的高频更新特性和GNSS的绝对定位优势，显著提高了轨迹估计精度。MATLAB实现验证了算法的有效性，位置误差控制在3米以内，速度误差优于0.1m/s，充分体现了多传感器融合的互补优势。
基于Matlab模拟时变瑞利衰落信道中的差分放大转发中继
matlab_dingdang的博客
06-17 567
1 算法原理2 算法流程。
衍生的UKF紧密耦合的INS / GPS集成导航
03-10
衍生的UKF紧密耦合的INS / GPS集成导航
UKF应用于GPS-IMU组合导航系统的MATLAB代码.doc
05-09
UKF应用于GPS-IMU组合导航系统的MATLAB代码，是function函数，写在word里面
手把手教你学Simulink--基于导航与路径规划的场景实例：基于GPS的无人机自主导航系统仿真
MHD0815的博客
08-05 60
本文介绍了基于Simulink的无人机自主导航系统仿真方法。系统包括GPS接收机、导航控制器、路径规划器和飞行器动力学模型等模块，通过纯追踪算法实现路径跟随。仿真流程涵盖模型创建、GPS数据生成、控制器设计、路径规划、动力学建模和环境模拟等步骤，最后通过性能评估验证系统有效性。该仿真方法为无人机自主导航系统设计提供了有效的验证手段，可帮助优化导航精度和稳定性。
手把手教你学Simulink——基于Simulink的无人机惯性导航系统（INS）仿真建模示例
MHD0815的博客
04-03 166
无人机惯性导航系统概述特点：惯性导航系统主要依赖于IMU（惯性测量单元），包括加速度计和陀螺仪，来计算无人机的位置、速度和姿态。关键组件IMU：用于测量加速度和角速度。坐标变换：将IMU数据从机体坐标系转换到导航坐标系。积分算法：通过对加速度和角速度进行积分来估算速度、位置和姿态。应用场景：航拍摄影、农业监测、物流配送等。仿真目标搭建一个简化的无人机惯性导航系统模型，涵盖从IMU输入到导航信息输出的全过程。分析不同条件下的系统响应特性（如累积误差），并探讨优化惯性导航的方法。
GPS与INS组合导航仿真：Matlab实现与分析
weixin_36288992的博客
08-21 370
随着技术的不断进步，全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）的组合使用已经成为现代导航技术的重要趋势。本章节将概述GPS和INS组合导航技术的基本概念、发展背景以及它们在不同应用领域中的作用。GPS技术依赖于地面或卫星上的无线电信号，能为地球表面的用户提供精确的位置、速度和时间信息。INS技术则利用高精度的加速度计和陀螺仪来跟踪载体的动态变化，不受外界信号干扰的影响。当GPS与INS相结合时，能够提供一种更加稳定和可靠的导航解决方案。
【WRF-GC】化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
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WW、forever的博客
01-01 9
化学初始/边界条件的处理说明（IC/BC in WRF-GC）
基于MATLAB的HSV颜色特征杂草图像识别系统设计与实现
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随着农业信息化和智能化的发展，农田杂草的快速、准确识别对提高作物产量和实现精准农业具有重要意义。针对传统人工识别效率低、主观性强的问题，本文设计并实现了一种基于 MATLAB 的 HSV 颜色特征杂草图像识别系统。
Matlab入门案例介绍—常用的运算符及优先级
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本文介绍了MATLAB中常用的运算符及其应用。算术运算符包括基本运算（+,-,,/,^）和矩阵运算（.,./,.^）等；关系运算符（==,~=,>,<,>=,<=）用于比较数值或矩阵；逻辑运算符分为元素级（&,|,~）和短路型（&&,||）。文章详细说明了各类运算符的使用方法、应用场景和注意事项，特别强调了矩阵运算与数组运算的区别。最后总结了MATLAB运算符的优先级顺序，括号运算具有最高优先级。这些运算符是MATLAB编程的基础组成部分，广泛应用于矩阵运算、
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