【USBL】超短基线，与DVL、IMU的数据融合，使用扩展卡尔曼滤波，提供MATLAB代码，粘贴到MATLAB脚本上可直接运行

最新推荐文章于 2026-01-09 10:56:32 发布
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#matlab #开发语言 #三维定位 #水下 #定位

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% USBL（超短基线）与DVL（多普勒速度测量仪）、IMU（惯性测量元件）的融合，三维，基于方位角与距离测量的目标定位仿真（EKF实现）
输出结果包含：1) USBL+DVL+IMU融合 2) 仅USBL观测 3) 仅DVL推算 4）仅IMU推算
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基于无迹卡尔曼滤波的惯性导航+DVL组合导航算法
ByteProwl的博客
08-07 1002
其中imu_data和dvl_data为已存储的IMU和DVL数据，imu_error和dvl_error为误差校正矩阵，noise_cov为系统噪声协方差矩阵，obs_noise_cov为测量噪声协方差矩阵。惯性导航和DVL是两种常见的水下机器人定位方法，惯性导航主要利用IMU测量姿态和加速度信息来推算机器人位置，而DVL则利用声纳测量水流速度和推算机器人相对于水流的运动量，通过两者的融合可以提高定位精度。将IMU和DVL数据进行组合，通过UKF进行状态估计，得到机器人当前的位置和速度信息。
《MATLAB定位与滤波例程》专栏目录，持续更新……
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
03-15 409
本专栏针对动态目标定位时，往往有轨迹的滤波需求，因此给出TOA/AOA/RSSI等定位方法与EKF/UKF/CKF等滤波方法结合的matlab例程，弥补另一个专栏《MATLAB定位程序与详解》只提供静态、单点定位方法的缺陷。
多传感器信息融合实战：INS+DVL与IMU+GPS组合应用
weixin_31459297的博客
09-27 2653
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：多传感器信息融合技术在IT领域至关重要，涉及整合多源传感器数据以提升系统性能。本技术主要关注INS（惯性导航系统）与DVL（声纳测速仪）组合以及IMU（惯性测量单元）与GPS（全球定位系统）组合的应用。INS+DVL在水下导航中提供精准定位，而IMU+GPS组合在移动设备中实现稳定定位。核心算法如卡尔曼滤波器应用于这些组合中以减少传感...
协议学习-USB
m0_67983902的博客
03-25 5036
USB，Universal Serial Bus,即通用串口总线 USB是用差分的方法进行传输的，就是在发送端两条信号线上发送幅值一样但是相位相反的信号，然后在接收端将这两个信号进行减法运算，就会得到相位相同幅值翻倍的信号。将两条信号线进行扭在一起，根据电磁学的原理，可以近似认为两条线受到的干扰信号的幅值和相位是相同的，所以在进行减法运算的时候就会将干扰信号给去除掉，提高其抗干扰的能力。 USB的编码方式为NRZI（Non Return to Zero Invert，不归零就反向），NRZI编码是一种映射
【USBL MATLAB例程】超短基线，与DVL、IMU的数据融合，使用扩展卡尔曼滤波，提供MATLAB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
10-07 587
本文提出了一种基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的USBL、DVL和IMU多传感器融合定位方法。通过建立三维运动模型，实现了USBL方位角/距离测量、DVL速度信息和IMU惯性数据的融合处理。仿真结果表明，多传感器融合方案相比单一传感器（仅USBL、仅DVL或仅IMU）具有更高的定位精度，有效降低了累积误差。文中提供了完整的MATLAB实现代码，包括传感器噪声建模、Jacobian矩阵计算和EKF滤波等关键环节，可用于水下目标定位等应用场景。误差分析图表直观展示了不同传感器组合的定位性能差异。
USBL与DVL数据融合的实时定位系统，MATLAB仿真
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
09-20 1839
USBL是一种基于声学信号的定位技术，通常用于测量水下设备与水面基站之间的相对位置。其工作原理是通过声波传播时间和相位差计算目标位置。USBL在许多应用中表现良好，但其精度受到环境噪声、声速变化和水流影响的制约。
【滤波跟踪】基于matlab无迹卡尔曼滤波惯性导航+DVL组合导航【含Matlab源码 2019期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
08-04 6535
无迹卡尔曼滤波惯性导航+DVL组合导航 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于多传感信息融合定位的水下机器人系统设计与应用技术研究
huanghm88的专栏
12-11 62
水下机器人多传感器融合定位研究 摘要 本研究针对水下机器人定位精度不足的问题，提出了一种基于多传感器信息融合的定位系统解决方案。系统整合了惯性导航系统(INS)、多普勒速度计程仪(DVL)、深度传感器和超短基线定位系统(USBL)等多种传感器数据，通过卡尔曼滤波算法实现高精度定位。研究建立了水下机器人运动学和传感器误差模型，在MATLAB环境下实现了扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)两种融合算法。仿真结果表明，该融合定位系统相比单一传感器定位精度提高了68%以上，能够满足复杂水下环境的高精度
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02-28 957
无迹卡尔曼滤波惯性导航+DVL组合导航 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【USBL MATLAB例程】超短基线，与DVL、IMU的数据融合，使用扩展卡尔曼滤波（EKF）
09-23
USBL（超短基线）与DVL（多普勒速度测量仪）、IMU（惯性测量元件）的融合，三维，基于方位角与距离测量的目标定位仿真（EKF实现）。 输出结果包含：1) USBL+DVL+IMU融合 2) 仅USBL观测 3) 仅DVL推算 4）仅IMU推算
有三个MEMS，利用DVL进行组合，怎么结合深度学习和卡尔曼滤波实现MEMS的初始对准
04-02
引用[4]讨论了使用粒子滤波结合误差模型处理DVL和USBL的数据融合，其中提到比例因子和航向误差的建模。这可能对如何设计卡尔曼滤波中的状态方程和观测方程有帮助。 用户的问题是关于深度学习与卡尔曼滤波的结合方法...
【MATLAB代码介绍】【空地协同】UAV辅助的UGV协同定位，无人机辅助地面无人车定位，带滤波，MATLAB
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
01-08 374
UAV辅助UGV的协同定位仿真系统,可评估在GNSS精度不足时，引入空中平台对地面定位的改善效果
【微实验】数模美赛备赛MATLAB实战：一文速通各种“马尔可夫”（Markov Model）
Harrytutu_ZuiYue的博客
01-06 1406
摘要：本实验通过MATLAB实现了马尔可夫模型三大变体的仿真应用。马尔可夫链(MC)成功预测股票涨跌趋势，验证了稳态分布特性；隐马尔可夫模型(HMM)准确完成词性标注任务，Viterbi算法推断结果与语义逻辑一致；马尔可夫决策过程(MDP)通过Q-Learning在复杂网格环境中规划出最优路径，训练成功率100%。实验结果表明，三类模型均能有效处理时序数据，其中MC适用于随机过程建模，HMM擅长序列标注，MDP在决策优化方面表现突出。模型性能验证了马尔可夫"无后效性"假设的实用价值，为金
使用MATLAB绘制3D心形图和玫瑰花图案
gihigo1998的博客
01-08 167
使用MATLAB绘制3D心形图和玫瑰花图案
【MATLAB例程，附代码下载链接】基于累积概率的三维轨迹，概率计算与定位，由轨迹匹配和滤波带来高精度位置，带测试结果演示
最新发布
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
01-09 687
基于候选轨迹匹配的三维地面目标定位方法。该方法假设目标运动受限于若干已知轨迹，通过融合GNSS观测数据与轨迹先验信息实现精确定位。
基于GA遗传优化的分位数回归QRBILSTM网络模型的多输入单输出预测算法matlab仿真
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
01-08 831
本文提出一种结合遗传算法(GA)和分位数回归双向长短时记忆网络(QR-BiLSTM)的多输入单输出预测方法。该方法利用GA优化QR-BiLSTM的超参数（隐含层数和学习率），以模型训练误差作为适应度函数，通过选择、交叉和变异操作筛选最优参数组合。QR-BiLSTM通过双向LSTM捕捉时序特征，结合分位数回归实现区间预测，克服传统点预测的局限性。算法在Matlab2024b环境下实现，包含完整的训练和预测流程，通过对比预测值与真实值评估性能。实验结果表明，该方法能有效量化预测不确定性，为决策提供更全面的参考依
两轮车MATLAB仿真程序的实现方法
guygg88的博客
01-05 176
两轮车MATLAB仿真程序的实现方法
基于MATLAB GUI的伏安法测电阻实现方案
ghie9090的博客
01-08 180
基于MATLAB GUI的伏安法测电阻实现方案
matlab_绘图线条颜色显示和点的形状显示
qjworkman的博客
01-07 338
MATLAB 绘图样式由颜色符 + 标记符 + 线型组成，三部分可自由组合（也可只选其一），比如k*:表示 “黑色星号标记 + 黑色点线”。常用标记符包括圆圈 (o)、叉号 (x)、正方形 (s)、三角形 (^/v) 等，满足不同可视化需求。线型除了实线 (-)，还有虚线 (–)、点线 (😃、点划线 (-.)，可根据需要选择是否显示连线。
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