【滤波跟踪】基于卡尔曼滤波的惯性导航_GNSS松耦合导航算法附matlab代码

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🔥 内容介绍

一、组合导航的技术背景与核心需求

惯性导航系统（INS）与全球导航卫星系统（GNSS）是当前主流的两种导航技术，但其单独工作时均存在明显局限：

• INS 的缺陷：基于牛顿运动定律通过惯性测量单元（IMU）的加速度计、陀螺仪计算位置、速度与姿态，但误差会随时间累积（如陀螺仪零偏导致姿态漂移，加速度计噪声引发位置偏差），长期导航精度显著下降（例如低成本 IMU 的水平位置误差可能在 1 小时内超过 100 米）；

• GNSS 的缺陷：通过接收卫星信号解算绝对位置与速度，长期精度稳定（如 GPS 单点定位精度约 5-10 米），但易受遮挡（如城市高楼、隧道、森林）导致信号失锁，出现 “导航中断”，且动态场景下（如高速运动、强电磁干扰）定位刷新率与可靠性降低。

组合导航通过 “优势互补” 解决上述问题：INS 提供高频（通常 100-1000Hz）连续导航输出，GNSS 提供低频（通常 1-10Hz）绝对基准修正 INS 误差，而松耦合是实现二者融合的经典架构 —— 无需解算 GNSS 原始观测值（如伪距、载波相位），仅利用 INS 与 GNSS 的位置、速度输出进行融合，具备结构简单、计算量小、兼容性强的优势，广泛应用于车载导航、无人机飞行控制、船舶导航等场景。

卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）作为线性系统最优状态估计方法，能在噪声环境下实时融合多源数据，精准估计 INS 误差并修正输出，是松耦合导航的核心算法支撑。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% genAttitudeSin

% if Cnbsins(3,3)>0

% Attitude_sins(1,:) = atan(-Cnbsins(1,3)/(Cnbsins(3,3)+eps)); % RollSins

% elseif Cnbsins(3,3)<0 && Cnbsins(1,3)>0

% Attitude_sins(1,:) = atan(-Cnbsins(1,3)/(Cnbsins(3,3)+eps)) - pi;

% elseif Cnbsins(3,3)<0 && Cnbsins(1,3)<0

% Attitude_sins(1,:) = atan(-Cnbsins(1,3)/(Cnbsins(3,3)+eps)) + pi;

% else

% error('"Cnbsins" may have an error value');

% end

%

% Attitude_sins(2,:) = asin(Cnbsins(2,3)); % PitchSins

if Cnbsins(3,3)>0

Attitude_sins(2,:) = atan(-Cnbsins(1,3)/(Cnbsins(3,3)+eps)); % RollSins

elseif Cnbsins(3,3)<0 && Cnbsins(1,3)>0

Attitude_sins(2,:) = atan(-Cnbsins(1,3)/(Cnbsins(3,3)+eps)) - pi;

elseif Cnbsins(3,3)<0 && Cnbsins(1,3)<0

Attitude_sins(2,:) = atan(-Cnbsins(1,3)/(Cnbsins(3,3)+eps)) + pi;

else

error('"Cnbsins" may have an error value');

end

Attitude_sins(1,:) = asin(Cnbsins(2,3)); % PitchSins

if abs(Cnbsins(2,2))<=eps && Cnbsins(2,1)>0 % YawSins

Attitude_sins(3,:) = pi/2;

elseif abs(Cnbsins(2,2))<=eps && Cnbsins(2,1)<0

Attitude_sins(3,:) = -pi/2;

elseif Cnbsins(2,2)>0

Attitude_sins(3,:) = atan(Cnbsins(2,1)/(Cnbsins(2,2)+eps));

elseif Cnbsins(2,2)<0 && Cnbsins(2,1)>0

Attitude_sins(3,:) = atan(Cnbsins(2,1)/(Cnbsins(2,2)+eps)) + pi;

elseif Cnbsins(2,2)<0 && Cnbsins(2,1)<0

Attitude_sins(3,:) = atan(Cnbsins(2,1)/(Cnbsins(2,2)+eps)) - pi;

end

🔗 参考文献

[1]曾广裕,申强,李东光,等.基于扩展卡尔曼滤波的全球导航卫星系统矢量跟踪建模与仿真[J].兵工学报, 2015, 36(3):530-538.DOI:10.3969/j.issn.1000-1093.2015.03.022.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

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

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

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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