【目标融合】基于最小二乘结合卡尔曼滤波实现GNSSDR陀螺 - 磁罗盘数据融合附Matlab代码

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🔥 内容介绍

该代码实现了一套完整的多源融合导航系统，核心逻辑是通过 “最小二乘初始化→GNSS 滤波→航位推算（DR）→GNSS/DR 卡尔曼融合” 的流程，实现高精度的载体位置、速度和航向估计，适用于车载、机器人等移动平台的导航定位。以下从流程架构、核心模块、数学原理到工程实现进行深度拆解：

一、整体流程总览

代码按 8 个步骤逐步推进，形成 “初始化→独立解算→融合优化” 的闭环，流程清晰且符合工程实践：

1. 常量定义：配置噪声、系统参数；

2. 数据读取：加载 GNSS 伪距、伪距率和 DR 传感器数据；

3. 最小二乘（LS）初始化：估计初始位置、速度、钟差和钟漂；

4. 异常值剔除：移除粗差卫星数据，重新优化 LS 解；

5. GNSS 卡尔曼滤波：基于 LS 初始值，用卡尔曼滤波平滑 GNSS 观测，提升定位精度；

6. 陀螺 - 磁罗盘融合：融合陀螺仪和磁罗盘数据，估计高精度航向角；

7. 航位推算（DR）解算：结合轮速和融合航向，实现纯 DR 定位；

8. GNSS/DR 卡尔曼融合：用 GNSS 修正 DR 累积误差，输出最终融合导航结果

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Inputs:

% r_eb_e Cartesian position of body frame w.r.t. ECEF frame, resolved

% along ECEF-frame axes (m) 3x1 column vector

% v_eb_e velocity of body frame w.r.t. ECEF frame, resolved along

% ECEF-frame axes (m/s) 3x1 column vector

% C_b_e body-to-ECEF-frame coordinate transformation 3x3 matrix

%

% Outputs:

% L_b latitude (rad)

% lambda_b longitude (rad)

% h_b height (m)

% v_eb_n velocity of body frame w.r.t. ECEF frame, resolved along

% north, east, and down (m/s) 3x1 column vector

% C_b_n body-to-NED coordinate transformation 3x3 matrix

% Parameters

R_0 = 6378137; %WGS84 Equatorial radius in meters

e = 0.0818191908425; %WGS84 eccentricity

% Copyright 2012, Paul Groves

% License: BSD; see license.txt for details

% Begins

% Convert position using Borkowski closed-form exact solution

% From (2.113)

lambda_b = atan2(r_eb_e(2),r_eb_e(1));

% From (C.29) and (C.30)

k1 = sqrt(1 - e^2) * abs (r_eb_e(3));

k2 = e^2 * R_0;

beta = sqrt(r_eb_e(1)^2 + r_eb_e(2)^2);

E = (k1 - k2) / beta;

F = (k1 + k2) / beta;

% From (C.31)

P = 4/3 * (E*F + 1);

% From (C.32)

Q = 2 * (E^2 - F^2);

% From (C.33)

D = P^3 + Q^2;

% From (C.34)

V = (sqrt(D) - Q)^(1/3) - (sqrt(D) + Q)^(1/3);

% From (C.35)

G = 0.5 * (sqrt(E^2 + V) + E);

% From (C.36)

T = sqrt(G^2 + (F - V * G) / (2 * G - E)) - G;

% From (C.37)

L_b = sign(r_eb_e(3)) * atan((1 - T^2) / (2 * T * sqrt (1 - e^2)));

% From (C.38)

h_b = (beta - R_0 * T) * cos(L_b) +...

(r_eb_e(3) - sign(r_eb_e(3)) * R_0 * sqrt(1 - e^2)) * sin (L_b);

% Calculate ECEF to NED coordinate transformation matrix using (2.150)

cos_lat = cos(L_b);

sin_lat = sin(L_b);

cos_long = cos(lambda_b);

sin_long = sin(lambda_b);

C_e_n = [-sin_lat * cos_long, -sin_lat * sin_long, cos_lat;...

-sin_long, cos_long, 0;...

-cos_lat * cos_long, -cos_lat * sin_long, -sin_lat];

% Transform velocity using (2.73)

v_eb_n = C_e_n * v_eb_e;

% Transform attitude using (2.15)

C_b_n = C_e_n * C_b_e;

🔗 参考文献

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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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🌟 路径规划方面

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交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

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零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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