EDA365欢迎您登录！
您需要 登录 才可以下载或查看，没有帐号？注册
x
基于卡尔曼滤波的GPS/ INS位置组合导航及matlab仿真 方小星 江苏科技大学电子与信息学院，镇江212003
! f: x2 W3 F, C% V2 U摘要:对GPS/INS位置组合导航系统用kalman滤波分析，并应用MATLAB软件仿真,从仿真的结果得出kalman滤波对组合导航中的轨迹滤波跟踪有真不错的效果。
2 o P* r/ v7 V4 K1 \; t
0 j4 _0 I' w6 P. U关键字: GPS/INS ;位置组合导航;kalman;MATLAB, i2 E0 I. @$ h b$ ?2 Z0 [
& c6 B H' G5 Q- I! y1 c
0引言
( I! o0 C( }' H/ n
h0 F, D$ [4 s2 Q) p7 L3 C在任何系统中，为了对系统形成有效的控制，系统状态的准确把握显得尤为重要。我们可以通过一-系列的手段对特定系统进行观测，以估计出系统的过去、现在、未来的状态，具体应用可分别表现为对过去状况的评估、当前状态的实时控制、趋势的准确预测等等。最优估计出系统状态过程中，实际的量测往往是存在诸如来自系统自身、测量工具等所带来的干扰，控制论中将这种干扰定义为噪声。如何去寻求滤除这种噪声干扰，便成为最佳系统状态估计首先必须解决的问题。: G, P, k- c, d9 e
Kalman滤波等一些滤波算法便因此应运而生，其作为- .种最优估计理论与方法，由于它的实时递推、存储量小和简单易行的特点，在工程应用中受到了重视，广泛应用于信号处理、控制、通信、航天、制导、目标跟踪、石油勘探、故障诊断、卫星测控、GPS 定位、检测与估计及机器人等等领域。8 S8 H% s5 ^% T1 v5 t
卡尔曼滤波随时间及研究的发展，已形成了多种多样的理论和应用的形式。本次的学习带着了解认识.该滤波算法思想和数学思维的目的，只对一般卡尔曼滤波问题进行了基本的研究。% [. P" ^7 b+ D! {, O
' _+ A$ E' p! x" F' ^
1 KaIman滤波& r7 x0 M% o* E- o& M' x
1.1离散系统的Ka Iman滤波问题( S9 }; x" Z- l8 M" Q* A+ k
设控制对象的离散模型为: & p7 F- V+ J' F+ X/ y$ P
1 W1 ?/ o0 e$ t8 }7 I- c2 ?3 w# ?! ?$ O8 J7 w# G( e
- f! w6 O: I1 l! C5 C" c
4 G- f% @8 W2 J; U( _
5 u; m, V7 Y) R. m
8 |- B7 y5 B& s. G! D9 g b. s& [1 W6 A
7 r% O1 y9 u. _: b$ E. `
| 
/1 
发表于 2020-1-9 14:21
收藏
淘帖
支持！
反对！