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基于卡尔曼滤波的GPS/ INS位置组合导航及matlab仿真

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发表于 2020-1-9 14:21 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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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

+ p5 ?& d. X) Q$ \, t' J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。
3 C7 w, I: e/ q! T" [, p9 d3 D& {6 d* U3 z: D3 o& l
关键字: GPS/INS ;位置组合导航;kalman;MATLAB
( P) Z2 o, ]; s! f
* [- G7 h5 a- v- A( F0引言  h6 H% S4 v* d: O& |, R/ h
# E1 [5 \1 y* F( `
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。1 H$ S  t. `! m+ ^; \  |9 T
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。
: e/ L/ w6 e2 [& f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。9 M8 U6 {* G  q8 \# m3 q/ j

& r$ `: E4 d7 k2 s6 o$ d7 V1 KaIman滤波5 s  d4 y; G2 k- a4 s0 D* E# Q& E& {
1.1离散系统的Ka Iman滤波问题$ h# b% U$ s- u# R; P% D
设控制对象的离散模型为:
3 f( ^, n6 S! A' k' D& q. T0 \# ?& l# a2 C
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发表于 2020-1-9 19:05 | 只看该作者
基于卡尔曼滤波的GPS/ INS位置组合导航及matlab仿真

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发表于 2020-11-25 02:07 | 只看该作者

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发表于 2021-7-20 06:00 | 只看该作者
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