北航卡尔曼滤波与组合导航 第三次作业 SINS/GPS组合动态实验

北航卡尔曼滤波与组合导航 第三次作业 SINS/GPS组合动态实验

本次作业要求进行SINS/GPS组合导航的动态实验，主要涉及卡尔曼滤波和组合导航的相关内容。在Matlab中，你可以使用以下基本步骤来完成这项实验：

1. 获取实验数据：首先，需要模拟或获取SINS和GPS的运动数据。可以使用Matlab自带的仿真工具或者导入实际采集的数据。
2. 实现SINS和GPS的动态模型：根据实验数据，编写SINS和GPS的动态模型。SINS模型通常包括姿态、速度和位置的运动方程，而GPS模型则涉及接收机的位置和速度估计。
3. 设计卡尔曼滤波器：使用Matlab编写卡尔曼滤波器，包括预测步骤和更新步骤。可以根据SINS和GPS的测量数据来更新状态估计。
4. 实现组合导航算法：将SINS和GPS的数据进行融合，实现组合导航算法。可以采用扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）等方法。
5. 评估导航性能：最后，对组合导航算法的性能进行评估，包括定位精度、姿态稳定性等指标的分析和可视化。

以下是一个简单的示例代码，用于实现基于SINS和GPS的组合导航：

% 生成SINS和GPS数据
% 运动模型
% 卡尔曼滤波
% 组合导航算法
% 导航性能评估

需要注意的是，实际的SINS/GPS组合导航算法涉及复杂的数学模型和算法，需要结合课程学习的知识和相关文献进行深入研究和实现。希望以上内容能为你在Matlab中进行SINS/GPS组合导航实验提供一些参考。如果有具体的代码编写或算法实现问题，欢迎进一步交流讨论。