哪位大神有GPS与INS松组合导航的扩展卡尔曼滤波算法的matlab仿真程序？有解释的 即使有设备的官方数据，有条件的话，还是要自己测.虽然理论上卡尔曼滤波应该对初值不敏感.但实际应用中，由于并不能满足卡尔曼滤波的严格要求.因此，卡尔曼滤波对初值还是敏感的.初值和实际情形偏差太大，还是有发散的可能.
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哪位大神有GPS与捷联惯导组合导航的卡尔曼滤波算法的matlab仿真程序？ 在下面的仿真的代码中，理想的观测量不是真实数据，而是自生成的正弦波数据，在真实的应用场景中，应该是一系列的参考数据。卡尔曼滤波器在INS-GPS组合导航中应用仿真Author：lylognEmail：lylogn@gmail.comCompany：BUAA-Dep3Time：2013.01.06参考文献：[1].邓正隆.惯导技术，哈尔滨工业大学出版社.2006.clear all；惯性-GPS组合导航模型参数初始化we=360/24/60/60*pi/180；地球自转角速度，弧度/spsi=10*pi/180；psi角度/弧度Tge=0.12；Tgn=0.10；Tgz=0.10；这三个参数的含义详见参考文献sigma_ge=1；sigma_gn=1；sigma_gz=1；连续空间系统状态方程X_dot(t)=A(t)*X(t)+B(t)*W(t)A=[0 we*sin(psi)-we*cos(psi)1 0 0 1 0 0；we*sin(psi)0 0 0 1 0 0 1 0；we*cos(psi)0 0 0 0 1 0 0 1；0 0 0-1/Tge 0 0 0 0 0；0 0 0 0-1/Tgn 0 0 0 0；0 0 0 0 0-1/Tgz 0 0 0；0 0 0 0 0 0 0 0 0；0 0 0 0 0 0 0 0 0；0 0 0 0 0 0 0 0 0；状态转移矩阵B=[0 0 0 sigma_ge*sqrt(2/Tge)0 0 0 0 0；0 0 0 0 sigma_gn*sqrt(2/Tgn)0 0 0 0；0 0 0 0 0 sigma_gz*sqrt(2/Tgz)0 0 0；'；输入控制矩阵转化为离散时间系统状态方程X(k+1)=F*X(k)+G*W(k)T=0.1；[F，G]=c2d(A，B，T)；H=[1 0 0 0 0 0 0 0 0；0-sec(psi。
