人工智人-家居设计-SINSGPS组合导航系统中智能信息处理融合技术的应用与研究.pdf

强跟踪滤波程序在组合导航中的应用研究，matlab代码，可运行。

GNSS 与惯性及多传感器组合导航系统原理 第二版附带的光盘文件，iso格式，使用虚拟光驱打开即可 附录 A 向量和矩阵 A.l 向量介绍 A.2 矩阵介绍 A.3 特殊矩阵类型 A.4 矩阵求逆 A.5 微积分 光盘目录 A.6 特征值、特征向量和矩阵分解 参考文献 附录 B 统计测量、概率和随机过程 B.l 数据的随机测量 B.2 概率 B.3 标准分布 B.4 随机过程 B.5 假设检验 参考文献 附录 C 位置表征、变换和转化 C.l 数据 C.2 笛卡儿坐标到曲线坐标的转化方法 C.3 正交向量 C .4 逆墨卡托( Mercator) 投影 参考文献 附录 D 状态估计的补充专题 D.l 最小二乘估计 D.2 施密特-卡尔曼滤波 D.3 粒子滤波专题 参考文献 附录 E 惯性传感器和惯性导航的补充专题 E.l 新型惯性传感器技术 E. 2 质量转子陀螺仪 E -3 E.3 全加速度计 IMU E -6 E.4 惯性导航的历史 E -7 E. 5 平台式惯性导航系统 E -7 E. 6 四元数导航方程的实现 E -8 E. 7 当地切平面坐标系导航方程

杨元喜——组合导航与融合导航(简本)，详细介绍各种导航

给出了IMU在地固坐标系中的误差方程，介绍并分析了自适应滤波和渐消Kalman滤波算法原理，然后将渐消因子引入到自适应滤波算法中，并将其应用到IMU/GPS松组合导航系统中，最后利用一个实际算例证明了该组合导航系统的有效性。

基于matlab的四元数卡尔曼滤波组合导航算法

卡尔曼滤波 组合导航

卡尔曼滤波技术，包含初始对准以及组合导航

探讨了一种适用于SINS/DVL组合导航系统的滤波原理,通过分别建立捷联惯导系统误差模型和多普勒误差模型,利用间接卡尔曼滤波原理和反馈校正法,对系统进行仿真与分析,由惯性器件的误差方差通过导航系统的误差模型得出导航参数的误差方差,结果表明,该组合导航系统的定位精度要远远高于单纯捷联惯导系统。同时,针对SINS/DVL组合导航系统工作特点及特定情况下AUV的定位精度要求,提出了一种GPS辅助SINS/DVL组合导航系统导航定位的方案。

CSDN博客:《非线性滤波——基于EKF的INS/GPS松组合算法的研究（直接法|EKF|欧拉角）》附件资源 博文地址：https://blog.csdn.net/tsuibeyond/article/details/103835894 摘要：由于大多数的INS/GPS组合导航算法模型都是基于非线性模型，如何有效的融合INS与GPS的测量信息来对当前载体的位置、速度、姿态等信息进行估计成为一个被长期研究的课题。本篇博客试图记录一下使用直接法EKF算法实现INS/GPS松组合的过程，姿态角以欧拉角表示。