实用的SINS仿真程序，适用于初学者快速入门

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丰富的捷联惯性导航原理及MATLAB仿真实验代码，对于初学者具有参考价值。

SINS初始对准的卡尔曼滤波方法的MATLAB程序，对初学者有帮助

严恭敏老师编写的SINS的Matlab仿真程序，包括大方位误差角扩展卡尔曼（EKF），滤波初始对准仿真，静态惯导/星敏感器组合，大姿态误差角非线性状态模型，UKF滤波。

捷联惯导的解算程序，相信对大家会有帮助的

捷联惯导仿真程序-MATLAB源代码 %飞行轨迹仿真 %加速度计输出，陀螺输出,及捷联惯导系统输出 %捷联惯导系统 %姿态矩阵初值 %位置矩阵 %四元数计算

本人编的一段程序，内有捷联惯导，kalman滤波初始对准和导航（输出校正、反馈校正），水平阻尼、方位阻尼，自适应滤波。

位置和定位系统（POS）通常集成了捷联惯性导航系统（SINS）和全球导航卫星系统（GNSS），是机载遥感，移动制图和车辆定位中的关键传感器。 POS可以使用基于融合方法的非线性卡尔曼滤波器模型提供可靠的，高频和高精度运动参数，例如扩展卡尔曼滤波器，无味卡尔曼滤波器，中心差卡尔曼滤波器（CDKF）和平方根CDKF（SR-CDKF） ）。 尽管非线性参数模型具有很高的效率，但是它们的预测和估计能力也受到限制，因为通常无法对POS的所有方面进行建模。 在本文中，提出了基于高斯过程（GP）的方法，以增强参数CDKF的预测和估计能力。 一方面，在训练数据有限的情况下，可以利用非线性参数CDKF估计POS的状态向量。 另一方面，GP可以同时考虑非线性参数CDKF中的噪声和不确定性。 因此，将GP合并到CDKF中可以进一步提高性能。 该方法在实际实验中得到了验证，结果表明，通过将增强的GP-CDKF（EGPCDKF）应用于SINS / GNSS集成系统，可以实现较大的性能优势。

对GPS/SINS组合导航的工作原理和模型建立进行详细的分析,设置了两个传感器。提出一种基于信息融 合的导航参数最优估计滤波方法。通过计算机仿真说明该方法可提高导航系统的计算精度和速度,有较好的容错性和 环境适应性,具有实际使用价值