基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真（IMU与GPS数据由仿真生成）
一、引言
惯性导航系统（INS）与全球定位系统（GPS）的融合已经被广泛地用于各类应用中，例如，无人驾驶，无人机导航，和智能手机的位置服务等。这两种系统的主要优点在于：INS在GPS信号被阻断或中断的情况下能提供连续的位置、速度和姿态信息，而GPS则能提供全球覆盖，同时可以有效地抵消INS的积累误差。因此，INS和GPS的组合能提供更精确、可靠的导航信息。
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然而，INS和GPS融合系统的设计和实施面临着许多挑战，其中最重要的挑战之一是如何有效地处理INS的误差模型，特别是在高动态环境下。在这种情况下，间接卡尔曼滤波（Indirect Kalman Filter，IKF）被认为是一种有效的解决方案。本文的目标是基于IKF的INS和GPS融合，以及在MATLAB环境下进行仿真。
文章的后续部分将讨论INS和GPS的基本原理，IKF的工作机制，以及如何在MATLAB中实现基于IKF的INS和GPS融合。文章还将通过MATLAB仿真展示融合系统的性能。
二、INS和GPS的基本原理
惯性导航系统（INS）基于牛顿运动定律，通过测量物体的加速度和角速度，计算其位置、速度和姿态。然而，INS的误差会随时间累积，因此需要外部系统来抵消这些误差。
全球定位系统（GPS）是一种全球卫星导航系统，能够提供精确的位置、速度和时间信息。GPS的优点是全球覆盖、精确性高，但其性能会受到信号阻挡、大气延迟等影响。
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