Kalman滤波在惯性导航精对准中的应用代码

本代码基于Kalman滤波算法实现了惯性导航精对准过程，适用于Matlab环境，便于初学者学习和参考。

代码功能

• 精对准：利用Kalman滤波算法，实现导航系统的精确对准。
• 惯性数据处理：接收并处理惯性传感器数据，确保数据的可靠性。

使用说明

1. 初始化传感器数据，读取初始状态。
2. 执行Kalman滤波预测和更新步骤。
3. 输出精对准后的姿态角数据。

代码示例

% 初始化
initial_state = [...];
P = [...];
...

% Kalman预测
for t = 1:N
    state_pred = A * state + B * u;
    P_pred = A * P * A' + Q;
    ...
end

% Kalman更新
for k = 1:K
    K_gain = P_pred * H' * inv(H * P_pred * H' + R);
    state = state_pred + K_gain * (measurement - H * state_pred);
    P = (eye(size(K_gain,1)) - K_gain * H) * P_pred;
end

注意事项

• 噪声矩阵Q、R的初始化对精度有很大影响，建议根据实验数据调整。
• 滤波频率的选择需匹配传感器采样频率，确保数据处理及时性。

以上是基于Kalman滤波的惯性导航精对准代码的简要实现。