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资源说明：【GPS和INS组合导航】
GPS（Global Positioning System，全球定位系统）与INS（Inertial Navigation System，惯性导航系统）是两种重要的导航技术。GPS依赖于接收来自地球轨道上卫星的信号来确定位置、速度和时间信息，而INS则通过测量载体的加速度和角速度来推算位置、速度和姿态。当两者结合使用时，可以实现更精确、更稳定的导航效果。
在MATLAB环境中进行GPS和INS组合导航的仿真，可以帮助我们理解和优化这种导航系统的设计。MATLAB是一种强大的数值计算和仿真工具，它提供了丰富的数学函数和可视化功能，使得复杂系统的建模和分析变得可能。
在提供的"GPS和INS组合导航Matlab仿真源码（包含实验数据）"中，我们可以期待找到以下关键知识点：
1. **GPS信号模拟**：源码可能会包含对GPS信号的模拟，包括信号的传播延迟、多路径效应和噪声的建模，这些都是实际GPS接收机处理信号时需要考虑的因素。
2. **惯性传感器模型**：惯性传感器（如加速度计和陀螺仪）的误差模型是INS的核心部分。源码中可能会涉及这些传感器的零偏稳定性、随机漂移以及噪声特性的建模。
3. **卡尔曼滤波**：卡尔曼滤波器常用于融合GPS和INS的数据，以减小单一系统的误差。源码中应有实现卡尔曼滤波器的代码，可能是扩展卡尔曼滤波（EKF）或者无迹卡尔曼滤波（UKF）。
4. **数据融合算法**：除了卡尔曼滤波，还可能存在其他数据融合策略，如互补滤波、粒子滤波等，用于结合GPS的绝对位置信息和INS的连续动态信息。
5. **实验数据分析**：源码可能附带真实或模拟的实验数据，用于验证仿真结果的准确性和有效性。这些数据可能包括GPS测量值、惯性传感器读数和期望的导航参数。
6. **仿真流程**：从初始化设定、信号处理、状态更新到结果输出，整个仿真流程应该在源码中清晰可见，这有助于学习者理解组合导航系统的运作机制。
7. **MATLAB脚本和函数**：源码可能包含一系列MATLAB脚本和自定义函数，展示了如何在MATLAB环境中组织和运行一个复杂的导航仿真项目。
8. **可视化工具**：MATLAB的可视化能力可以帮助我们直观地查看轨迹、误差和其他关键指标，源码中可能会包含创建轨迹图、误差图的代码。
通过深入研究这些源码，不仅可以了解GPS和INS的基本工作原理，还能掌握如何在MATLAB中进行导航系统仿真，这对于学习和研发导航技术的人来说是一份宝贵的资源。同时，这个项目也可以作为进一步研究其他传感器融合导航系统的基础。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
