UKF在惯性导航初始对准中的应用。惯性器件的模拟，以及失准角的估计

1）基于静态单位置仿真数据的KF初始对准给出10个状态变量的估计误差曲线，以及估计均方误差曲线，并对结果进行分析。2）基于单位置/双位置试验数据的KF初始对准给出单位置和双位置初始对准状态变量的估计误差曲线、估计均方误差曲线；分析单位置和双位置初始对准系统状态可观测性的变化，并给出结论

运行方式 打开simple_liner_platform.slx 再运行num19_1.m脚本 不要关闭simulink模型 根据界面提示加载数据 点击仿真 版本 matlab2018b

机载捷联惯导系统的初始对准就是确定惯性测量单元所对应的机体坐标系与惯导系统所采 用的导航坐标系之间关系的过程。现代战争对武器装备的快速性和机动性要求越来越高，提高装备高性能机载吊舱的先进军用飞机捷联惯导系统对准效率是实现精确导航与制导的必要条件之一。为了提高系统对准精度、缩短系统对准时间，本文分别从机载捷联惯导系统地面对准、空中对准和传递对准三个方面展开研究。

通过 matlab 编程实现捷联惯导系统初始对准、惯导解算的全过程。 1）初始自对准：利用前10分钟实验车静止的数据进行惯导系统的自对准。采用前2分钟数据进行解析粗对准，后8分钟数据用五状态Kalman滤波器实现精对准；为了验证精对准性能，可在粗对准结果上把航向角人为加一定幅度（如10度）的误差，观察精对准的收敛性能。 2）纯惯导解算：对准结束后转入纯惯性导航解算，要求进行双子样的圆锥和划摇补偿，即每20ms完成一次导航解算，输出完整的导航结果包括三个姿态、两个水平速度和两个水平位置（天向通道发散不必输出），并给出姿态、速度、位置随时间的变化曲线以及位置误差曲线。

卡尔曼滤波技术，包含初始对准以及组合导航

基于kalman的精对准matlab代码，供初学者参考

针对捷联式惯导系统单位置对准可观测性的问题, 以捷联式惯导10状态变量误差方程为研究对象, 利用奇异值分解的方法, 对固定位置对准的系统各状态变量的可观测性进行分析。可观测性分析结果表明：系统的各状态变量非完全可观, 方位失准角的可观测度较低。为了改善对准系统的可观测性, 根据可观测度分析结果及工程应用特性进行模型降阶, 得到7阶卡尔曼滤波参数模型并进行了实验验证。实验结果表明：降阶后的模型对滤波参数的容忍度更大, 且降阶后模型的精度要高于降阶前的精度。

主要是包含一些关于捷联惯导系统的初始对准文献，介绍粗对准和精对准，有利于去进行捷联惯导系统的初始对准的程序编程

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