导航算法仿真研究（算法仿真与实现）
基于ukf的组合导航系统故障检测识别算法怎么用matlab仿真实现
系统研究了GPS/INS组合导航系统的仿真原理,然后以Matlab/Simulink为平台,在对GPS、INS进行单独仿真的基础上
对GPS/INS组合导航系统进行了实时的扩展Kalman滤波仿真试验,试验结果不仅证明组合导航具有较高的导航精度,而且为进一步研究组合导航系统开辟了一条比较实用的道路。
算法工程师应该学哪些
一、算法工程师简介
（通常是月薪15k以上，年薪18万以上，只是一个概数，具体薪资可以到招聘网站如拉钩，猎聘网上看看）
算法工程师目前是一个高端也是相对紧缺的职位；
算法工程师包括
音/视频算法工程师（通常统称为语音/视频/图形开发工程师）、图像处理算法工程师、计算机视觉算法工程师、通信基带算法工程师、信号算法工程师、射频/通信算法工程师、自然语言算法工程师、数据挖掘算法工程师、搜索算法工程师、控制算法工程师（云台算法工程师，飞控算法工程师，机器人控制算法）、导航算法工程师（
@之介
感谢补充）、其他【其他一切需要复杂算法的行业】
专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊，做这一行经常要读论文；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
算法工程师的技能树（不同方向差异较大，此处仅供参考）
1 机器学习
2 大数据处理：熟悉至少一个分布式计算框架Hadoop/Spark/Storm/ map-reduce/MPI
3 数据挖掘
4 扎实的数学功底
5 至少熟悉C/C++或者Java，熟悉至少一门编程语言例如java/python/R
加分项：具有较为丰富的项目实践经验（不是水论文的哪种）
二、算法工程师大致分类与技术要求
（一）图像算法/计算机视觉工程师类
包括
图像算法工程师，图像处理工程师，音/视频处理算法工程师，计算机视觉工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：机器学习，模式识别
l
技术要求：
（1） 精通DirectX HLSL和OpenGL GLSL等shader语言，熟悉常见图像处理算法GPU实现及优化；
（2） 语言：精通C/C++；
（3） 工具：Matlab数学软件，CUDA运算平台，VTK图像图形开源软件【医学领域：ITK，医学图像处理软件包】
（4） 熟悉OpenCV/OpenGL/Caffe等常用开源库；
（5） 有人脸识别，行人检测，视频分析，三维建模，动态跟踪，车识别，目标检测跟踪识别经历的人优先考虑；
（6） 熟悉基于GPU的算法设计与优化和并行优化经验者优先；
（7） 【音/视频领域】熟悉H.264等视频编解码标准和FFMPEG，熟悉rtmp等流媒体传输协议，熟悉视频和音频解码算法，研究各种多媒体文件格式，GPU加速；
应用领域：
（1） 互联网：如美颜app
（2） 医学领域：如临床医学图像
（3） 汽车领域
（4） 人工智能
相关术语：
（1） OCR：OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
（2） Matlab：商业数学软件；
（3） CUDA： (Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台（由ISA和GPU构成）。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
（4） OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架，此异构平台可由CPU，GPU或其他类型的处理器组成。
（5） OpenCV：开源计算机视觉库；OpenGL：开源图形库；Caffe：是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。
（6） CNN：（深度学习）卷积神经网络（Convolutional Neural Network）CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
（7） 开源库：指的是计算机行业中对所有人开发的代码库，所有人均可以使用并改进代码算法。
（二）机器学习工程师
包括
机器学习工程师
要求
l
专业：计算机、数学、统计学相关专业；
l
技术领域：人工智能，机器学习
l
技术要求：
（1） 熟悉Hadoop/Hive以及Map-Reduce计算模式，熟悉Spark、Shark等尤佳；
（2） 大数据挖掘；
（3） 高性能、高并发的机器学习、数据挖掘方法及架构的研发；
应用领域：
（1）人工智能，比如各类仿真、拟人应用，如机器人
（2）医疗用于各类拟合预测
（3）金融高频交易
（4）互联网数据挖掘、关联推荐
（5）无人汽车，无人机
相关术语：
（1） Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（三）自然语言处理工程师
包括
自然语言处理工程师
要求
l
专业：计算机相关专业；
l
技术领域：文本数据库
l
技术要求：
（1） 熟悉中文分词标注、文本分类、语言模型、实体识别、知识图谱抽取和推理、问答系统设计、深度问答等NLP 相关算法；
（2） 应用NLP、机器学习等技术解决海量UGC的文本相关性；
（3） 分词、词性分析、实体识别、新词发现、语义关联等NLP基础性研究与开发；
（4） 人工智能，分布式处理Hadoop；
（5） 数据结构和算法；
应用领域：
口语输入、书面语输入
、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储 、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。
相关术语：
（2） NLP：人工智能的自然语言处理，NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。NLP涉及领域很多，最令我感兴趣的是“中文自动分词”（Chinese word segmentation）：结婚的和尚未结婚的【计算机中却有可能理解为结婚的“和尚“】
（四）射频/通信/信号算法工程师类
包括
3G/4G无线通信算法工程师， 通信基带算法工程师，DSP开发工程师（数字信号处理），射频通信工程师，信号算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信相关专业；
l
技术领域：2G、3G、4G，BlueTooth（蓝牙），WLAN，无线移动通信, 网络通信基带信号处理
l
技术要求：
（1） 了解2G，3G，4G，BlueTooth，WLAN等无线通信相关知识，熟悉现有的通信系统和标准协议，熟悉常用的无线测试设备；
（2） 信号处理技术，通信算法；
（3） 熟悉同步、均衡、信道译码等算法的基本原理；
（4） 【射频部分】熟悉射频前端芯片，扎实的射频微波理论和测试经验，熟练使用射频电路仿真工具（如ADS或MW或Ansoft）；熟练使用cadence、altium designer PCB电路设计软件；
（5） 有扎实的数学基础，如复变函数、随机过程、数值计算、矩阵论、离散数学
应用领域：
通信
VR【用于快速传输视频图像，例如乐客灵境VR公司招募的通信工程师（数据编码、流数据）】
物联网，车联网
导航，军事，卫星，雷达
相关术语：
（1） 基带信号：指的是没有经过调制（进行频谱搬移和变换）的原始电信号。
（2） 基带通信（又称基带传输）：指传输基带信号。进行基带传输的系统称为基带传输系统。传输介质的整个信道被一个基带信号占用.基带传输不需要调制解调器，设备化费小，具有速率高和误码率低等优点,.适合短距离的数据传输，传输距离在100米内，在音频市话、计算机网络通信中被广泛采用。如从计算机到监视器、打印机等外设的信号就是基带传输的。大多数的局域网使用基带传输，如以太网、令牌环网。
（3） 射频：射频（RF）是Radio Frequency的缩写，表示可以辐射到空间的电磁频率（电磁波），频率范围从300KHz～300GHz之间（因为其较高的频率使其具有远距离传输能力）。射频简称RF射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。高频(大于10K)；射频（300K-300G）是高频的较高频段；微波频段（300M-300G）又是射频的较高频段。【有线电视就是用射频传输方式】
（4） DSP：数字信号处理，也指数字信号处理芯片
（五）数据挖掘算法工程师类
包括
推荐算法工程师，数据挖掘算法工程师
要求
l
专业：计算机、通信、应用数学、金融数学、模式识别、人工智能；
l
技术领域：机器学习，数据挖掘
l
技术要求：
（1） 熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包括但不限于决策树、Kmeans、SVM、线性回归、逻辑回归以及神经网络等算法；
（2） 熟练使用SQL、Matlab、Python等工具优先；
（3） 对Hadoop、Spark、Storm等大规模数据存储与运算平台有实践经验【均为分布式计算框架】
（4） 数学基础要好，如高数，统计学，数据结构
l
加分项：数据挖掘建模大赛；
应用领域
（1） 个性化推荐
（2） 广告投放
（3） 大数据分析
相关术语
Map-Reduce：MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。概念"Map（映射）"和"Reduce（归约）"，是它们的主要思想，都是从函数式编程语言里借来的，还有从矢量编程语言里借来的特性。
（六）搜索算法工程师
要求
l
技术领域：自然语言
l
技术要求：
（1） 数据结构，海量数据处理、高性能计算、大规模分布式系统开发
（2） hadoop、lucene
（3） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验
（4） 精通Lucene/Solr/Elastic Search等技术，并有二次开发经验；
（5） 精通倒排索引、全文检索、分词、排序等相关技术；
（6） 熟悉Java，熟悉Spring、MyBatis、Netty等主流框架；
（7） 优秀的数据库设计和优化能力，精通MySQL数据库应用 ；
（8） 了解推荐引擎和数据挖掘和机器学习的理论知识，有大型搜索应用的开发经验者优先。
（七）控制算法工程师类
包括了云台控制算法，飞控控制算法，机器人控制算法
要求
l
专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l
技术要求：
（1） 精通自动控制原理（如PID）、现代控制理论，精通组合导航原理，姿态融合算法，电机驱动，电机驱动
（2） 卡尔曼滤波，熟悉状态空间分析法对控制系统进行数学模型建模、分析调试；
l
加分项：有电子设计大赛，机器人比赛，robocon等比赛经验，有硬件设计的基础；
应用领域
（1）医疗/工业机械设备
（2）工业机器人
（3）机器人
（4）无人机飞控、云台控制等
（八）导航算法工程师
要求
l 专业：计算机，电子信息工程，航天航空，自动化
l 技术要求（以公司职位JD为例）
公司一（1）精通惯性导航、激光导航、雷达导航等工作原理；
（2）精通组合导航算法设计、精通卡尔曼滤波算法、精通路径规划算法；
（3）具备导航方案设计和实现的工程经验；
（4）熟悉C/C++语言、熟悉至少一种嵌入式系统开发、熟悉Matlab工具；
公司二（1）熟悉基于视觉信息的SLAM、定位、导航算法，有1年以上相关的科研或项目经历；
（2）熟悉惯性导航算法，熟悉IMU与视觉信息的融合;
应用领域
无人机、机器人等。
哪位大神有GPS与捷联惯导组合导航的卡尔曼滤波算法的matlab仿真程序？
在下面的仿真的代码中，理想的观测量不是真实数据，而是自生成的正弦波数据，在真实的应用场景中，应该是一系列的参考数据。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 卡尔曼滤波器在INS-GPS组合导航中应用仿真
% Author : lylogn
% Email : lylogn@gmail.com
% Company: BUAA-Dep3
% Time : 2013.01.06
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% 参考文献:
% [1]. 邓正隆. 惯导技术, 哈尔滨工业大学出版社.2006.
clear all;
%% 惯性-GPS组合导航模型参数初始化
we = 360/24/60/60*pi/180; %地球自转角速度，弧度/s
psi = 10*pi/180; %psi角度 / 弧度
Tge = 0.12;
Tgn = 0.10;
Tgz = 0.10; %这三个参数的含义详见参考文献
sigma_ge=1;
sigma_gn=1;
sigma_gz=1;
%% 连续空间系统状态方程
% X_dot(t) = A(t)*X(t) + B(t)*W(t)
A=[0 we*sin(psi) -we*cos(psi) 1 0 0 1 0 0;
-we*sin(psi) 0 0 0 1 0 0 1 0;
we*cos(psi) 0 0 0 0 1 0 0 1;
0 0 0 -1/Tge 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 -1/Tgn 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 -1/Tgz 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 0 0 0 0;]; %状态转移矩阵
B=[0 0 0 sigma_ge*sqrt(2/Tge) 0 0 0 0 0;
0 0 0 0 sigma_gn*sqrt(2/Tgn) 0 0 0 0;
0 0 0 0 0 sigma_gz*sqrt(2/Tgz) 0 0 0;]';%输入控制矩阵
%% 转化为离散时间系统状态方程
% X(k+1) = F*X(k) + G*W(k)
T = 0.1;
[F,G]=c2d(A,B,T);
H=[1 0 0 0 0 0 0 0 0;
0 -sec(psi) 0 0 0 0 0 0 0;];%观测矩阵
%% 卡尔曼滤波器参数初始化
t=0:T:50-T;
length=size(t,2);
y=zeros(2,length);
Q=0.5^2*eye(3); %系统噪声协方差
R=0.25^2*eye(2); %测量噪声协方差
y(1,:)=2*sin(pi*t*0.5);
y(2,:)=2*cos(pi*t*0.5);
Z=y+sqrt(R)*randn(2,length); %生成的含有噪声的假定观测值，2维
X=zeros(9,length); %状态估计值，9维
X(:,1)=[0,0,0,0,0,0,0,0,0]'; %状态估计初始值设定
P=eye(9); %状态估计协方差
%% 卡尔曼滤波算法迭代过程
for n=2:length
X(:,n)=F*X(:,n-1);
P=F*P*F'+ G*Q*G';
Kg=P*H'/(H*P*H'+R);
X(:,n)=X(:,n)+Kg*(Z(:,n)-H*X(:,n));
P=(eye(9,9)-Kg*H)*P;
end
%% 绘图代码
figure(1)
plot(y(1,:))
hold on;
plot(y(2,:))
hold off;
title('理想的观测量');
figure(2)
plot(Z(1,:))
hold on;
plot(Z(2,:))
hold off;
title('带有噪声的观测量');
figure(3)
plot(X(1,:))
hold on;
plot(X(2,:))
hold off;
title('滤波后的观测量');
组合导航技术
组合导航技术
重点领域： 航空电子与武器技术
技术方向： 导航技术
研究内容： 组合导航技术
技术内涵概述：
将两种或两种以上导航系统以适当方式组合为一种导航系统，以达到提高系统精度和改善系统可靠性等目的，这种系统被称为组合(或综合)导航系统。惯性导航系统由于其工作的完全自主性、以及所提供信息的多样性(位置、速度及姿态)，已成为当前各种航行体上应用的一种主要导航设备；并且，在现已得到应用的机载组合导航系统中，绝大部分为惯性为基的组合系统，其中惯性与GPS两者组合的导航系统是组合导航技术发展的一个重要方向。
组合系统的优点可归纳如下：
1、能有效利用各子系统的导航信息，提高组合系统定位精度；
2、允许在子系统工作模式间进行自动转换，从而进一步提高系统工作可靠性；
3、可实现对各子系统及其元件的校准，从而放宽了对子系统技术指标的要求；
4、允许惯导系统进行空中对准和调整，有利于缩短惯导系统的地面对准时间。
目前技术水平(包括与国内外水平对比)：
惯性导航的基本工作原理是以牛顿力学定律为基础的，即在载体内部测量载体运动加速度，经积分运算后得到载体的速度和位置等导航信息。惯性导航是一种完全自主的导航方法，其主要缺点是导航定位误差随时间增长，因而难以长时间独立工作。解决这一问题的途径有两个：一是提高惯导系统本身的精度，一是采用组合导航技术。而实践证明，主要通过软件技术来提高导航精度的组合导航，是一种行之有效的方法。目前在飞机上的通常作法是，在一种中等精度惯导仪基础上，通过卡尔曼滤波器结合进一个或多个辅助传感器，这些传感器将为惯导提供有界信息，从而最终构成一种对短期和长期稳定性以及系统精度都是最佳的组合系统。
军民用前景分析：
自80年代始，组合导航系统日益扩展其应用，尤其受到航空界的重视。在军用方面，美国和北约国家的军用飞机大量装备的是以惯性为基的组合导航系统，其中GPS与惯性的组合更是占有特殊重要的地位。至2004年，一种称为“嵌入GPS接收机的惯导系统”的装置(即EGI)将完全取代单独的机上GPS接收机，而成为美国和北约军用飞机的主要导航设备。另外，在战术导弹上，这些国家也不允许用GPS作为其唯一制导装置。俄罗斯由于其飞机上的传感器或单项装置普遍来说性能不高，所以特别强调对系统综合能力的研究。通过综合利用现有传感器的信息以构成组合导航系统，这是俄罗斯在现役军用机上广泛采用的一种作法。
定义与概念：
将两种或两种以上导航系统以适当方式组合为一种导航系统，以达到提高系统精度和改善系统可靠性等目的，这种系统被称为组合（或综合）导航系统。至于哪些导航系统可相互结合成为组合导航系统，一般是没有什么限制的。但惯性导航系统由于其工作的完全自主性、以及所提供信息的多样性（位置、速度及姿态），已成为当前各种航行体上应用的一种主要导航设备；并且，在现已得到应用的机载组合导航系统中，绝大部分为惯性为基的组合系统，其中惯性与GPS两者组合的导航系统是组合导航技术发展的一个重要方向。
国外概况：
有三个重要前提推动了组合导航的发展：首先，远程/长航时以及武器投放、侦察/反潜以及变轨控制等任务对导航系统提出了更高的要求；第二，现代控制理论的兴起和发展，特别是卡尔曼滤波技术的出现，为组合导航提供了理论基础和数学工具；第三，数字计算机的蓬勃发展为应用卡尔曼滤波方法解决组合导航问题提供了现实可行的条件。
在以惯性为基的机载组合导航系统中，可提供组合的典型传感器有：GPS（或以后的Glonass）、多普勒、罗兰、星体跟踪器、数字地图、雷达高度表、大气数据计算机、合成孔径雷达（SAR）和光电传感器等。
组合系统的优点可归纳如下：
1、能有效利用各子系统的导航信息，提高组合系统定位精度；
2、允许在子系统工作模式间进行自动转换，从而进一步提高系统工作可靠性；
3、可实现对各子系统及其元件的校准，从而放宽了对子系统技术指标的要求；
4、允许惯导系统进行空中对准和调整，有利于缩短惯导系统的地面对准时间。
早期飞机主要靠目视导航。20世纪20年代开始发展仪表导航，30年代出现无线电导航，40年代开始研制超短波的伏尔（VOR）导航系统，50年代惯性导航进入飞机应用，50年代末多普勒导航问世，60年代开始使用远程无线电罗兰C导航系统，60年代中"子午仪"卫星导航正式投入使用，70年代联合战术信息分发系统（JTIDS）得到研制，80年代初出现地形辅助导航，80年代末GPS全球定位系统逐渐进入航空领域。与此同时，从80年代初以来至今，发挥不同导航系统特点的组合导航逐渐得到应用且发展迅速。另外，在30年代无线电导航技术问世之前，天文导航是各种航行体主要（甚至是唯一）的导航手段；但直到今天，无文导航仍在使用，且多以与其它导航相结合的形式出现。
下面简介几种主要导航系统，以及它们与惯性系统组合的情况。
1、VOR/DME 近距无线电导航
VOR和DME是两种近距无线电测量系统。VOR为甚高频全向信标系统，测量飞机磁方位角；DME为测距系统，测量飞机与地面DME台间的斜距。DME作用距离为300～500公里，最远700公里，测距误差为0.1～0.4海里。VOR/DME组成近距无线电导航系统，在其信号覆盖区内还可与惯导组合，以提高飞机区域导航或进场着陆前所需导航信息的精度。
2、多普勒导航
其工作原理是，用多普勒雷达测量航行体相对地球的速度（地速）和偏流角，再从航向系统引入航向信息，然后通过积分运算，最后得到航行体的位置信息。多普勒导航与惯性导航一样，都是一种航位推算定位系统。而多普勒/惯性是一种速度综合模式，它只能减小位置误差随时间增长的速度值，不能改变位置误差随时间增长的基本特性（如惯性系统），这是速度综合导航系统的主要不足之处。
3、远程无线电导航系统
主要指罗兰－C双曲线无线电导航和奥米伽甚低频远距无线电导航。罗兰－C作用距离为1200海里，定位精度为0.25海里（460米）（2维、均方根）。奥米伽导航靠8个地面台实现全球覆盖，定位精度为1～2海里（1.85～3.7公里）（2维、均方根）。当罗兰工作于测距方式时，罗兰/惯性组合是一种类似于GPS/惯性的伪距综合模式，它可消除惯导位置误差随时间增长的性质，使组合后的位置误差变为有界，因而更适于长时间工作航行体的应用。
4、地形辅助导航（TA）
用无线电高度表和数字地图来辅助惯性导航的技术称为地形辅助惯性导航，简称为地形辅助导航（TAN）或地形基准导航（TRN），通俗称为地形匹配。该技术可用来实现精确导航，精度取决于地图精度和地形变化情况，通常为几十米至100米。但TA基本上是一种低高度系统，在300米以上高度时系统精度降低，800～1500米高度时系统无法使用。另外，TAN/惯性/GPS是现代军用飞机常用的一种组合方案。
5、天文导航
天文导航是一种根据天体的精确坐标位置及其已知运动规律，测量天体相对于航行体参考基准面的高度角，从而计算出航行体位置与航向的导航方法。天文导航是一种古老而又崭新的导航技术，又是一种高精度自主式导航手段。当与惯性系统组合时，它可产生一个极其精确的导航解；而且星体的方位和高度数据还可用来向惯性系统提供调平信息。这种组合系统适合于高空远程飞机和要求具有隐身作战能力的战略轰炸机应用。
6、相对导航
JTIDS是把通信、导航和识别综合在一起的一种三军共用的战术多功能综合电子系统，其用户终端分为三类：I类终端供大型飞机（如预警机）和大型舰艇使用，现已装备部队；II类终端供战斗机和一般舰艇使用，已小批投产；III类终端供陆军小分队使用，尚在研制中。JTIDS有一个高精度的导航功能，被称为相对导航，通过测量信号到达时间来测量伪距，最终向用户提供位置、速度和时间信息。由于该系统具有高精度（20纳秒）统一时序，利用多边测距和卡尔曼滤波技术，可实现高精度、多维导航，精度为几十～100米。但由于其导航算法通常适于低动态用户，对高动态尤其是高机动用户，导航算法会产生较大滞后误差。为克服这一缺点，通常将其与惯导相组合，以便在JTIDS丢失信号或坏的测量几何情况下，依靠惯导的航位推算来保持导航精度。
7、GPS全球定位系统
GPS是一种以空间为基的卫星导航系统，在引入"伪距"和"伪距率"概念后，用户接收机只要能同时接收来自空中4颗卫星的信号，就能精确解算出自身所处的三维地理坐标。根据美国政策，GPS可提供两种精度等级的服务：采用商业码（C/A码）的定位精度为100米，军用码（P码）的为16米。虽然GPS具有其它导航设备无法比拟的优点（如极精确的三维位置、速度和时间数据，无源、全球、全天候工作等），但其本质是一种无线电导航系统。在未来战场的电子战环境下，干扰信号将严重影响GPS的工作有效性。为此，美国防部于1996年提出了以GPS为核心的"导航战"思想；并明确，GPS与惯性相组合的方案是干扰环境下一项重要的抗干扰战术。
8、惯性导航系统
惯性导航的基本工作原理是以牛顿力学定律为基础的，即在载体内部测量载体运动加速度，经积分运算后得到载体的速度和位置等导航信息。惯性导航是一种完全自主的导航方法，其主要缺点是导航定位误差随时间增长，因而难以长时间独立工作。解决这一问题的途径有两个：一是提高惯导系统本身的精度，一是采用组合导航技术。而实践证明，主要通过软件技术来提高导航精度的组合导航，是一种行之有效的方法。目前在飞机上的通常作法是，在一种中等精度惯导仪基础上，通过卡尔曼滤波器结合进一个或多个辅助传感器，这些传感器将为惯导提供有界信息，从而最终构成一种对短期和长期稳定性以及系统精度都是最佳的组合系统。
关键技术：
1、将多种系统集成在一起，以构成广义组合能力的数据融合技术；
2、以惯性为基组合导航系统识别欺骗性干扰和抗干扰的技术；
3、将GPS载波相位引入惯性组合系统的技术；
4、利用分散估计理论或联邦滤波器/多模态滤波器进行组合的技术；
5、组合导航系统中惯性系统空中快速对准技术；
6、卡尔曼滤波器的工程化应用，以及有关组合系统可靠性、多维余度、容错能力等的理论与方法的研究。
应用与影响：
自80年代始，组合导航系统日益扩展其应用，尤其受到航空界的重视。在军用方面，美国和北约国家的军用飞机大量装备的是以惯性为基的组合导航系统，其中GPS与惯性的组合更是占有特殊重要的地位。至2004年，一种称为"嵌入GPS接收机的惯导系统"的装置（即EGI）将完全取代单独的机上GPS接收机，而成为美国和北约军用飞机的主要导航设备。另外，在战术导弹上，这些国家也不允许用GPS作为其唯一制导装置。俄罗斯由于其飞机上的传感器或单项装置普遍来说性能不高，所以特别强调对系统综合能力的研究。通过综合利用现有传感器的信息以构成组合导航系统，这是俄罗斯在现役军用机上广泛采用的一种作法。
navigation error是什么意思
navigation error
un.导航误差；导航设施
例句
1.The simulation result shows that the integrated navigation system can reduce navigation error when using the feedback calibration method.
仿真结果表明：组合导航系统在反馈校正时能有效地抑制导航误差。
2.Influence of Some Aircraft Navigation Error on Target Searching Field of CCD Aiming-Sabilizing System
某型飞机导航误差对CCD稳瞄系统目标搜索域的影响
3.Navigation algorithm is simulated and the navigation error is analysis.
并对导航算法进行了仿真。对导航误差进行分析。
4.and the pure inertial navigation guidance error is computed with the given IMU error coefficient deviations.
对给定的惯组误差系数偏差进行了纯惯性导航制导误差计算。
5.The Simulation Research of the Underwater Navigation Algorithm Error Based on GPS
基于GPS的水下导航算法误差仿真研究
卫星导航算法是怎么回事？属于什么专业呢？
有专门的卫星导航专业。
卫星导航算法摘要：
随着人们对GPS定位技术研究的不断深入，其应用领域已扩展到国民经济的各个方面。单频GPS接收机所提供的基于C/A码测距的标准业务无论从定位精度还是从实时性方面都已无法满足用户越来越高的需求。近年来，随着载波相位快速解算方法的提出和计算机运算能力不断增强，使得高精度和实时性要求能够同时满足，从而发展出GPS载波相位快速精密定位技术。本文研究利用单频GPS载波相位接收机进行快速精密定位的可行性。主要内容包括： ①介绍GPS快速精密定位技术的发展历程以及伴随着该技术的发展而产生的典型算法。包括早期基于静态初始化的准动态精密定位法和天线交换法、用于双频接收机的宽巷解法和快速模糊度搜索法FARA、基于观测数据相差最小原理的模糊度函数法AFM以及最优Cholesky分解法、LAMBDA法和LSAST法等。 ②根据GPS载波相位测量原理，构造GPS载波相位观测模型。通过对观测模型的差分及线性化处理，得出位置解算算法和求解步骤。 ③解决快速求解整周模糊度问题。把模糊度求解大体分为求模糊度浮点解和模糊度搜索两个步骤。对于浮点解法，文中介绍了基于普通差分GPS的伪距差分法和通过约去位置参数来提高解算速度的约化序贯最小二乘法；对于模糊度搜索，本文详细介绍并对比了最优Cholesky分解法、LAMBDA法和LSAST法等典型方法。 ④结合上文介绍的各种模糊度解算方法，对比其实现方法和结果，分析其优缺点和各自的适用场合。为下文选择适用于太阳能自动跟踪的算法提供依据。 ⑤把GPS快速精密定位技术应用于太阳能自动跟踪领域。建立太阳位置模型、提出聚能器定姿方案并制定跟踪流程。以跟踪所需的精度和实时性要求为指标筛选相应的整周模糊度解算方法。 ⑥选取约化序贯最小二乘法和最优Cholesky分解法进行整周模糊度解算仿真实验。分析结果得出结论：用GPS载波相位定位技术实现太阳能自动跟踪在精度和实时性等方面都是可行的且优势明显。
哪位大神有GPS与INS松组合导航的扩展卡尔曼滤波算法的matlab仿真程序?有解释的
即使有设备的官方数据,有条件的话,还是要自己测. 虽然理论上卡尔曼滤波应该对初值不敏感.但实际应用中, 由于并不能满足卡尔曼滤波的严格要求.因此,卡尔曼滤波对初值还是敏感的. 初值和实际情形偏差太大,还是有发散的可能.
本人的毕设题目是卫星导航定位算法研究，急需matlab高手帮忙编写matlab程序，得到仿真图和分析，有偿
从你的问题来看 是在定位出来后 同时作误差对比的么
你去matlab中文论坛看看吧 不过方法和你不一样
