UKF应用于GPSIMU组合导航系统的MATLAB代码Word格式.docx
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UKF应用于GPSIMU组合导航系统的MATLAB代码Word格式.docx
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0.25*(Rbl(2,1)-Rbl(1,2))/(0.5*sqrt(1+Rbl(1,1)+Rbl(2,2)+Rbl(3,3)))];
%IMU系统给出的初始值:
速度(ve,vn,vu),位置(l,m,h)=(经度,纬度,高度),姿态误差角fai(e,n,u)
vIMU=[-21.775011-71.6310273.10094];
point_IMU=[0.1470229860.818373653122.826];
T=1;
%UKF滤波的采样周期(s)
%陀螺常值漂移初始值tuo(e,n,u)(单位:
。
/s)
tuo=[000];
%陀螺一阶相关时间Tt(s)
Tt=[606060];
%加速度计常值漂移初始值jiasu(e,n,u)(单位:
m/s^2)
jiasu=[000];
%加速度计一阶反相关时间Ta(s)
Ta=[606060];
%IMU系统的状态向量X
x=[vIMUpoint_IMUfaituojiasu]'
;
%观测量噪声V的斜方差矩阵
R=[];
%GPS系统的量测值Z(vn,ve,vd,m,l,h)
[zRz]=gps_tiqushuju;
%Vk的噪声序列方差为:
Rk
Rz=(Rz./T);
%陀螺常值漂移wt(e,n,u)
wt=(pi/180).*[1/(3600)1/(3600)1/(3600)];
%1(。
/h)
%陀螺常值漂移误差wtt(e,n,u)
wtt=(pi/180).*[0.08/(3600)0.08/(3600)0.08/(3600)];
%0.08(。
%加速度计常值漂移wa(e,n,u)
wa=[2e-62e-62e-6];
%200μg(2e-6m/s^2)
%加速度计常值漂移误差waa(e,n,u)
waa=[2e-62e-62e-6]./4;
%50μg(0.5e-6m/s^2)
%姿态误差角噪声wg
wg=wt;
%状态向量X的斜方差矩阵
P=eye(length(x))*eps;
%note:
forstability,Pshouldneverbequitezero
%速度误差:
(0.1m/s)位置误差:
水平(1m),高度(5m)
u=[0.10.10.10.0004744290.0004744292wgwttwaa]'
%IMU系统在载体坐标系下的比力值输出值fb
fb=[];
%IMU系统中陀螺输出量
wib=[];
%为载体坐标系(b)相对于惯性坐标系(i)的角速度向量
[fw]=IMU_tiqushuju;
%IMU系统输出的比力值和角速度
%%%%%%%%%通过GPS观测值计算得到的姿态角
zitaijiao_gps=xlsread('
D:
\myfile\UKF\kalmanfilter_MATLAB\germany_ukf\原始数据\zitiajiao-gps.xls'
);
%%%------------------------------------------------------------
%%循环开始:
for1:
n
outx=[];
outp=[];
detajiao=zeros(3,1);
NN=1000;
fori=1:
NN
outx=[outx;
x'
];
outp=[outp;
diag(P)'
%大地子午圈曲率半径:
RM
RM=a*(1-e2)/(1-e2*(sin(x(5)))^2)^(2/3);
%地球卯酉圈的曲率半径:
RN
RN=a/sqrt(1-e2*(sin(x(5)))^2);
%当地坐标系下的比力值fl
%IMU系统在载体坐标系下的比力值输出值fb转换到当地坐标系(l)下fl
fb=f(i,:
)'
%fl=Rbl*(fb+[x(13)x(14)x(15)]'
%初始对准,比力值加上加速度计的测量偏差
fl=Rbl*fb;
%计算IMU的速度、位置输出减去GPS相应的输出值:
deta(ve,vn,l,h)
zd=z(i,:
deta=x([1256],:
)-zd([1256],:
%观测值zz,及观测噪声R
zz=z(i+1,:
v=Rz(i+1,:
%zitai_v=[0.0010.02660.9664]'
%GPS观测值姿态角的误差
zitai_v=[0.000017.0983e-0040.0006]'
v=[v;
zitai_v];
R=diag(v.^2);
%%通过GPS观测值,计算得到roll=0,pitch=atan(ve/vn),yaw=asin(h12/s12),将姿态误差角加入观测量中进行滤波计算
zz=[zz;
detajiao];
%%%%GPS计算得到的姿态角
z_zitai=zitaijiao_gps(i+1,:
%%IMU系统的力学编排方程和姿态误差方程离散化之后的截断误差:
ve=x
(1);
vn=x
(2);
vu=x(3);
l=x(4);
m=x(5);
h=x(6);
faie=x(7);
fain=x(8);
faiu=x(9);
tuo1=x(10);
tuo2=x(11);
tuo3=x(12);
fl1=fl
(1);
fl2=fl
(2);
fl3=fl(3);
deta1=deta
(1);
deta2=deta
(2);
deta3=deta(3);
deta4=deta(4);
wg1=wg
(1);
wg2=wg
(2);
wg3=wg(3);
jiasu1=x(13);
jiasu2=x(14);
jiasu3=x(15);
Ta1=Ta
(1);
Ta2=Ta
(2);
Ta3=Ta(3);
wa1=wa
(1);
wt2=wa
(2);
wt3=wa(3);
Q=diag((u).^2);
%predict
[x,P]=predict(x,P,u,Q,T);
%update
[x,P]=update(x,P,zz,R);
%%
xx=x;
x=xx(1:
15,1);
u=xx(16:
30,1);
%u
(1)=u
(1)+x(13);
%u
(2)=u
(2)+x(14);
%u(3)=u(3)+x(15);
%u(7)=x(10);
%u(8)=x(11);
%u(9)=x(12);
PP=P;
P=PP(1:
15,1:
15);
%利用四元数Q计算转换矩阵Rbl
%首先计算在当地坐标系(l)下的角速度向量wbl
%地固坐标系(e)相对于当地坐标系(l)的转换矩阵:
Rel=Rle'
%Rel=[-sin(x(4))cos(x(4))0
%-sin(x(5))*cos(x(4))-sin(x(5))*sin(x(4))cos(x(5))
%cos(x(5))*cos(x(4))cos(x(5))*sin(x(4))sin(x(5))];
wie=[00we]'
%wie为地球自转角速度向量
%%%%%%%
omiga12=[];
fork=0:
1
wib=w(i+k,:
+T.*[x(10)x(11)x(12)]'
%初始对准,角速度加上陀螺漂移
wiel=[0we*cos(x(5))we*sin(x(5))]'
%wiel=Rel*wie;
well=[-x
(2)/(RM+x(6))x
(1)/(RN+x(6))x
(1)*tan(x(5))/(RN+x(6))]'
will=wiel+well;
wlb=wib-Rbl'
*will;
%四元数的更新
%计算反对称矩阵omiga
omiga=[0wlb(3)-wlb
(2)wlb
(1)
-wlb(3)0wlb
(1)wlb
(2)
wlb
(2)-wlb
(1)0wlb(3)
wlb
(1)wlb
(2)wlb(3)0];
omiga12=[omiga12,omiga];
end
omiga1=omiga12(1:
4,1:
4);
omiga2=omiga12(1:
4,5:
8);
%采用四阶龙格-库塔法数值积分解Q(K+1)
QQ=QQ+(0.5*T.*(omiga1+omiga2)+8^(-1)*T^2.*(omiga1^2+omiga1*omiga2+omiga2^2)+48^(-1)*T^3.*(omiga1^2*omiga2+omiga1*omiga2^2)+384^(-1)*T^4.*(omiga1^2*omiga2^2))*QQ;
%由Q(k+1)可得Rbl(k+1)
Rbl=[QQ
(1)^2+QQ
(2)^2-QQ(3)^2-QQ(4)^22*(QQ
(2)*QQ(3)-QQ
(1)*QQ(4))2*(QQ
(2)*QQ(4)+QQ
(1)*QQ(3))
2*(QQ
(2)*QQ(3)+QQ
(1)*QQ(4))QQ
(1)^2-QQ
(2)^2+QQ(3)^2-QQ(4)^22*(QQ(3)*QQ(4)-QQ
(1)*QQ
(2))
2*(QQ
(2)*QQ(4)-QQ
(1)*QQ(3))2*(QQ
(2)*QQ
(1)+QQ(4)*QQ(3))QQ
(1)^2-QQ
(2)^2-QQ(3)^2+QQ(4)^2];
%由Rbl(k+1)可得姿态角,(翻滚角r,俯仰角p,航向角y)k+1
%实际导航系(p系)相对于理想导航系(n系)存在误差角fai(e,n,u),Cpn为校正矩阵
%当方位角为大失准角时
Cpn=[cos(x(9))-sin(x(9))x(8)*cos(x(9))+x(7)*sin(x(9))
sin(x(9))cos(x(9))x(8)*sin(x(9))-x(7)*cos(x(9))
-x(8)x(7)1];
%%当三个方向的失准角为小角度时
Cpnn=[1-x(9)x(8)
x(9)1-x(7)
ifabs(x(9))*180*60/pi<
10%当姿态误差角(u),即方位角失准角小于10’时的情况;
Rbl=Cpnn*Rbl;
%小失准角
else
Rbl=Cpn*Rbl;
%大失准角
zitai0=[atan(-Rbl(3,1)/Rbl(3,3))
asin(Rbl(3,2))
atan(-Rbl(1,2)/Rbl(2,2))];
ifRbl(2,2)<
0&
zitai0(3)<
zitai0(3)=zitai0(3)+pi;
zitai0(3)>
zitai0(3)=zitai0(3)-pi;
%detajiao=zitai0-z_zitai'
%detajiao
(1)=0;
%detajiao=Rbl*detajiao;
%ifabs(detajiao
(2))<
abs(x(8))
%x(8)=detajiao
(2);
%%zitai0
(2)=z_zitai
(2);
%end
%ifabs(detajiao(3))<
abs(x(9))
%x(9)=detajiao(3);
%zitai0(3)=z_zitai(3);
%end
zitai=[zitai;
zitai0'
end
%将协方差转换成标准差
outp=(outp).^(1/2);
%将位置误差中的经度和纬度形式转换成当地坐标系(e,n,u)形式
fork=1:
RM=a*(1-e2)/(1-e2*(sin(outx(k,5)))^2)^(2/3);
RN=a/sqrt(1-e2*(sin(outx(k,5)))^2);
outp(k,4)=(RN+outx(k,6))*cos(outx(k,5))*outp(k,4);
outp(k,5)=(RM+outx(k,6))*outp(k,5);
%绘制高度图
figure
plot(outx(:
6),'
r-.'
title('
UKF计算的高度(germany-data)'
plot((180/pi)*outx(:
8),'
r-'
UKF姿态误差角pitch(度)(germany-data)'
%绘制图:
水平运动轨迹
figure
4),outx(:
5),'
b-'
UKFLevelofMovement(Germany-data)'
xlabel('
Longitude(rad)'
ylabel('
Latitude(rad)'
%holdon
%gpsweizhi=xlsread('
原始数据\sudu-weizhi-gps.xls'
%plot(gpsweizhi(:
4),gpsweizhi(:
%holdoff
%绘制图;
UKF速度误差
subplot(3,1,1)
plot(outp(:
1),'
UKFVelocityError(Germany-data)'
Ve(m/s)'
subplot(3,1,2)
2),'
Vn(m/s)'
subplot(3,1,3)
3),'
t(s)'
Vu(m/s)'
UKF位置误差
plot(100.*outp(:
4),'
UKFLocationError(Germany-data)'
x(cm)'
y(cm)'
z(cm)'
UKF姿态角误差
plot(3600*(180/pi)*outp(:
7),'
UKFAttitudeError(Germany-data)'
roll(second)'
pitch(second)'
9),'
yaw(second)'
xlswrite('
计算结果\output_x.xls'
outx);
计算结果\output_p.xls'
outp);
计算结果\output_zitai.xls'
zitai);
function[x,P]=predict(x,P,u,Q,T)
%进行无迹变换
P=blkdiag(P,Q);
x=[x;
u];
%Performunscentedtransform
[x,P]=unscented_transform(@predict_model,[],x,P,T);
%noticehowtheadditionalparameter'
T'
ispassedtothemodel
%%%function[y,Y]=unscented_transform(func,dfunc,x,P,varargin):
注意其中'
dfunc'
不知道?
P(1:
15)=P(1:
15)+Q;
function[x,P]=update(x,P,z,R)
[x,P]=unscented_update(@observe_model,@observe_residual,x,P,z,R);
functionx=predict_model(x,T)
globalwtTtTawaRbl
%计算预报值
%由于UKF使用的是离散时间非线性模型,
%因此需要对IMU/GPS组合系统模型进行离散化处理;
%这里采用四阶Runge-kuta法以数值积分的形式实现。
%Y(k+1)=Y(k)+(y1+2*y2+2*y3+y4)/6
%其中:
y1=f(Y(k))*T;
y2=f(Y(k)+y1/2)*T;
y3=f(Y(k)+y2/2)*T;
y4=f(Y(k)+y3)*T;
[n,N]=size(x);
y=[];
N
xx=x(:
k);
%陀螺漂移常值方程
xx(10)=xx(10)*exp(-1/Tt
(1))+wt
(1);
xx(11)=xx(11)*exp(-1/Tt
(2))+wt
(2);
xx(12)=xx(12)*exp(-1/Tt(3))+wt(3);
%加速度计漂移常值方程
xx(13)=xx(13)*exp(-1/Ta
(1))+wa
(1);
xx(14)=xx(14)*exp(-1/Ta
(2))+wa
(2);
xx(15)=xx(15)*exp(-1/Ta(3))+wa(3);
x1=detaf(xx,T);
%T为采样周期
x2=detaf(xx+x1./2,T);
x3=detaf(xx+x2./2,T);
x4=detaf(xx+x3,T);
xx=xx+(x1+2.*x2+2.*x3+x4)./6+[xx(16:
zeros(15,1)];
y=[y,xx];
%由K状态到K+1状态的预估计
x=y;
%%%
functiondta=detaf(x,T)
globalweRNRMflgdetawgRblwtTt
%IMU系统的力学编排方程
zhongli=9.7803267714*(1+0.00527094*(sin(x(5)))^2+0.0000232718*(sin(x(5)))^4)-(0.3086*10^(-5))*x(6);
dve=(2*we*sin(x(5))+x
(1)*tan(x(5))/(RN+x(6)))*x
(2)-(2*we*cos(x(5))+x
(1)/(RN+x(6)))*x(3)+fl
(1)+fl
(2)*x(9)-fl(3)*x(8)+[Rbl(1,1)Rbl(1,2)Rbl(1,3)]*[x(13)x(14)x(15)]'
dvn=-(2*we*sin(x(5))+x
(1)*tan(x(5))/(RN+x(6)))*x
(1)-x
(2)*x(3)/(RM+x(6))+fl
(2)+fl
(1)*x(9)-fl(3)*x(7)+[Rbl(2,1)Rbl(2,2)Rbl(2,3)]*[x(13)x(14)x(15)]'
dvu=(2*we*cos(x(5))+x
(1)/(RN+x(6)))*x
(1)+(x
(2))^2/(RM+x(6))-zhongli+fl(3)+fl
(2)*x(7)-fl
(1)*x(8)+[Rbl(3,1)Rbl(3,2)Rbl(3,3)]*[x(13)x(14)x(15)]'
dl=x
(1)/(cos(x(5))*(RN+x(6)));
dm=x
(2)/(RM+x(6));
dh=x(3);
%IMU系统的姿态误差方程
%dfaie=(we*sin(x(5))+x
(1)*tan(x(5))/(RN+x(6)))*x(8)-(we*cos(x(5))+x
(1)/(RN+x(6)))*sin(x(9))-x
(2)*(1-cos(x(9)))/(RM+x(6))-deta
(2)/(RM+x(6))+x
(2)*deta(4)/(RM+x(6))^2+[Rbl(1,1)Rbl(1,2)Rbl(1,3)]*[x(10)x(11)x(12)]'
%dfain=-(we*sin(x(5))+x
(1)*tan(x(5))/(RN+x(6)))*x(7)-x
(2)*sin(x(9))/(RM+x(6))+(we*cos(x(5))+x
(1)/(RN+x(6)))*(1-cos(x
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- UKF 应用于 GPSIMU 组合 导航系统 MATLAB 代码
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