基于Matlab在惯性传感器融合中使用残差滤波检测多径 GPS 读数错误（附源码）
目录
一、负载轨迹和传感器数据
二、融合过滤器
三、初始化作用域
四、模拟循环
五、误差指标计算
六、程序
此示例演示如何使用对象函数和残差滤波来检测新传感器测量值何时可能与当前过滤器状态不一致。
一、负载轨迹和传感器数据
加载 MAT 文件。该文件包含模拟的IMU和GPS数据以及圆形轨迹的地面真实位置和方向。GPS 数据包含由于轨迹某一部分的多路径误差而导致的误差。这些误差是通过向GPS数据添加白噪声来模拟城市峡谷的影响来建模的。
二、融合过滤器
使用对象创建两个姿势估计过滤器。使用一个过滤器处理所有传感器读数。使用其他筛选器仅处理不被视为异常值的传感器读数。
三、初始化作用域
示波器允许3D可视化，比较滤波器估计值和地面实况。使用多个示波器可能会减慢仿真速度。
四、模拟循环
主模拟循环是带有嵌套循环的循环。第一个循环以 GPS 测量速率执行。嵌套循环以 IMU 采样率执行。每个示波器都以 IMU 采样率更新。
五、误差指标计算
计算两个筛选器估计值的位置误差。滤波器中的位置误差增加，不检查GPS测量中的任何异常值。
对象函数可用于在使用传感器测量中的潜在异常值更新对象的过滤器状态之前检测它们。其他姿态估计过滤对象，并且还具有类似的对象函数来计算传感器测量残差。
六、程序
使用Matlab R2022b版本，点击打开。
打开下面的“SensorOutlierDetectionExample.m”文件，点击运行，就可以看到上述效果。
程序下载链接：https://download.csdn.net/download/weixin_45770896/87429199
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