传递对准（Transfer Alignment）MATLAB仿真程序，包含卡尔曼滤波模型建立、运动轨迹生成和性能分析。
传递对准完整仿真程序
1. 主程序框架
matlab
%% 传递对准仿真主程序 - 基于速度+姿态匹配的卡尔曼滤波
clear; close all; clc;
fprintf('========== 传递对准仿真程序 ==========\n');
%% 1. 仿真参数设置
dt = 0.01; % 采样时间 (s)
T_total = 60; % 总仿真时间 (s)
t = 0:dt:T_total; % 时间序列
N = length(t); % 数据点数
% 主惯导(Master INS) - 高精度
master.pos = zeros(3, N); % 位置 (m)
master.vel = zeros(3, N); % 速度 (m/s)
master.att = zeros(3, N); % 姿态: 滚转/俯仰/航向 (rad)
% 子惯导(Slave INS) - 低成本
slave.pos = zeros(3, N);
slave.vel = zeros(3, N);
slave.att = zeros(3, N);
%% 2. 生成运动轨迹（载体机动）
fprintf('生成载体运动轨迹...\n');
[motion_profile, maneuver_type] = generate_maneuver_trajectory(t, dt);
%% 3. 传递对准卡尔曼滤波器初始化
fprintf('初始化传递对准卡尔曼滤波器...\n');
[kf_params, state_names] = init_transfer_alignment_kf(dt);
%% 4. 主循环：仿真传递对准过程
fprintf('开始传递对准仿真...\n');
estimation_history = struct();
true_errors = struct();
for k = 1:N
% 更新主惯导状态（含真实轨迹）
[master, slave, true_err] = update_ins_states(master, slave, motion_profile, k, dt);
true_errors = save_true_errors(true_errors, true_err, k);
% 生成量测信息（速度/姿态匹配）
measurements = generate_measurements(master, slave, k, kf_params);
% 卡尔曼滤波：预测 + 更新
if k > 1
[kf_params, est] = kf_transfer_alignment(kf_params, measurements, k);
estimation_history = save_estimation(estimation_history, est, k);
end
% 反馈校正（可选：开环或闭环）
if mod(k, 100) == 0 && k > 10 % 每1秒反馈一次
slave = apply_correction(slave, kf_params, k);
end
% 显示进度
if mod(k, round(N/10)) == 0
fprintf('进度: %.0f%%\n', k/N*100);
end
end
%% 5. 结果分析与可视化
fprintf('\n========== 仿真结果分析 ==========\n');
analyze_and_plot_results(t, master, slave, true_errors, estimation_history, ...
kf_params, state_names, maneuver_type);
fprintf('传递对准仿真完成！\n');2. 卡尔曼滤波模型核心实现
matlab
function [kf_params, state_names] = init_transfer_alignment_kf(dt)
% 初始化传递对准卡尔曼滤波器参数
% 状态向量: [姿态误差(3), 速度误差(3), 位置误差(3), 陀螺零偏(3), 加表零偏(3), 杆臂误差(3), 安装失准角(3)]
% 共21个状态量
n_states = 21;
n_meas = 6; % 速度差(3) + 姿态差(3)
% 状态名称（用于绘图）
state_names = {
'滚转误差 (rad)', '俯仰误差 (rad)', '航向误差 (rad)', ...
'东向速度误差 (m/s)', '北向速度误差 (m/s)', '天向速度误差 (m/s)', ...
'纬度误差 (rad)', '经度误差 (rad)', '高度误差 (m)', ...
'陀螺X零偏 (rad/s)', '陀螺Y零偏 (rad/s)', '陀螺Z零偏 (rad/s)', ...
'加表X零偏 (m/s²)', '加表Y零偏 (m/s²)', '加表Z零偏 (m/s²)', ...
'杆臂X (m)', '杆臂Y (m)', '杆臂Z (m)', ...
'安装X角 (rad)', '安装Y角 (rad)', '安装Z角 (rad)'
};
% 初始状态估计
kf_params.x_est = zeros(n_states, 1);
kf_params.x_est(19:21) = deg2rad([0.5; 0.5; 1.0]); % 安装失准角初值
% 初始协方差矩阵
kf_params.P = diag([
deg2rad([0.5, 0.5, 1.0]).^2, % 姿态误差 (rad^2)
[0.1, 0.1, 0.1].^2, % 速度误差 (m^2/s^2)
deg2rad([0.0001, 0.0001]).^2, 0.1^2, % 位置误差
deg2rad([0.1, 0.1, 0.1]/3600).^2, % 陀螺零偏 (rad^2/s^2)
[1e-4, 1e-4, 1e-4].^2, % 加表零偏 (m^2/s^4)
[0.1, 0.1, 0.1].^2, % 杆臂误差 (m^2)
deg2rad([0.5, 0.5, 1.0]).^2 % 安装失准角 (rad^2)
]);
% 过程噪声协方差矩阵 Q
gyro_noise = deg2rad(0.1/3600); % 陀螺角随机游走
accel_noise = 1e-5; % 加表速度随机游走
kf_params.Q = diag([
zeros(1, 9), % 误差状态
gyro_noise^2 * [1, 1, 1], % 陀螺零偏驱动噪声
accel_noise^2 * [1, 1, 1], % 加表零偏驱动噪声
zeros(1, 6) % 杆臂和安装角（假设常数）
]) * dt;
% 量测噪声协方差矩阵 R
vel_meas_noise = 0.01; % 速度量测噪声 (m/s)
att_meas_noise = deg2rad(0.1); % 姿态量测噪声 (rad)
kf_params.R = diag([vel_meas_noise^2 * [1, 1, 1], ...
att_meas_noise^2 * [1, 1, 1]]);
% 系统矩阵 F (连续时间)
kf_params.F_cont = zeros(n_states);
% 姿态误差方程：φ_dot = -ω×φ + δω
kf_params.F_cont(1:3, 1:3) = -skew_symmetric([0; 0; 7.292115e-5]); % 地球自转
kf_params.F_cont(1:3, 10:12) = eye(3); % 陀螺零偏
% 速度误差方程：δv_dot = -f×φ + C_b^n δf + ...
kf_params.F_cont(4:6, 1:3) = -skew_symmetric([0; 0; 9.8]); % 重力/比力
kf_params.F_cont(4:6, 13:15) = eye(3); % 加表零偏
% 位置误差方程
kf_params.F_cont(7:9, 4:6) = eye(3);
% 转换为离散时间系统矩阵
kf_params.F = eye(n_states) + kf_params.F_cont * dt;
% 控制输入矩阵（杆臂效应）
kf_params.B = zeros(n_states, 3);
kf_params.B(4:6, 1:3) = eye(3); % 杆臂加速度到速度误差
% 量测矩阵 H
kf_params.H = zeros(n_meas, n_states);
kf_params.H(1:3, 4:6) = eye(3); % 速度误差观测
kf_params.H(4:6, 1:3) = eye(3); % 姿态误差观测
kf_params.H(4:6, 19:21) = eye(3); % 安装失准角观测
% 存储历史记录
kf_params.history.state = zeros(n_states, N);
kf_params.history.cov = zeros(n_states, N);
end
function [kf, est] = kf_transfer_alignment(kf, z, k)
% 传递对准卡尔曼滤波主函数（预测 + 更新）
% ---------- 预测步骤 ----------
% 状态预测
kf.x_pred = kf.F * kf.x_est;
% 协方差预测
kf.P_pred = kf.F * kf.P * kf.F' + kf.Q;
% ---------- 更新步骤 ----------
% 计算卡尔曼增益
S = kf.H * kf.P_pred * kf.H' + kf.R;
K = kf.P_pred * kf.H' / S;
% 计算新息（量测残差）
innovation = z - kf.H * kf.x_pred;
% 状态更新
kf.x_est = kf.x_pred + K * innovation;
% 协方差更新 (Joseph形式，数值更稳定)
I = eye(size(kf.P));
kf.P = (I - K * kf.H) * kf.P_pred * (I - K * kf.H)' + K * kf.R * K';
% 存储结果
kf.history.state(:, k) = kf.x_est;
kf.history.cov(:, k) = diag(kf.P);
% 返回估计值
est.x_est = kf.x_est;
est.innovation = innovation;
est.K = K;
end3. 运动轨迹生成函数
matlab
function [profile, maneuver_type] = generate_maneuver_trajectory(t, dt)
% 生成载体机动轨迹（用于激励传递对准可观性）
N = length(t);
profile = struct();
% 选择机动类型
maneuver_list = {'摇摆', 'S形转弯', '加速度机动', '复合机动'};
maneuver_type = maneuver_list{3}; % 可修改选择
fprintf('机动类型: %s\n', maneuver_type);
% 初始化运动参数
profile.accel = zeros(3, N); % 加速度 (m/s^2)
profile.omega = zeros(3, N); % 角速度 (rad/s)
profile.pos = zeros(3, N); % 位置 (m)
profile.vel = zeros(3, N); % 速度 (m/s)
profile.att = zeros(3, N); % 姿态 (rad)
% 基础运动（匀速直线）
vel_const = 20; % 20 m/s
profile.vel(1, :) = vel_const;
switch maneuver_type
case '摇摆'
% 正弦摇摆运动（激励俯仰和滚转）
amplitude = deg2rad(15); % 15度幅度
frequency = 0.5; % 0.5 Hz
profile.omega(2, :) = amplitude * 2*pi*frequency * ...
cos(2*pi*frequency*t); % 俯仰角速度
profile.att(2, :) = amplitude * sin(2*pi*frequency*t);
% 添加滚转激励
profile.omega(1, :) = amplitude * 0.7 * 2*pi*frequency * ...
sin(2*pi*frequency*t + pi/4);
profile.att(1, :) = amplitude * 0.7 * -cos(2*pi*frequency*t + pi/4);
case 'S形转弯'
% S形转弯（激励航向）
turn_rate = deg2rad(15); % 15度/秒转弯率
turn_duration = 10; % 每次转弯10秒
for k = 1:N
phase = floor(t(k)/turn_duration);
if mod(phase, 2) == 0
profile.omega(3, k) = turn_rate; % 右转
else
profile.omega(3, k) = -turn_rate; % 左转
end
profile.att(3, k) = profile.att(3, max(1,k-1)) + ...
profile.omega(3, k) * dt;
end
case '加速度机动'
% 加速度变化（激励杆臂效应）
accel_profile = zeros(1, N);
segments = floor(N/4);
% 分段加速度
accel_profile(1:segments) = 2.0; % 加速
accel_profile(segments+1:2*segments) = 0; % 匀速
accel_profile(2*segments+1:3*segments) = -1.5; % 减速
accel_profile(3*segments+1:end) = 0.5; % 小加速
profile.accel(1, :) = accel_profile;
% 计算速度和位置
for k = 2:N
profile.vel(1, k) = profile.vel(1, k-1) + ...
profile.accel(1, k) * dt;
profile.pos(1, k) = profile.pos(1, k-1) + ...
profile.vel(1, k) * dt;
end
% 添加角运动
profile.omega(2, :) = deg2rad(5) * sin(2*pi*0.2*t);
profile.att(2, :) = deg2rad(5)/ (2*pi*0.2) * (1 - cos(2*pi*0.2*t));
case '复合机动'
% 组合多种机动
% 加速度变化
profile.accel(1, :) = 1.0 * sin(2*pi*0.1*t);
% 角运动
profile.omega(1, :) = deg2rad(10) * sin(2*pi*0.3*t); % 滚转
profile.omega(2, :) = deg2rad(8) * cos(2*pi*0.25*t); % 俯仰
profile.omega(3, :) = deg2rad(12) * sin(2*pi*0.15*t); % 航向
% 积分得到速度和姿态
for k = 2:N
profile.vel(:, k) = profile.vel(:, k-1) + ...
profile.accel(:, k) * dt;
profile.pos(:, k) = profile.pos(:, k-1) + ...
profile.vel(:, k) * dt;
profile.att(:, k) = profile.att(:, k-1) + ...
profile.omega(:, k) * dt;
end
end
% 添加噪声（真实环境）
process_noise_level = 0.01;
profile.accel = profile.accel + process_noise_level * randn(3, N);
profile.omega = profile.omega + deg2rad(0.1) * randn(3, N);
end4. 惯性导航更新函数
matlab
function [master, slave, true_err] = update_ins_states(master, slave, motion, k, dt)
% 更新主/子惯导状态（包含真实误差）
if k == 1
% 初始状态
master.att(:, 1) = deg2rad([0; 0; 45]); % 初始航向45度
slave.att(:, 1) = master.att(:, 1) + deg2rad([0.5; 0.3; 1.0]); % 初始误差
% 杆臂效应参数（真实值）
true_err.lever_arm = [0.5; -0.3; 0.2]; % 主惯导到子惯导的杆臂 (m)
true_err.misalignment = deg2rad([0.5; 0.5; 1.0]); % 安装失准角 (rad)
true_err.gyro_bias = deg2rad([0.1; -0.05; 0.08]/3600); % 陀螺零偏 (rad/s)
true_err.accel_bias = [1e-3; -5e-4; 2e-3]; % 加表零偏 (m/s^2)
% 子惯导初始位置 = 主惯导位置 + 杆臂
slave.pos(:, 1) = master.pos(:, 1) + true_err.lever_arm;
return;
end
% ---------- 主惯导更新（假设完美） ----------
% 获取当前运动参数
omega = motion.omega(:, min(k, size(motion.omega, 2)));
accel = motion.accel(:, min(k, size(motion.accel, 2)));
% 姿态更新（四元数法）
C_nb_prev = euler2dcm(master.att(:, k-1));
delta_theta = omega * dt;
C_nb_curr = C_nb_prev * (eye(3) + skew_symmetric(delta_theta));
master.att(:, k) = dcm2euler(C_nb_curr);
% 速度更新
gravity = [0; 0; 9.7803267714]; % 重力向量
master.vel(:, k) = master.vel(:, k-1) + ...
(C_nb_curr * accel + gravity) * dt;
% 位置更新
master.pos(:, k) = master.pos(:, k-1) + master.vel(:, k) * dt;
% ---------- 子惯导更新（包含误差） ----------
% 安装误差影响
C_misalignment = euler2dcm(true_err.misalignment);
% 子惯导处的比力（考虑杆臂效应）
omega_dot = (omega - motion.omega(:, max(1,k-1))) / dt;
lever_accel = skew_symmetric(omega_dot) * true_err.lever_arm + ...
skew_symmetric(omega) * skew_symmetric(omega) * true_err.lever_arm;
accel_slave = accel + lever_accel;
% 添加传感器误差
gyro_slave = omega + true_err.gyro_bias + deg2rad(0.1/3600) * randn(3,1);
accel_slave = accel_slave + true_err.accel_bias + 1e-4 * randn(3,1);
% 子惯导姿态更新
C_slave_prev = euler2dcm(slave.att(:, k-1));
delta_theta_slave = gyro_slave * dt;
C_slave_curr = C_slave_prev * (eye(3) + skew_symmetric(delta_theta_slave));
slave.att(:, k) = dcm2euler(C_slave_curr);
% 子惯导速度更新
slave.vel(:, k) = slave.vel(:, k-1) + ...
(C_slave_curr * accel_slave + gravity) * dt;
% 子惯导位置更新
slave.pos(:, k) = slave.pos(:, k-1) + slave.vel(:, k) * dt;
% 保存真实误差（用于验证）
true_err.att_error = slave.att(:, k) - master.att(:, k);
true_err.vel_error = slave.vel(:, k) - master.vel(:, k);
true_err.pos_error = slave.pos(:, k) - master.pos(:, k);
end5. 辅助工具函数
matlab
function C = euler2dcm(euler)
% 欧拉角转换为方向余弦矩阵 (Z-Y-X顺序)
phi = euler(1); theta = euler(2); psi = euler(3);
Cx = [1, 0, 0; 0, cos(phi), sin(phi); 0, -sin(phi), cos(phi)];
Cy = [cos(theta), 0, -sin(theta); 0, 1, 0; sin(theta), 0, cos(theta)];
Cz = [cos(psi), sin(psi), 0; -sin(psi), cos(psi), 0; 0, 0, 1];
C = Cz * Cy * Cx; % 注意顺序：航向-俯仰-滚转
end
function euler = dcm2euler(C)
% 方向余弦矩阵转换为欧拉角
phi = atan2(C(3,2), C(3,3)); % 滚转
theta = -asin(C(3,1)); % 俯仰
psi = atan2(C(2,1), C(1,1)); % 航向
euler = [phi; theta; psi];
end
function S = skew_symmetric(v)
% 生成反对称矩阵
S = [0, -v(3), v(2);
v(3), 0, -v(1);
-v(2), v(1), 0];
end
function measurements = generate_measurements(master, slave, k, kf_params)
% 生成量测信息（速度差 + 姿态差）
% 速度差量测
vel_diff = slave.vel(:, k) - master.vel(:, k);
% 姿态差量测（通过方向余弦矩阵计算）
C_master = euler2dcm(master.att(:, k));
C_slave = euler2dcm(slave.att(:, k));
C_diff = C_slave * C_master';
% 将旋转矩阵转换为旋转向量（姿态误差）
theta = acos((trace(C_diff) - 1)/2);
if abs(theta) < 1e-10
att_diff = zeros(3,1);
else
axis = [C_diff(3,2)-C_diff(2,3);
C_diff(1,3)-C_diff(3,1);
C_diff(2,1)-C_diff(1,2)] / (2*sin(theta));
att_diff = theta * axis;
end
% 添加量测噪声
vel_noise = sqrt(kf_params.R(1,1)) * randn(3,1);
att_noise = sqrt(kf_params.R(4,4)) * randn(3,1);
measurements = [vel_diff + vel_noise; att_diff + att_noise];
end6. 结果分析与可视化
matlab
function analyze_and_plot_results(t, master, slave, true_errors, ...
estimation_history, kf_params, ...
state_names, maneuver_type)
fprintf('\n========== 对准性能分析 ==========\n');
% 提取估计结果
est_states = estimation_history.state;
n_states = size(est_states, 1);
% 计算对准误差
final_att_error = rad2deg(slave.att(:, end) - master.att(:, end));
final_vel_error = slave.vel(:, end) - master.vel(:, end);
final_pos_error = slave.pos(:, end) - master.pos(:, end);
fprintf('最终姿态误差: 滚转=%.4f°, 俯仰=%.4f°, 航向=%.4f°\n', ...
final_att_error(1), final_att_error(2), final_att_error(3));
fprintf('最终速度误差: [%.4f, %.4f, %.4f] m/s\n', ...
final_vel_error(1), final_vel_error(2), final_vel_error(3));
fprintf('最终位置误差: [%.4f, %.4f, %.4f] m\n', ...
final_pos_error(1), final_pos_error(2), final_pos_error(3));
% 1. 误差状态估计对比图
figure('Position', [100, 100, 1400, 800]);
% 姿态误差估计
subplot(3, 4, 1:2);
true_att_err = rad2deg(reshape([true_errors.att_error], 3, []));
plot(t, true_att_err', '--', 'LineWidth', 1.5); hold on;
plot(t, rad2deg(est_states(1:3, 1:length(t))'), '-', 'LineWidth', 1);
xlabel('时间 (s)'); ylabel('姿态误差 (°)');
title('姿态误差估计对比');
legend('真实滚转', '真实俯仰', '真实航向', ...
'估计滚转', '估计俯仰', '估计航向', 'Location', 'best');
grid on;
% 速度误差估计
subplot(3, 4, 3:4);
true_vel_err = reshape([true_errors.vel_error], 3, []);
plot(t, true_vel_err', '--', 'LineWidth', 1.5); hold on;
plot(t, est_states(4:6, 1:length(t))', '-', 'LineWidth', 1);
xlabel('时间 (s)'); ylabel('速度误差 (m/s)');
title('速度误差估计对比');
legend('真实东向', '真实北向', '真实天向', ...
'估计东向', '估计北向', '估计天向', 'Location', 'best');
grid on;
% 传感器零偏估计
subplot(3, 4, 5:6);
gyro_bias_est = rad2deg(est_states(10:12, :)) * 3600; % 转换为°/h
plot(t, gyro_bias_est', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('时间 (s)'); ylabel('陀螺零偏 (°/h)');
title('陀螺零偏估计');
legend('X轴', 'Y轴', 'Z轴', 'Location', 'best');
grid on;
subplot(3, 4, 7:8);
accel_bias_est = est_states(13:15, :) * 1e3; % 转换为mg
plot(t, accel_bias_est', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('时间 (s)'); ylabel('加表零偏 (mg)');
title('加表零偏估计');
legend('X轴', 'Y轴', 'Z轴', 'Location', 'best');
grid on;
% 安装误差和杆臂估计
subplot(3, 4, 9:10);
misalignment_est = rad2deg(est_states(19:21, :));
plot(t, misalignment_est', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('时间 (s)'); ylabel('安装失准角 (°)');
title('安装失准角估计');
legend('X轴', 'Y轴', 'Z轴', 'Location', 'best');
grid on;
subplot(3, 4, 11:12);
lever_est = est_states(16:18, :);
plot(t, lever_est', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('时间 (s)'); ylabel('杆臂 (m)');
title('杆臂估计');
legend('X轴', 'Y轴', 'Z轴', 'Location', 'best');
grid on;
sgtitle(sprintf('传递对准状态估计结果 - 机动类型: %s', maneuver_type));
% 2. 收敛特性分析
figure('Position', [100, 100, 1200, 400]);
% 协方差收敛（3σ边界）
subplot(1, 2, 1);
sigma_att = 3 * sqrt(estimation_history.cov(1:3, :));
plot(t, rad2deg(sigma_att'), 'LineWidth', 1.5);
xlabel('时间 (s)'); ylabel('3σ边界 (°)');
title('姿态误差协方差收敛');
legend('滚转', '俯仰', '航向', 'Location', 'best');
grid on;
% 新息序列（检验滤波器一致性）
subplot(1, 2, 2);
innovations = estimation_history.innovation(1:3, :);
plot(t, innovations', 'LineWidth', 1);
hold on;
innov_std = sqrt(kf_params.R(1,1));
plot(t, 3*innov_std*ones(size(t)), 'r--', 'LineWidth', 1.5);
plot(t, -3*innov_std*ones(size(t)), 'r--', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('时间 (s)'); ylabel('速度新息 (m/s)');
title('新息序列及3σ边界');
legend('东向', '北向', '天向', '±3σ', 'Location', 'best');
grid on;
% 3. 对准精度统计
figure('Position', [100, 100, 800, 600]);
% 计算稳态误差（最后10秒）
steady_start = find(t >= t(end)-10, 1);
steady_idx = steady_start:length(t);
att_steady = rad2deg(est_states(1:3, steady_idx));
vel_steady = est_states(4:6, steady_idx);
att_std = std(att_steady, 0, 2);
vel_std = std(vel_steady, 0, 2);
subplot(2, 2, 1);
bar([att_std'; vel_std']);
set(gca, 'XTickLabel', {'姿态(°)', '速度(m/s)'});
ylabel('稳态标准差');
title('对准精度统计');
legend('滚转/X轴', '俯仰/Y轴', '航向/Z轴', 'Location', 'best');
grid on;
% 收敛时间分析（达到95%最终值的时间）
subplot(2, 2, 2);
conv_time = zeros(3, 1);
for i = 1:3
final_val = abs(est_states(i, end));
idx_95 = find(abs(est_states(i, :)) >= 0.95*final_val, 1);
if ~isempty(idx_95)
conv_time(i) = t(idx_95);
end
end
bar(conv_time);
ylabel('收敛时间 (s)');
set(gca, 'XTickLabel', {'滚转', '俯仰', '航向'});
title('主要状态收敛时间');
grid on;
% 机动效果分析
subplot(2, 2, 3);
% 计算不同机动阶段的估计精度
if strcmp(maneuver_type, 'S形转弯')
turn_period = 10; % 转弯周期
n_turns = floor(t(end)/turn_period);
turn_accuracy = zeros(n_turns, 3);
for turn = 1:n_turns
turn_idx = find(t >= (turn-1)*turn_period & t < turn*turn_period);
if ~isempty(turn_idx)
turn_accuracy(turn, :) = std(rad2deg(est_states(1:3, turn_idx)), 0, 2)';
end
end
plot(1:n_turns, turn_accuracy, 'o-', 'LineWidth', 1.5);
xlabel('转弯序号'); ylabel('姿态误差标准差 (°)');
title('不同转弯阶段对准精度');
legend('滚转', '俯仰', '航向', 'Location', 'best');
grid on;
end
% 杆臂效应估计精度
subplot(2, 2, 4);
lever_true = true_errors.lever_arm;
lever_est_final = est_states(16:18, end);
lever_error = abs(lever_est_final - lever_true);
bar(lever_error);
ylabel('杆臂估计绝对误差 (m)');
set(gca, 'XTickLabel', {'X轴', 'Y轴', 'Z轴'});
title('杆臂估计最终精度');
grid on;
fprintf('\n========== 对准性能总结 ==========\n');
fprintf('机动类型: %s\n', maneuver_type);
fprintf('姿态对准精度 (3σ): 滚转=%.4f°, 俯仰=%.4f°, 航向=%.4f°\n', ...
3*att_std(1), 3*att_std(2), 3*att_std(3));
fprintf('速度对准精度 (3σ): [%.4f, %.4f, %.4f] m/s\n', ...
3*vel_std(1), 3*vel_std(2), 3*vel_std(3));
fprintf('航向收敛时间: %.2f s\n', conv_time(3));
end7. 程序使用说明
-
运行方式：
- 将以上所有函数保存为独立的.m文件或放在一个文件中运行
- 从主程序开始执行
-
关键参数调整：
matlab% 在init_transfer_alignment_kf函数中调整： - 初始协方差P：影响收敛速度 - 过程噪声Q：模型不确定性 - 量测噪声R：传感器精度 % 在generate_maneuver_trajectory函数中调整： - 机动类型：选择不同激励运动 - 机动幅度：影响可观性 -
仿真场景定制：
- 修改
true_err结构体中的误差参数模拟不同设备 - 添加新的机动类型以测试不同环境下的对准性能
- 修改量测方案（如增加位置匹配）
- 修改
参考代码 关于传递对准的MATLAB仿真源代码 www.3dddown.com/csa/97398.html
8. 扩展功能建议
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多算法比较：
matlab% 实现UKF、EKF等不同滤波器的比较 algorithms = {'EKF', 'UKF', 'PF'}; results = cell(length(algorithms), 1); for i = 1:length(algorithms) results{i} = run_transfer_alignment(algorithm); end -
硬件在环测试接口：
matlab% 添加串口/UDP接口接收真实IMU数据 function real_data = read_imu_from_port(port) % 从硬件读取数据 end