辅助导航GPS与高速传感器（Matlab代码实现）

内容概要：本文围绕“辅助导航GPS与高速传感器”的主题，基于Matlab代码实现，探讨了多传感器融合技术在导航系统中的应用。文中重点介绍了利用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器，并采用扩展卡尔曼滤波（EKF）作为数据融合算法，实现对目标位置的精确滤波与估计。该方法有效提升了复杂环境下导航系统的精度与稳定性，尤其适用于需要高动态响应和高可靠性的应用场景。此外，文档还列举辅助导航GPS与高速传感器（Matlab代码实现）了大量相关的Matlab仿真案例，涵盖信号处理、故障诊断、路径规划、无人机控制等多个方向，展示了Matlab在科研仿真中的广泛适用性。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事自动化、导航、控制工程、信号处理或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习并掌握多传感器融合的基本原理与EKF算法实现；②开展导航系统设计、状态估计、传感器数据融合等方面的科研与开发工作；③借助提供的Matlab代码资源进行二次开发与算法验证； 阅读建议：建议结合文中提到的具体案例与网盘资源中的代码进行实践操作，重点关注EKF算法的实现流程与传感器数据的预处理方法，同时可参考其他相关主题的仿真模型以拓展技术视野。