基于MATLAB的联邦滤波算法惯性+GPS+地磁组合导航仿真

导航系统的精度和可靠性对于无人飞行器、机器人和车辆等自主系统至关重要。为了提高导航系统的性能，常常采用多传感器融合的方法，将不同传感器的测量数据进行组合。本文将介绍一种基于MATLAB的联邦滤波算法，结合惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）和地磁传感器，实现高精度的导航。

首先，我们需要了解联邦滤波算法的基本原理。联邦滤波算法是一种多传感器融合的方法，通过将每个传感器的滤波器输出进行组合，得到最终的导航解算结果。在本文中，我们将使用无迹卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter，UKF）作为每个传感器的滤波器。UKF是一种非线性滤波器，适用于处理非线性系统。

接下来，我们需要准备导航系统所需的传感器数据。在本文中，我们使用三种传感器：IMU、GPS和地磁传感器。IMU提供加速度计和陀螺仪的测量值，用于估计姿态和加速度。GPS提供位置和速度的测量值，用于校正姿态和位置。地磁传感器提供地磁强度的测量值，用于辅助姿态估计。

以下是基于MATLAB的联邦滤波算法惯性+GPS+地磁组合导航的仿真代码：

% 初始化导航系统参数
dt =