导航系统应用数学分析方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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袁书明，杨晓东，程建华 著

图书标签:

• 导航系统
• 应用数学
• 数学分析
• 算法
• 建模
• 误差分析
• 优化
• 滤波
• 惯性导航
• 卫星导航

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118085341

商品编码：1027831755

出版时间：2013-01-01

作  者:袁书明,杨晓东,程建华 著作 定  价:48 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2013年01月01日 页  数:336 装  帧:平装 ISBN:9787118085341 ● 舰船导航系统概论
●1.1 舰船导航系统概述
●1.1.1 导航技术的近代发展
●1.1.2 导航方式的分类
●1.1.3 现代导航技术的发展
●1.2 舰船导航系统数学基础
●1.2.1 矩阵及其运算
●1.2.2 坐标变换
●1.2.3 地球与坐标系
●1.2.4 常用导航坐标系
●1.3 导航信患估计原理
●1.4 导航系统随机误差描述
●1.4.1 导航系统随机误差
●1.4.2 随机过程理论的主要内容
●1.4.3 随机微分方程
●1.4.4 随机场
●第二章 舰船导航系统原理
●2.1 惯性导航系统
●2.1.1 惯性导航简介
●2.1.2 惯性导航系统基本原理描述
●部分目录

内容简介

袁书明和杨晓东等编著的《导航系统应用数学分析方法》共分为八章，**章简要地介绍了涉及舰船导航系统的基本知识，包括舰船导航系统发展概述、数学基础知识等；第二章主要就导航系统基本原理进行了介绍，包括惯性导航系统、卫星导航系统、天文导航系统、计程仪、罗兰C导航系统；第三章主要就导航系统误差进行了介绍，包括导航系统误差的一般分析、惯性导航误差、卫星导航误差、天文导航误差、计程仪误差和罗兰C误差分析；第四章介绍了导航信息参数估计方法，主要包括方差估计、多元线性回归分析、非线性*小二乘估计和导航信息的*优估计等计算方法；第五章介绍了卡尔曼滤波方法基本理论，主要包括基本卡尔曼滤波算法、联邦卡尔曼滤波和Unscented卡尔曼滤啵分析；第六章介绍了导航信息的非线性滤波基本理论，包括自适应滤波、粒子滤波、神经网络和小波变换中的主要方法；第七章较详细地介绍了舰船导航系统中常用的数据处理、评定和融合方法，主要包等

《现代导航系统理论与实践：核心数学方法解析》 内容概要： 本书旨在深入剖析现代导航系统设计与应用中所依赖的数学分析方法，为读者提供一个全面、严谨的理论框架。我们将从导航系统的基本概念入手，逐步深入到各个关键技术环节，并详细阐述其背后的数学原理和算法实现。全书内容涵盖了从基础的几何学、微积分，到更高级的线性代数、概率论、统计推断，再到专门的优化理论、信号处理技术等，力求全面覆盖导航系统分析所需的数学工具。 第一部分：导航系统基础与几何学原理 本部分将首先介绍导航系统的基本构成、工作原理以及其在不同领域的应用（如航空、航海、陆地交通、空间探索等）。我们将阐明导航的本质在于确定载体的位置、速度和姿态，并详细介绍实现这一目标所必须的基本要素，如参考系、坐标系（地心地固坐标系、大地坐标系、惯性坐标系等）的转换以及它们在导航计算中的重要性。 坐标系与参考系： 详细讲解不同坐标系的定义、相互转换公式，以及它们在数学模型中的应用。例如，如何将测量到的传感器数据转换到统一的参考系下进行计算。 基本几何量计算： 介绍计算距离、方位角、高程角等基本几何量的数学方法，以及这些计算在导航系统中的初步应用，如两点间的直线距离计算、球面几何在地球表面距离计算中的应用。 大地测量学基础： 简要介绍地球的形状和大小的数学模型（如椭球模型），以及大地测量学中的基本概念，如经度、纬度、高程，并阐述它们如何构成导航系统定位的基础。 第二部分：运动学与动力学建模 精确的运动学和动力学模型是导航系统进行状态估计和预测的关键。本部分将深入探讨如何利用数学工具描述载体的运动状态及其随时间的演变。 运动学方程： 建立描述载体位置、速度、加速度之间关系的运动学方程。我们将从最基本的牛顿运动定律出发，推导出不同运动模型（如匀速直线运动、匀加速直线运动、匀速圆周运动等）在离散时间域和连续时间域下的方程形式。 动力学方程： 引入影响载体运动的外部因素，如重力、空气阻力、推力等，并建立相应的动力学方程。我们将讨论如何将这些外部力学效应融入运动模型，以提高导航精度的预测能力。 状态空间表示： 引入状态空间方法，将导航系统的运动学和动力学模型表示为一组一阶微分方程或差分方程。这为后续的滤波和估计算法奠定了基础。详细解释状态向量的选取、状态转移矩阵的构建以及输入向量和噪声项的处理。 第三部分：传感器数据处理与信号分析 导航系统高度依赖各种传感器（如GPS接收机、惯性测量单元IMU、测距仪、测速仪等）提供的测量数据。本部分将聚焦于这些传感器数据的数学处理和分析方法。 测量模型： 建立传感器测量值与真实导航状态之间的数学模型，考虑测量误差和噪声的影响。详细介绍线性测量模型和非线性测量模型的建立，以及如何利用这些模型来解释传感器输出。 信号处理基础： 介绍基本的信号处理技术，如滤波（低通滤波、高通滤波、带通滤波）、平滑、傅里叶变换等，以及它们在去除传感器噪声、提取有用信号方面的应用。 误差分析与校准： 深入分析传感器误差的来源（如零偏、尺度因子误差、轴不对准误差等），并介绍利用统计学方法进行误差辨识和校准的技术，以提高测量数据的精度。 第四部分：状态估计理论与滤波算法 状态估计是现代导航系统的核心技术之一，它利用带有噪声的测量数据和系统模型来最优地估计导航系统的状态。本部分将详细阐述各种主流的状态估计理论和滤波算法。 最小二乘法（Least Squares Estimation）： 介绍最小二乘法的基本原理，以及它在导航系统初始对准、参数辨识等方面的应用。包括无约束最小二乘法和带约束最小二乘法。 卡尔曼滤波（Kalman Filter）： 详细讲解经典的卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF）。我们将深入分析卡尔曼滤波的预测-更新两步过程，推导其核心方程，并讨论其在导航系统中的广泛应用，如位置、速度、姿态的估计。 粒子滤波（Particle Filter）： 介绍基于蒙特卡洛方法的粒子滤波，特别是在处理非线性、非高斯系统时的优势。详细阐述粒子滤波的原理，包括样本生成、重采样和权重更新等步骤，并说明其在复杂导航环境下的应用潜力。 第五部分：优化理论与导航数据融合 导航系统通常需要融合来自多个传感器的数据，并利用优化技术来获得最优的导航解决方案。本部分将介绍相关的优化理论和数据融合方法。 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）： 在卡尔曼滤波部分会深入讲解，作为处理非线性系统更优的方法。 数据融合策略： 探讨不同导航传感器数据的融合方法，如集中式融合、分布式融合。介绍如何利用权重分配、一致性检验等手段来提高融合系统的鲁棒性和精度。 非线性优化方法： 介绍常用的非线性优化算法，如梯度下降法、牛顿法、Levenberg-Marquardt算法等，以及它们在导航系统参数估计、轨迹优化等问题中的应用。 贝叶斯推断（Bayesian Inference）： 引入贝叶斯推断的框架，从概率模型的角度理解状态估计问题，并介绍其在导航系统中的高级应用，如贝叶斯滤波、后验概率分布的计算等。 第六部分：现代导航技术中的数学应用 本部分将结合现代导航技术的具体案例，展示前述数学方法的实际应用。 惯性导航系统（INS）的数学建模与误差分析： 详细讨论IMU测量误差如何影响INS的精度，并介绍误差补偿和对准的数学方法。 全球导航卫星系统（GNSS）的测量原理与定位解算： 阐述GNSS信号的传播模型，以及如何利用伪距、载波相位等测量量进行定位。详细介绍最小二乘法、迭代法等在GNSS解算中的应用。 组合导航系统（INS/GNSS）的数学框架： 重点讲解INS和GNSS的互补性，以及如何利用卡尔曼滤波等算法实现两者的有效融合，显著提升导航系统的精度和可靠性。 视觉导航与SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）中的数学方法： 简要介绍基于视觉的导航方法，如特征匹配、多视图几何、姿态估计，以及SLAM技术中涉及的图优化、概率图模型等数学工具。 结论与展望： 本书的最后将总结现代导航系统应用数学分析方法的精髓，并对未来导航技术的发展趋势进行展望，例如在人工智能、机器学习与导航系统结合方面的潜在应用。 目标读者： 本书适合于从事导航系统研发、应用和研究的工程师、科研人员，以及对导航技术感兴趣的计算机科学、电子工程、自动化、航空航天等领域的学生和教师。读者应具备一定的微积分、线性代数、概率论和统计学基础。 本书特色： 体系完整： 从基础概念到前沿技术，逻辑清晰，覆盖面广。 数学严谨： 深入解析每种方法的数学原理，推导过程详尽。 理论联系实际： 结合具体导航系统案例，展示数学方法的应用价值。 易于理解： 采用清晰的语言和图示，帮助读者掌握复杂概念。 通过对本书的学习，读者将能够深刻理解现代导航系统的内在数学逻辑，掌握分析和解决导航工程中复杂问题的强大工具，为开发更高性能、更可靠的导航系统奠定坚实的理论基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺有意思的，采用了深邃的蓝色背景，上面用银色的线条勾勒出了一张抽象的星图，看起来像是某种导航的轨迹。我一开始是被这个设计吸引的，想着里面一定藏着不少关于宇宙探索或者更广阔领域的奥秘。拿到书翻开，字里行间流露出一种严谨的气息，但具体讲了什么，我还在摸索中。它给我的第一感觉是，它可能是一本深入探讨某种专业领域的书籍，需要读者具备一定的基础知识才能完全理解。我猜测它可能涉及到一些我不太熟悉的理论框架，需要花时间去消化。也许里面会有一些很酷的图表和公式，用来解释一些复杂的概念。不过，我目前还没能深入阅读，所以具体内容还笼罩在一层神秘的面纱之下。总的来说，这本书给我的第一印象是它极具专业性和深度，适合那些对特定领域有浓厚兴趣并愿意投入时间去钻研的读者。我期待着在接下来的阅读中，能够逐步揭开它所蕴含的知识宝藏。

评分☆☆☆☆☆

这本书的纸质手感非常不错，摸起来有一种高级感，厚实且富有质感，这让我对内容本身也产生了更高的期待。封面上那几个用线条勾勒出的几何图形，让我联想到了某种精密仪器的内部构造，又或者是某个复杂算法的流程图。当我初步翻阅的时候，注意到其中似乎夹杂着一些我曾经在其他书籍中看到过的数学符号，这不禁引起了我的好奇心。我猜测这本书可能在某种程度上连接了抽象的数学理论与实际的工程应用，这一点非常吸引我。我尤其对它是否能够解释清楚某些“看不见”的原理感到好奇。如果它能将那些深奥的概念以一种相对易懂的方式呈现出来，那将是一项了不起的成就。我现在还无法确定它具体涵盖了哪些应用领域，但仅从它所呈现出的“范儿”来看，我觉得它可能会涉及到一些需要高度精确计算的场景，比如某种高科技产品的设计或者优化过程。我正在尝试去理解它传递出的信息，希望能从中获得一些新的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装订方式非常牢固，每一页都仿佛被精心固定，即使经常翻阅也不会轻易散架，这在如今快餐式阅读的环境下显得尤为可贵。封面上的标题字体设计简洁有力，没有过多的装饰，给人一种专业、可靠的感觉。在第一眼看到这本书的时候，我直觉它可能是一本关于某种高级技术原理的讲解，其中不乏大量的理论推导和数据分析。我个人对那些能够解释“事物如何运作”的原理非常感兴趣，所以这本书的外在表现立刻勾起了我的探究欲望。我推测它可能在某个具体的科学或工程领域内，对某种复杂系统的工作机制进行了深入的剖析。如果书中能够提供一些实际案例来佐证其理论，那就更好了。我还在尝试从目录和前言中捕捉一些关于其核心内容的线索，目前来看，它似乎指向了一个需要严谨逻辑和精确计算的领域，这让我既感到挑战，又充满期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版日期显示它并不是一本新近出版的书籍，这反而让我觉得它可能蕴含着一些经过时间检验的经典理论或者方法。封面上的配色方案比较沉稳，蓝与银的搭配，给人一种既有科技感又不失学术底蕴的感觉。当我刚接触到这本书时，脑海中闪过一个念头：它会不会是关于某种“决策支持系统”的数学模型？因为“导航”这个词本身就带有“指引方向”的含义，而“应用数学分析”则暗示了其背后严谨的计算和逻辑。我个人对如何利用数学工具来优化流程、提高效率非常感兴趣。我希望这本书能够提供一些具体的算法或者模型，帮助理解在复杂的环境中，如何做出最优的选择。虽然我对书中具体的应用场景还没有完全的把握，但它所展现出的“分析”和“应用”相结合的姿态，让我对它的内容充满了好奇和期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的尺寸大小适中，刚好可以轻松地放在背包里，无论是通勤路上还是咖啡馆小憩时，都可以随时随地拿出来阅读，非常方便。封面上的那个抽象图案，我花了点时间去辨认，感觉像是由很多细小的点汇聚成的某种轨迹，又像是在绘制一张非常精细的地图。它给我的感觉是一种“从无到有”的创造过程，或者是一种“化繁为简”的智慧。我猜这本书可能会探讨如何通过数学工具来构建或优化某种系统，使其能够高效地完成预设的任务。这种将抽象理论转化为实际功能的思路，一直是我非常着迷的。我希望能在这本书中找到一些关于“设计思维”或者“系统工程”的启示，了解其中的数学原理是如何支撑起一个完整的应用。我还在努力理解它所试图传达的整体信息，希望能够从中获得一些关于如何解决复杂问题的洞察。