现代信息融合技术在组合导航中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

卞鸿巍 等 编

承接 住宅 自建房 室内改造 装修设计 免费咨询 QQ：624617358 一级注册建筑师 亲自为您回答、经验丰富，价格亲民。无论项目大小，都全力服务。期待合作，欢迎咨询！QQ：624617358

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118071528

版次：1

商品编码：10381827

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十一五”国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2010-12-01

用纸：胶版纸

页数：262

字数：388000

编辑推荐

《现代信息融合技术在组合导航中的应用》是关于介绍“现代信息融合技术在组合导航中的应用”的教学用书，主要内容有：信息融合和组合导航的基本概念、组合导航系统的数学基础和研究方法、线性离散系统最优估计方法等。
《现代信息融合技术在组合导航中的应用》可作为导航专业本科生和硕士研究生的课程教材。

内容简介

《现代信息融合技术在组合导航中的应用》重点研究的组合导航技术是一种研究活跃、应用广泛、典型的信息融合技术。主要内容有：信息融合和组合导航的基本概念、组合导航系统的数学基础和研究方法、线性离散系统最优估计方法、组合导航中各种卡尔曼滤波技术、非线性系统状态估计滤波方法、智能信息融合技术在组合导航中的应用方法、联邦卡尔曼滤波器的设计及应用等。本书可作为导航专业本科生和硕士研究生的课程教材，又可作为工-程技术人员在组合导航系统科研中的参考用书。

目录

第1章 信息融合与组合导航
1.1 信息融合的基本概念
1.1.1 信息融合的由来
1.1.2 信息融合的定义
1.1.3 信息融合技术的应用
1.2 信息融合系统的功能与结构模型
1.2.1 信息融合系统的功能级别
1.2.2 信息融合系统的功能模型
1.2.3 信息融合系统的结构模型
1.2.4 信息融合理论的研究动向
1.3 导航系统的基本概念
1.3.1 导航的基本概念
1.3.2 导航系统在现代战争中的地位
1.3.3 主要导航系统概述
1.3.4 环境信息获取系统
1.3.5 信息支持与决策控制系统
1.4 组合导航系统的基本概念
1.4.1 组合导航的历史与发展
1.4.2 组合导航的基本概念
1.4.3 常见的组合导航系统
1.4.4 海军舰艇组合导航系统
1.5 组合导航理论的发展
1.5.1 组合导航与信息融合之间的关系
1.5.2 线性组合导航系统状态估计理论
1.5.3 非线性组合导航系统状态估计理论
本章小结
参考文献
第2章 组合导航数学基础与研究方法
2.1 组合导航数学基础
2.1.1 概率论基础知识
2.1.2 随机过程基础知识
2.2 具有随机干扰的线性动力学系统
2.2.1 随机线性连续系统的数学模型
2.2.2 随机线性离散系统的数学模型
2.2.3 随机线性连续系统的离散化
2.3 导航系统数学模型
2.3.1 惯性导航系统数学误差模型
2.3.2 卫星导航系统误差数学模型
2.4 最优估计方法
2.4.1 最小二乘估计
2.4.2 最小方差估计与线性最小方差估计
2.4.3 极大验后估计与极大似然估计
2.4.4 贝叶斯估计
2.4.5 几种最优估计比较
2.5 组合导航系统的研究方法
2.5.1 组合导航系统研究的一般过程
2.5.2 组合导航系统的设计模式
2.5.3 组合导航数学仿真方法
2.5.4 组合导航系统的测试
2.6 组合导航系统数字开发平台
2.6.1 组合导航系统数字开发平台架构
2.6.2 数字开发平台系统数学模型研究
2.6.3 组合导航系统数字开发平台功能
本章小结
参考文献
第3章 离散线性系统最优估计方法及其应用
3.1 卡尔曼滤波的基本概念
3.1.1 卡尔曼滤波的基本原理
3.1.2 最优滤波、预测与平滑的概念
3.2 随机线性离散系统的卡尔曼滤波方程
3.2.1 随机线性离散系统的卡尔曼滤波方程的直观推导
3.2.2 随机线性连续系统的卡尔曼滤波基本方程
3.3 线性系统卡尔曼滤波的贝叶斯推导
3.3.1 递推贝叶斯估计
3.3.2 随机线性离散系统的卡尔曼滤波方程的贝叶斯推导
3.4 卡尔曼滤波的稳定性
3.5 随机线性离散系统的最优预测
3.6 随机线性离散系统的最优平滑
3.6. 1平滑估计方法
3.6.2 固定区间平滑递推公式推导
3.7 基于INS的组合导航通用卡尔曼滤波模型
3.7.1 GINS系统平台与姿态角误差变换矩阵
3.7.2 基于INS的组合导航通用卡尔曼滤波模型
3.7.3 不同外观测量下的组合子系统的可观测性分析
3.7.4 不同外观测量下的初始对准可观测度分析
3.8 卡尔曼滤波在组合导航中的应用算例
3.8.1 卡尔曼滤波器在INS／GPS组合导航中的应用
3.8.2 最优平滑滤波在INS／GPS组合导航中的算例
本章小结
参考文献
第4章 自适应卡尔曼滤波技术及其应用
4.1 卡尔曼滤波的发散问题
4.1.1 卡尔曼滤波发散的原因
4.1.2 卡尔曼滤波的发散现象举例
4.2 卡尔曼滤波的发散的抑制
4.2.1 衰减记忆滤波算法
4.2.2 限定记忆滤波算法
4.2.3 自适应滤波原理
4.3 卡尔曼滤波器新息序列
4.3.1 卡尔曼滤波器新息的概念
4.3.2 新息方式的卡尔曼滤波形式
4.3.3 滤波器理想稳态时新息序列
4.3.4 滤波器非理想状态时的新息序列
4.4 基于新息自适应估计（IAE）的卡尔曼滤波技术
4.4.1 新息调制方差匹配技术
4.4.2 新息自适应估计卡尔曼滤波算法
4.4.3 新息相关法自适应滤波
4.5 基于多模型自适应估计（MMAE）卡尔曼滤波技术
4.6 强跟踪自适应卡尔曼滤波器
4.7 GPS／INS组合导航系统自适应滤波
4.7.1 IAE自适应卡尔曼滤波数字验证
4.7.2 静态试验验证
本章小结
参考文献
第5章 非线性系统状态估计及其应用
5.1 非线性系统基本概念
5.2 扩展卡尔曼滤波
5.2.1 围绕标称状态线性化的卡尔曼滤波方程
5.2.2 围绕估计状态的线性化
5.2.3 实例分析
5.3 无迹卡尔曼滤波（UKF）
5.3.1 Unscented变换
5.3.2 Unscented卡尔曼滤波基本方程
5.3.3 实例分析
5.4 粒子滤波
5.4.1 粒子滤波的理论基础
5.4.2 重要性密度的选择
5.4.3 SIR滤波器
5.4.4 粒子滤波应用实例
5.5 非线性滤波技术在GPS／DR组合定位系统中的应用
5.5.1 DR系统定位原理
5.5.2 GPS／DR组合系统的状态方程
5.5.3 GPS／DR组合系统的量测方程
5.5.4 三种非线性滤波方法比较
5.6 基于UKWPF的水下导航组合滤波器设计
5.6.1 DR／INS滤波模型
5.6.2 UKF／PF混合滤波算法
5.6.3 基于UKF／PF的组合滤波器仿真试验
本章小结
参考文献
第6章 模糊自适应状态估计及其应用
6.1 模糊理论概述
6.1.1 模糊现象存在的普遍性
6.1.2 模糊理论的基本概念
6.2 模糊理论基础知识
6.2.1 模糊集合
6.2.2 隶属函数
6.2.3 模糊关系和模糊矩阵
6.2.4 模糊规则与模糊推理
6.2.5 Mamdani型推理与sugeno型推理
6.3 模糊控制器的设计方法
6.3.1 模糊逻辑控制过程
6.3.2 输入变量和输出变量的确定
6.3.3 论域的确定
6.3.4 模糊化方法
6.3.5 解模糊判决方法
6.4 组合导航系统模糊规则设计方法
6.4.1 模糊控制规则一般设计方法
6.4.2 基于系统工作状态的组合导航系统模糊规则设计方法
6.4.3 基于滤波器新息状态的组导系统模糊规则设计方法
6.5 模糊控制在车载GPS／DR组合导航系统中的应用
6.5.1 基于卡尔曼滤波器的车载DR系统
6.5.2 车载GPS／DR组合导航系统方案
6.5.3 基于模糊规则的GPS!DR融合算法
本章小结
参考文献
第7章 神经网络信息融合技术及其应用
7.1 神经网络基础知识
7.1.1 引言
7.1.2 神经网络的一般结构
7.1.3 神经网络的学习方法
7.1.4 神经网络工程应用的能力特点
7.2 典型神经网络及其学习算法
7.2.1 误差反向传播网络（BP网络）
7.2.2 径向基函数神经网络（RBF网络）
7.3 自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）
7.3.1 ANFIS的结构
7.3.2 ANFIS的学习算法
7.3.3 ANFIS的总体评价
7.4 基于神经网络技术的状态估计
7.4.1 神经网络状态估计的特点
7.4.2 神经网络状态估计的关键问题
7.4.3 神经网络状态估计的主要方法
7.5 神经网络在组合导航信息融合的应用
7.5.1 组合导航神经网络信息融合的主要方法
7.5.2 基于BP神经网络的GPS／INS组合导航信息融合方法
7.5.3 基于ANFIS神经网络的GPS／INS组合导航信息融合方法
本章小结
参考文献
第8章 联邦卡尔曼滤波技术及其应用
8.1 各子滤波器估计不相关条件下的联邦滤波算法
8.2 各子滤波器估计相关条件下的联邦滤波算法
8.2.1 信息分配原则与全局最优估计
8.2.2 联邦滤波算法的时间更新
8.2.3 联邦滤波算法的观测更新
8.2.4 联邦卡尔曼滤波器设计步骤
8.3 联邦滤波器控制结构与信息分配
8.3.1 联邦卡尔曼滤波器控制结构
8.3.2 公共参考信息的分配原则
8.3.3 联邦滤波器信息分配算法
8.4 联邦滤波器设计数据时空关联
8.4.1 信息的同步处理
8.4.2 非等间隔时间关联问题
8.4.3 算法最优性证明
8.5 联邦滤波器容错设计算法
8.5.1 联邦系统故障检测与隔离算法
8.5.2 联邦系统重构与信息补偿方法
8.6 联邦卡尔曼滤波算法在舰艇组合导航系统中的应用
8.6.1 组合导航系统联邦卡尔曼滤波器设计
8.6.2 组合导航系统容错设计
8.6.3 数学仿真与结果分析
本章小结
参考文献

前言/序言

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

　　书趣之五。在于藏书，鉴于大家都是中学生，没什么钱。这点，不谈也罢。

评分☆☆☆☆☆

正版书，内容详实，从北京调的货到成都

评分☆☆☆☆☆

非常实用的书，值得推荐！

评分☆☆☆☆☆

不错。

评分☆☆☆☆☆

老公用的专业书,不错

评分☆☆☆☆☆

今天刚刚拿到书，这本深圳发展银行中欧国际工商学院供应链金融课题组写的供应链金融新经济下的新金融很不错，面对国内外银行业风起云涌的供应链金融实践，中欧国际工商学院的学者以商业研究的视角和方法论，开展了长达两年的理论和实证研究。在这一过程中，为了强化研究的实证性并保证追踪的前沿性，作为国内最早系统开展供应链金融业务，并且在实践和理论领域一直遥遥领先于国内同业的深圳发展银行，被选取作为贯穿于整个研究的案例样本。同时，深圳发展银行本身多年来在供应链金融领域也积累了丰富的内部研究成果，相关理论、理念和实践经验已被有机地吸收到本书中。本书所论及的一系列实践模型及其价值研析，对金融同业、供应链管理者和中小企业具有很高的借鉴、参考和启发意义。同时，作者所提供的关于供应链金融的创新性理论框架，为学界相关领域的研究奠定了进一步深化的基础。最近，欧洲货币杂志将供应链金融形容为近年来银行交易性业务中最热门的话题。一项调查显示，供应链融资是国际性银行207年度流动资金贷款领域最重要的业务增长点。在肇始于次贷问题的金融危机中，供应链金融在西方银行业的信贷紧缩大背景下一枝独秀，高速增长的态势依然。与此同时，国内银行业在供应链金融领域的创新实践也方兴未艾。以深圳发展银行为代表，越来越多的银行将供应链金融纳入自身的市场定位和竞争策略体系，产品系列、风险控制理念和营销模式也逐渐成形。不仅如此，供应链金融这一命题的出现，也倏然启动了关于中小企业融资、银行业变革、产业竞争等一系列老问题的新思维。在这个背景下，深圳发展银行一中欧国际工商学院供应链金融课题组在广泛的实证研究基础之上，从系统论角度及多个分维度，对这一创新进行了专业化的经验梳理和理论建构。本书所论及的一系列实践模型及其价值研析，对金融同业、供应链管理者和中小企业具有很高的借鉴、参考和启发意义。同时，作者所提供的关于供应链金融的创新性理论框架，为学界相关领域的研究奠定了进一步深化的基础。我国的十一五规划（2006～2010年）把加快实现经济发展方式的转型作为十一五经济工作的主线，而供应链生产模式的发展，正是经济发展方式转型的基本内容之一。近期发生的世界金融海啸，凸现了转变经济模式的重要性，也凸现了发展供应链生产的迫切性。在考虑如何发展供应链生产模式的具体路径时，我们首先需要了解全球化背景下产业组织的演化趋势。得益于信息技术和运输技术进步所带来的远程生产组织和流通成本的降低，供应链正在取代纵向一体化，成为国际上产业组织的主流模式。在这种模式中，大企业专注于品牌、客户关系管理及创新性技术等核心能力的创造和提升，而将生产、流通、销售中低附加价值环节外

评分☆☆☆☆☆

组合导航现在很火，信息融合又是组合导航中不可缺少的。

评分☆☆☆☆☆

组合导航现在很火，信息融合又是组合导航中不可缺少的。