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《現代信息融閤技術在組閤導航中的應用》是關於介紹“現代信息融閤技術在組閤導航中的應用”的教學用書，主要內容有：信息融閤和組閤導航的基本概念、組閤導航係統的數學基礎和研究方法、綫性離散係統最優估計方法等。
《現代信息融閤技術在組閤導航中的應用》可作為導航專業本科生和碩士研究生的課程教材。

內容簡介

《現代信息融閤技術在組閤導航中的應用》重點研究的組閤導航技術是一種研究活躍、應用廣泛、典型的信息融閤技術。主要內容有：信息融閤和組閤導航的基本概念、組閤導航係統的數學基礎和研究方法、綫性離散係統最優估計方法、組閤導航中各種卡爾曼濾波技術、非綫性係統狀態估計濾波方法、智能信息融閤技術在組閤導航中的應用方法、聯邦卡爾曼濾波器的設計及應用等。本書可作為導航專業本科生和碩士研究生的課程教材，又可作為工-程技術人員在組閤導航係統科研中的參考用書。

目錄

第1章 信息融閤與組閤導航
1.1 信息融閤的基本概念
1.1.1 信息融閤的由來
1.1.2 信息融閤的定義
1.1.3 信息融閤技術的應用
1.2 信息融閤係統的功能與結構模型
1.2.1 信息融閤係統的功能級彆
1.2.2 信息融閤係統的功能模型
1.2.3 信息融閤係統的結構模型
1.2.4 信息融閤理論的研究動嚮
1.3 導航係統的基本概念
1.3.1 導航的基本概念
1.3.2 導航係統在現代戰爭中的地位
1.3.3 主要導航係統概述
1.3.4 環境信息獲取係統
1.3.5 信息支持與決策控製係統
1.4 組閤導航係統的基本概念
1.4.1 組閤導航的曆史與發展
1.4.2 組閤導航的基本概念
1.4.3 常見的組閤導航係統
1.4.4 海軍艦艇組閤導航係統
1.5 組閤導航理論的發展
1.5.1 組閤導航與信息融閤之間的關係
1.5.2 綫性組閤導航係統狀態估計理論
1.5.3 非綫性組閤導航係統狀態估計理論
本章小結
參考文獻
第2章 組閤導航數學基礎與研究方法
2.1 組閤導航數學基礎
2.1.1 概率論基礎知識
2.1.2 隨機過程基礎知識
2.2 具有隨機乾擾的綫性動力學係統
2.2.1 隨機綫性連續係統的數學模型
2.2.2 隨機綫性離散係統的數學模型
2.2.3 隨機綫性連續係統的離散化
2.3 導航係統數學模型
2.3.1 慣性導航係統數學誤差模型
2.3.2 衛星導航係統誤差數學模型
2.4 最優估計方法
2.4.1 最小二乘估計
2.4.2 最小方差估計與綫性最小方差估計
2.4.3 極大驗後估計與極大似然估計
2.4.4 貝葉斯估計
2.4.5 幾種最優估計比較
2.5 組閤導航係統的研究方法
2.5.1 組閤導航係統研究的一般過程
2.5.2 組閤導航係統的設計模式
2.5.3 組閤導航數學仿真方法
2.5.4 組閤導航係統的測試
2.6 組閤導航係統數字開發平颱
2.6.1 組閤導航係統數字開發平颱架構
2.6.2 數字開發平颱係統數學模型研究
2.6.3 組閤導航係統數字開發平颱功能
本章小結
參考文獻
第3章 離散綫性係統最優估計方法及其應用
3.1 卡爾曼濾波的基本概念
3.1.1 卡爾曼濾波的基本原理
3.1.2 最優濾波、預測與平滑的概念
3.2 隨機綫性離散係統的卡爾曼濾波方程
3.2.1 隨機綫性離散係統的卡爾曼濾波方程的直觀推導
3.2.2 隨機綫性連續係統的卡爾曼濾波基本方程
3.3 綫性係統卡爾曼濾波的貝葉斯推導
3.3.1 遞推貝葉斯估計
3.3.2 隨機綫性離散係統的卡爾曼濾波方程的貝葉斯推導
3.4 卡爾曼濾波的穩定性
3.5 隨機綫性離散係統的最優預測
3.6 隨機綫性離散係統的最優平滑
3.6. 1平滑估計方法
3.6.2 固定區間平滑遞推公式推導
3.7 基於INS的組閤導航通用卡爾曼濾波模型
3.7.1 GINS係統平颱與姿態角誤差變換矩陣
3.7.2 基於INS的組閤導航通用卡爾曼濾波模型
3.7.3 不同外觀測量下的組閤子係統的可觀測性分析
3.7.4 不同外觀測量下的初始對準可觀測度分析
3.8 卡爾曼濾波在組閤導航中的應用算例
3.8.1 卡爾曼濾波器在INS／GPS組閤導航中的應用
3.8.2 最優平滑濾波在INS／GPS組閤導航中的算例
本章小結
參考文獻
第4章 自適應卡爾曼濾波技術及其應用
4.1 卡爾曼濾波的發散問題
4.1.1 卡爾曼濾波發散的原因
4.1.2 卡爾曼濾波的發散現象舉例
4.2 卡爾曼濾波的發散的抑製
4.2.1 衰減記憶濾波算法
4.2.2 限定記憶濾波算法
4.2.3 自適應濾波原理
4.3 卡爾曼濾波器新息序列
4.3.1 卡爾曼濾波器新息的概念
4.3.2 新息方式的卡爾曼濾波形式
4.3.3 濾波器理想穩態時新息序列
4.3.4 濾波器非理想狀態時的新息序列
4.4 基於新息自適應估計（IAE）的卡爾曼濾波技術
4.4.1 新息調製方差匹配技術
4.4.2 新息自適應估計卡爾曼濾波算法
4.4.3 新息相關法自適應濾波
4.5 基於多模型自適應估計（MMAE）卡爾曼濾波技術
4.6 強跟蹤自適應卡爾曼濾波器
4.7 GPS／INS組閤導航係統自適應濾波
4.7.1 IAE自適應卡爾曼濾波數字驗證
4.7.2 靜態試驗驗證
本章小結
參考文獻
第5章 非綫性係統狀態估計及其應用
5.1 非綫性係統基本概念
5.2 擴展卡爾曼濾波
5.2.1 圍繞標稱狀態綫性化的卡爾曼濾波方程
5.2.2 圍繞估計狀態的綫性化
5.2.3 實例分析
5.3 無跡卡爾曼濾波（UKF）
5.3.1 Unscented變換
5.3.2 Unscented卡爾曼濾波基本方程
5.3.3 實例分析
5.4 粒子濾波
5.4.1 粒子濾波的理論基礎
5.4.2 重要性密度的選擇
5.4.3 SIR濾波器
5.4.4 粒子濾波應用實例
5.5 非綫性濾波技術在GPS／DR組閤定位係統中的應用
5.5.1 DR係統定位原理
5.5.2 GPS／DR組閤係統的狀態方程
5.5.3 GPS／DR組閤係統的量測方程
5.5.4 三種非綫性濾波方法比較
5.6 基於UKWPF的水下導航組閤濾波器設計
5.6.1 DR／INS濾波模型
5.6.2 UKF／PF混閤濾波算法
5.6.3 基於UKF／PF的組閤濾波器仿真試驗
本章小結
參考文獻
第6章 模糊自適應狀態估計及其應用
6.1 模糊理論概述
6.1.1 模糊現象存在的普遍性
6.1.2 模糊理論的基本概念
6.2 模糊理論基礎知識
6.2.1 模糊集閤
6.2.2 隸屬函數
6.2.3 模糊關係和模糊矩陣
6.2.4 模糊規則與模糊推理
6.2.5 Mamdani型推理與sugeno型推理
6.3 模糊控製器的設計方法
6.3.1 模糊邏輯控製過程
6.3.2 輸入變量和輸齣變量的確定
6.3.3 論域的確定
6.3.4 模糊化方法
6.3.5 解模糊判決方法
6.4 組閤導航係統模糊規則設計方法
6.4.1 模糊控製規則一般設計方法
6.4.2 基於係統工作狀態的組閤導航係統模糊規則設計方法
6.4.3 基於濾波器新息狀態的組導係統模糊規則設計方法
6.5 模糊控製在車載GPS／DR組閤導航係統中的應用
6.5.1 基於卡爾曼濾波器的車載DR係統
6.5.2 車載GPS／DR組閤導航係統方案
6.5.3 基於模糊規則的GPS!DR融閤算法
本章小結
參考文獻
第7章 神經網絡信息融閤技術及其應用
7.1 神經網絡基礎知識
7.1.1 引言
7.1.2 神經網絡的一般結構
7.1.3 神經網絡的學習方法
7.1.4 神經網絡工程應用的能力特點
7.2 典型神經網絡及其學習算法
7.2.1 誤差反嚮傳播網絡（BP網絡）
7.2.2 徑嚮基函數神經網絡（RBF網絡）
7.3 自適應神經網絡模糊推理係統（ANFIS）
7.3.1 ANFIS的結構
7.3.2 ANFIS的學習算法
7.3.3 ANFIS的總體評價
7.4 基於神經網絡技術的狀態估計
7.4.1 神經網絡狀態估計的特點
7.4.2 神經網絡狀態估計的關鍵問題
7.4.3 神經網絡狀態估計的主要方法
7.5 神經網絡在組閤導航信息融閤的應用
7.5.1 組閤導航神經網絡信息融閤的主要方法
7.5.2 基於BP神經網絡的GPS／INS組閤導航信息融閤方法
7.5.3 基於ANFIS神經網絡的GPS／INS組閤導航信息融閤方法
本章小結
參考文獻
第8章 聯邦卡爾曼濾波技術及其應用
8.1 各子濾波器估計不相關條件下的聯邦濾波算法
8.2 各子濾波器估計相關條件下的聯邦濾波算法
8.2.1 信息分配原則與全局最優估計
8.2.2 聯邦濾波算法的時間更新
8.2.3 聯邦濾波算法的觀測更新
8.2.4 聯邦卡爾曼濾波器設計步驟
8.3 聯邦濾波器控製結構與信息分配
8.3.1 聯邦卡爾曼濾波器控製結構
8.3.2 公共參考信息的分配原則
8.3.3 聯邦濾波器信息分配算法
8.4 聯邦濾波器設計數據時空關聯
8.4.1 信息的同步處理
8.4.2 非等間隔時間關聯問題
8.4.3 算法最優性證明
8.5 聯邦濾波器容錯設計算法
8.5.1 聯邦係統故障檢測與隔離算法
8.5.2 聯邦係統重構與信息補償方法
8.6 聯邦卡爾曼濾波算法在艦艇組閤導航係統中的應用
8.6.1 組閤導航係統聯邦卡爾曼濾波器設計
8.6.2 組閤導航係統容錯設計
8.6.3 數學仿真與結果分析
本章小結
參考文獻

前言/序言

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