基于卡尔曼滤波的大气数据GPS组合导航系统 9787118108255 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[土耳其] 泰尼尔·马卢特，恰金斯·哈吉耶夫 著

图书标签:

• 卡尔曼滤波
• GPS
• 大气数据
• 组合导航
• 导航系统
• 气象
• 测绘
• 科学
• 工程
• 技术

店铺： 博学精华图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118108255

商品编码：29634638164

包装：平装

出版时间：2016-06-01

基本信息

书名:基于卡尔曼滤波的大气数据GPS组合导航系统

：59.00元

售价：44.3元,便宜14.7元,折扣75

作者: 泰尼尔·马卢特,恰金斯·哈吉耶夫

出版社：国防工业出版社

出版日期：2016-06-01

ISBN：9787118108255

字数：

页码：111

版次：1

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

《基于卡尔曼滤波的大气数据GPS组合导航系统》部分应用基于卡尔曼滤波器的卫星距离法改进从GPS接收机获得的GPS位置。GPS接收机同时提供卫星的位置和接收机的位置，在卡尔曼滤波器中应用这些信息能够得到比单独使用GPS接收机好的位置精度。
　　《基于卡尔曼滤波的大气数据GPS组合导航系统》第二部分研究大气数据系统（ADS）和全球定位系统（GPS）这两个导航系统的组合方法。ADS是一种广泛应用的导航系统，通过测量大气的静压、总压和大气温度，应用ADS的大气数据计算机（ADC）来计算马赫数、真空速和垂直速度等。ADS具有高采样率和低精度，GPS具有比ADS高的精度但是采样率较低（1Hz）。应用卡尔曼滤波器来组合这两种导航系统可以减小它们的误差，通过组合可以得到高采样率和高精度的导航系统。另一个任务是以较高的精度计算风速，也就是ADS测量的空速的误差。
　　基于Matlab软件包，以直升机的大气数据系统和全球定位系统组合为例，进行了计算机仿真。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《高精度惯性导航技术与应用》 内容简介 本书旨在系统阐述高精度惯性导航技术的核心理论、关键算法以及在各领域的创新应用。内容涵盖惯性测量单元（IMU）的原理与误差分析、姿态与位置解算方法、滤波算法在导航系统中的作用、以及多种辅助导航信息的融合策略。本书将深入剖析惯性导航系统的发展脉络，重点聚焦于提升导航精度、可靠性和实时性的技术手段，为读者提供一个全面而深入的技术视角。 第一章 绪论 本章将从导航的基本概念出发，追溯惯性导航系统的发展历程。介绍惯性导航系统的基本组成、工作原理以及其相对于其他导航方式（如卫星导航、无线电导航等）的独特优势与局限性。阐述高精度惯性导航在当今科技发展中的重要性，并展望其未来的发展趋势，为后续章节的深入探讨奠定基础。 第二章 惯性测量单元（IMU）原理与误差分析 本章将详细介绍惯性测量单元（IMU）作为惯性导航系统的核心传感器，其工作原理。重点讲解加速度计和陀螺仪的物理基础、测量机制以及不同类型（如MEMS、光纤、激光等）IMU的性能特点。深入分析IMU在实际应用中存在的各类误差源，包括零偏、比例系数误差、轴不对准误差、温度敏感性误差、振动误差以及随机误差等，并介绍常用的误差建模方法，为后续的误差补偿与滤波处理提供依据。 第三章 惯性导航系统（INS）的姿态与位置解算 本章将聚焦于惯性导航系统的姿态与位置解算算法。首先，详细阐述姿态表示方法，如欧拉角、四元数、旋转矩阵等，并分析它们之间的转换关系及各自的优缺点。接着，深入讲解基于IMU数据的姿态动力学方程和运动学方程，推导姿态更新的数学模型。在此基础上，详细介绍位置解算的核心方法，包括速度更新、位置积分等，并讨论不同导航坐标系（如本地地理坐标系、导航系、平台系）的建立与转换。 第四章 滤波理论在惯性导航中的应用 滤波算法是惯性导航系统实现高精度和高可靠性的关键技术。本章将系统介绍几种在惯性导航中应用最广泛的滤波算法。首先，深入讲解线性卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）的理论基础，包括状态方程、观测方程、预测和更新过程。随后，详细阐述扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF），分析其在线性化处理非线性系统时的优势与局限。进一步，介绍无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF），重点分析其在处理强非线性系统时的理论优势和实际表现。最后，还将简要介绍粒子滤波（Particle Filter）等其他滤波方法的原理及其在特定场景下的适用性。本章将通过大量实例，展示滤波算法如何有效地抑制IMU误差，提高姿态和位置解算的精度。 第五章 辅助导航信息的融合技术 惯性导航系统虽然具备独立工作的能力，但其误差会随时间累积。为了克服这一缺点，通常需要引入外部辅助导航信息进行修正。本章将重点探讨多种辅助导航信息的融合策略。 全球导航卫星系统（GNSS）融合： 详细介绍GNSS（如GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou）的原理及其与INS融合的优势。分析伪距、载波相位测量值在融合中的作用。重点讲解基于卡尔曼滤波器的GNSS/INS组合导航算法，包括系统状态量的定义、量测方程的设计，以及如何利用GNSS数据校正INS的位置、速度和姿态误差。将详细阐述单历元、双历元以及载波相位差分等不同GNSS测量在组合导航中的应用。 视觉导航（Visual Navigation）融合： 介绍视觉传感器（如摄像头）的工作原理，以及基于视觉的里程计（Visual Odometry, VO）和视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的基本概念。分析视觉信息如何为INS提供绝对或相对位置、姿态的约束。讲解将视觉特征点、光流、深度信息等融入滤波框架的融合方法。 其他辅助信息融合： 讨论其他辅助导航信息，如气压计（提供高度信息）、磁力计（提供航向信息）、轮速计（提供速度约束）等，以及它们与INS融合的技术细节和效果。 第六章 组合导航系统的实现与性能评估 本章将进一步深入组合导航系统的实际实现与性能评估。 系统架构设计： 探讨不同组合导航系统的架构设计，如松耦合（Loosely Coupled）、紧耦合（Tightly Coupled）和深度紧耦合（Deeply Coupled）架构的优劣势，以及它们适用于不同应用场景的考量。 硬件与软件平台： 讨论组合导航系统的硬件选型，包括IMU、GNSS接收机、视觉传感器等，以及嵌入式计算平台的选择。介绍软件开发的关键技术，包括传感器驱动、数据预处理、滤波算法实现、导航信息输出等。 性能评估方法： 详细介绍组合导航系统的性能评估方法，包括静态精度、动态精度、可靠性、实时性等指标的定义。讲解常用的测试场景和数据采集方法。通过仿真和实际测试结果，展示组合导航系统在各种复杂环境下的表现。 第七章 高精度惯性导航技术的先进主题与前沿应用 本章将介绍一些当前惯性导航领域的研究热点和前沿技术。 自适应滤波技术： 探讨如何设计自适应滤波算法，使其能够根据环境变化和传感器状态自动调整滤波参数，进一步提升导航系统的鲁棒性。 机器学习在导航中的应用： 介绍机器学习方法（如神经网络、深度学习）在IMU误差建模、特征提取、异常检测以及辅助导航信息辨识等方面的应用潜力。 多传感器信息的高级融合： 探讨更复杂的传感器融合技术，例如利用多模态传感器信息进行环境感知，并将其融入导航状态估计。 在无人系统中的应用： 详细阐述高精度惯性导航技术在无人驾驶汽车、无人机（UAV）、自主水下航行器（AUV）、以及机器人等领域的关键作用和最新进展。 在航天与国防领域的应用： 探讨惯性导航技术在航空航天器、导弹制导、舰船导航等高技术领域的应用案例。 第八章 结论与展望 本章对全书内容进行总结，梳理高精度惯性导航技术的发展脉络和核心要点。再次强调了惯性导航技术在现代社会中的重要地位，并对该领域未来的发展趋势进行展望，包括对更高精度、更强鲁棒性、更低功耗以及更智能化导航系统的期许。 本书适合高等院校相关专业的研究生、本科生，以及从事惯性导航、组合导航、机器人、无人系统、航空航天、国防科技等领域的研究人员、工程师和技术爱好者阅读。通过阅读本书，读者将能够深入理解高精度惯性导航系统的理论精髓，掌握关键技术，并能将其应用于实际工程问题中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面散发着一种严谨的科学光辉，让我忍不住想要一探究竟。我对高精度导航系统的发展历程有着浓厚的兴趣，尤其关注那些能够突破技术瓶颈、提升系统性能的创新方案。卡尔曼滤波作为一种经典的估计算法，在许多领域都得到了广泛应用，但在复杂且动态变化的大气环境中，它如何与GPS数据进行高效融合，以实现更鲁棒、更精准的导航，这其中的技术细节让我充满了好奇。我希望书中能够深入探讨卡尔曼滤波在处理GPS信号衰减、多径效应以及大气层延迟等误差因素时的具体策略。此外，关于“大气数据”在组合导航中的具体作用，书中是否有详细的阐述？它是否能够有效补偿GPS的固有误差，或者在GPS信号不可用时提供冗余的导航信息？我期待书中能够提供一些关于卡尔曼滤波模型参数选择和调整的经验性指导，以及在不同大气条件下系统的性能评估和分析。对于那些致力于研发下一代导航系统的研究人员和工程师来说，一本能够提供前瞻性思路和实用技术的参考书，无疑是极具价值的。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，首先映入眼帘的是其精美的排版和清晰的图表，传递出一种专业且易于阅读的信号。作为一名在航空航天领域工作的工程师，我对高精度定位和导航技术有着持续的关注。GPS是目前最广泛使用的导航系统之一，但其在某些环境下，如高纬度地区、城市峡谷或恶劣天气中，会面临精度下降甚至信号丢失的问题。将卡尔曼滤波与大气数据结合，听起来是一个非常有前景的解决方案。我迫切地想知道，书中是如何具体运用卡尔曼滤波来融合GPS原始观测值和大气相关的测量值，以实现更优的导航状态估计。例如，书中是否会详细介绍如何构建包含大气参数的状态向量，以及如何设计相应的状态转移方程和观测方程？我对书中关于如何量化大气对GPS信号影响的模型，以及如何在卡尔曼滤波框架下将其纳入考量的具体方法尤为感兴趣。如果书中还能提供一些关于算法在实际导航场景中的性能提升分析，例如精度、收敛速度、以及对异常数据的鲁棒性等方面的评估，那将是对我工作极大的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观设计低调而有质感，让我感觉它是一份沉甸甸的学术成果。作为一名对导航科学抱有浓厚兴趣的研究生，我一直在寻找能够深入理解卡尔曼滤波在复杂导航环境中的高级应用的文献。GPS导航的原理我已有相当的了解，但将其与大气数据的处理相结合，并且是通过卡尔曼滤波这一强大的数学工具来实现，这无疑是一个非常吸引我的研究方向。我希望书中能详细阐述卡尔曼滤波在高维度、非线性系统中的具体应用，以及如何针对大气数据的特性进行模型设计和参数优化。书中是否会探讨卡尔曼滤波与其他滤波算法（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）在解决此类问题时的优劣势？我对书中关于如何处理大气数据的不确定性和时变性，以及如何构建有效的误差模型来提高导航精度和可靠性的内容尤为期待。如果书中还能包含一些关于该组合导航系统在实际测试或模拟环境中的性能评估和结果分析，这将极大地帮助我理解理论知识的实际价值，并为我的研究提供重要的参考。

评分☆☆☆☆☆

这是一本厚重的著作，封面设计朴素却不失专业感，深蓝色的底色搭配银灰色的书名，透着一股严谨的气息。9787118108255 这个ISBN码，对我这样的科技爱好者来说，就像一个神秘的密码，暗示着书中蕴藏着深度和广度。我平时就对导航技术，特别是GPS的原理很感兴趣，也接触过一些基础的滤波算法，但卡尔曼滤波在导航领域的具体应用，尤其是与大气数据结合的复杂场景，一直是我探索的盲点。我很好奇，这本书是否能为我揭示这种“组合”的精妙之处。它究竟是如何通过引入大气数据来弥补GPS本身的局限性的？是利用气象模型进行修正，还是通过某种更深层次的数据融合方式？我尤其期待书中能详细阐述卡尔曼滤波在这一过程中的数学模型构建，以及算法的实现细节。毕竟，理论的完美落地，往往需要精巧的设计和大量的实践验证。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实际的工程案例或者仿真实验，让我能够更直观地理解其精髓。对于我们这些在业余时间钻研技术的爱好者来说，一本能够激发思考、提供实操指导的书籍，是极其宝贵的。

评分☆☆☆☆☆

收到这本书时，立刻被它扎实的体量所吸引，厚厚的一叠，仿佛预示着内容的丰富与深入。作为一名资深的技术开发者，我一直关注着导航定位技术的前沿进展，而卡尔曼滤波无疑是其中绕不开的核心。市场上关于卡尔曼滤波的书籍不少，但大多停留在理论层面，或者聚焦于单一的某个应用领域。然而，将卡尔曼滤波应用于大气数据和GPS的组合导航，这听起来就像是一项极具挑战性和创新性的工作。我非常好奇，作者是如何在高精度导航的需求与大气数据的不确定性之间找到平衡点的？书中对于“大气数据”的具体范畴界定是什么？是指气压、温度、湿度等常规气象要素，还是包含更复杂的大气模型和效应？我希望书中能详细解析卡尔曼滤波在处理这些多源异构数据时的滤波算法设计，比如如何构建状态转移矩阵和观测矩阵，如何处理传感器噪声和模型误差，以及如何进行参数的优化和调整。更重要的是，我希望这本书能提供一些关于实际系统实现的建议，例如在硬件选型、软件架构、以及测试验证等方面的考量，这对于真正将理论转化为实际产品的工程师而言，是至关重要的。