载波相位时间差分/捷联惯导组合导航方法研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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汤勇刚，吴美平 著

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• 载波相位差分
• 捷联惯导
• 组合导航
• 导航技术
• 定位
• 误差分析
• 滤波算法
• GNSS
• 惯性导航
• 测量与控制

店铺： 广影图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102703

商品编码：29705945883

包装：平装

出版时间：2016-07-01

基本信息

书名:载波相位时间差分/捷联惯导组合导航方法研究

定价：50.00元

售价：34.0元,便宜16.0元,折扣68

作者:汤勇刚,吴美平

出版社：国防工业出版社

出版日期：2016-07-01

ISBN：9787118102703

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

汤勇刚、吴美平所*的《载波相位时间差分\捷 联惯导组合导航方法研究》以地面车辆和水面舰艇等 中低动态载体的导航为背景，以卫星导航系统和激光 陀螺捷联惯导系统构成的组合导航系统为主要研究对 象，提出在卫星导航/捷联惯导组合导航系统中充分利 用载波相位时间差分信号以改善系统的性能，并对涉 及的主要理论问题和方法进行了研究。

目录

章 绪论 1.1 引言 1.2 问题的提出和研究意义 1.3 国内外发展及研究现状 1.3.1 卫星导航与惯性导航 1.3.2 北斗卫星导航系统及其组合导航技术的发展与研究现状 1.3.3 载波相位时间差分技术的发展及研究现状 1.3.4 载波相位时间差分/捷联惯导组合导航的关键技术及其研究现状 1.4 研究的内容、组织结构和主要贡献 1.4.1 研究内容及组织结构 1.4.2 主要贡献第2章 基本原理及数学模型 2.1 载波相位测量的数学模型 2.2 载波相位主要误差源的时空相关特性 2.3 载波相位时间差分的基本原理和数学模型 2.3.1 载波相位时间差分的基本原理 2.3.2 载波相位时间差分的数学模型 2.4 载波相位时间差分/捷联惯导组合的基本原理 2.5 小结第3章 卫星导航/惯导组合导航系统的全局可观性分析 3.1 可观性定义和基本概念 3.1.1 可观性定义 3.1.2 可观性与估计精度和滤波器稳定性之间的关系 3.2 非线性全局可观性分析 3.2.1 卫星/捷联惯导组合导航系统的非线性系统模型 3.2.2 全局可观性充分条件 3.3 仿真及实验验证 3.3.1 仿真1：卫星导航/高精度惯导系统 3.3.2 仿真2：卫星导航/低精度惯导系统 3.3.3 仿真3：载体作“跳跃”运动 3.3.4 跑车实验 3.4 小结第4章 载波相位时间差分/捷联惯导组合导航算法 4.1 载波相位时间差分/捷联惯导组合导航可观性分析 4.2 组合导航滤波器 4.2.1 地固坐标系下的捷联惯导误差模型 4.2.2 滤波器状态方程 4.2.3 滤波器观测方程 4.2.4 测量数据中周跳的处理方法 4.2.5 组合导航实验 4.3 降阶滤波器 4.3.1 滤波器降阶方法 4.3.2 对降阶滤波器的实验验证 4.4 非完整约束的应用 4.4.1 非完整约束的等效观测方程 4.4.2 应用非完整约束的实验验证 4.5 小结第5章 载波相位时间差分速度估计算法研究 5.1 速度测量及其精度分析 5.1.1 速度测量算法 5.1.2 速度测量的精度分析 5.2 载波相位率的提取 5.2.1 非线性跟踪-微分器的基本原理 5.2.2 载波相位率提取算法 5.3 仿真与实验 5.3.1 非线性跟踪-微分器的仿真分析 5.3.2 跑车实验 5.4 小结第6章 总结与展望 6.1 总结 6.2 研究展望后记附录A 常用坐标系和时间系统 A.1 常用坐标系的定义 A.2 常用坐标系的相互转换关系 A.3 时间系统及相互关系参考文献

作者介绍

文摘

序言

《精确制导与定位：多源信息融合技术前沿》 引言 在现代军事、航空航天、自动驾驶、精密测量等高科技领域，精确的目标定位与导航是实现任务成功的基石。传统单一的导航定位技术，如全球导航卫星系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）或视觉导航等，虽然各自具有优势，但在面对信号遮挡、干扰、环境复杂多变等挑战时，往往难以保证持续、稳定、高精度的导航输出。因此，如何有效地融合来自不同传感器、不同原理的信息，克服单一系统的局限性，实现导航精度的飞跃，成为当前导航定位技术研究的重点与热点。 本书概述 《精确制导与定位：多源信息融合技术前沿》聚焦于当前导航定位领域最前沿的多源信息融合方法与技术。本书旨在系统梳理和深入探讨，如何通过巧妙地结合多种导航传感器的优势，构建鲁棒、高精度的导航定位系统。本书内容涵盖了从理论基础到实际应用，从算法设计到系统实现的全过程，为从事导航、制导、控制、测量以及相关领域研究与工程的专业人士提供一份全面、深入的技术参考。 核心内容解析 本书的架构设计旨在引导读者循序渐进地理解多源信息融合的精髓。 第一部分：导航定位技术基础与挑战 本部分将首先回顾当前主流的导航定位技术，包括但不限于： 全球导航卫星系统（GNSS）： 详细阐述GNSS（如GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou）的工作原理，包括信号结构、定位解算方法（伪距定位、载波相位定位等），以及其在开阔环境下的高精度潜力。同时，深入分析GNSS信号容易受到的干扰（如多径效应、信号遮挡、射频干扰）及其对定位精度的影响，为后续的融合提供背景。 惯性导航系统（INS）： 详细介绍惯性传感器（加速度计、陀螺仪）的工作原理，以及基于惯性测量单元（IMU）的捷联式惯导系统（SINS）的导航信息推算过程。重点阐述INS的优势（自主性、高更新率、不受外界干扰）和固有的缺点（误差随时间累积）。 其他辅助导航技术： 简要介绍视觉里程计（Visual Odometry）、激光雷达里程计（LiDAR Odometry）、气压计、磁力计等在特定场景下的应用及其信息特性。 在介绍各项单一技术的同时，本部分将着重分析单一技术在实际应用中所面临的共性挑战，例如： 信号可靠性问题： GNSS在城市峡谷、室内、水下等环境下信号丢失或严重衰减。 精度发散问题： INS误差随时间累积，导致长期定位精度下降。 环境适应性问题： 视觉或激光雷达易受光照变化、纹理缺失、动态障碍物等影响。 更新率与延迟问题： 不同传感器的数据更新率和处理延迟差异，给融合带来挑战。 第二部分：多源信息融合的理论基础 本部分将深入探讨实现多源信息融合的核心理论与数学工具： 状态估计理论： 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）： 详细讲解线性系统下的卡尔曼滤波原理、递推过程以及其在状态预测与更新中的作用。 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）： 针对非线性系统，详细推导EKF的线性化方法，并分析其在导航系统中的应用。 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）： 介绍UKF的Sigma点采样方法，解释其相比EKF在处理强非线性系统时更高的精度和鲁棒性。 粒子滤波（Particle Filter, PF）： 阐述基于蒙特卡洛方法的粒子滤波原理，尤其适用于非高斯噪声和多模态概率分布的情况，以及其在复杂导航场景下的潜力。 数据关联技术： 在融合来自不同传感器的测量数据时，如何准确地将测量值与待估计的状态量进行匹配。将介绍常见的数据关联算法，如最近邻法（Nearest Neighbor, NN）、联合概率数据关联（Joint Probabilistic Data Association, JPDA）、概率数据关联（Probabilistic Data Association, PDA）等。 传感器模型与误差分析： 强调建立准确的传感器误差模型的重要性，包括测量噪声、零偏、尺度因子、安装误差等。介绍如何对不同传感器的误差特性进行建模与辨识。 第三部分：主流多源信息融合方法与算法 本部分将是本书的核心，详细介绍和分析各种主流的多源信息融合方法，并突出其在组合导航中的应用： GNSS/INS组合导航： 松耦合（Loosely Coupled）： 详细阐述GNSS解算出的位置、速度等信息作为INS的外部修正源，通过卡尔曼滤波实现融合。分析其结构简单、易于实现的特点，以及在GNSS可用情况下的精度优势。 紧耦合（Tightly Coupled）： 深入分析将GNSS原始测量（伪距、载波相位）直接输入到组合导航滤波器中，与INS信息进行联合估计。重点讲解紧耦合在GNSS信号受限或丢失时的鲁棒性提升，以及其对GNSS接收机性能的要求。 深（或超）紧耦合： 探讨将GNSS的信号捕获、跟踪等信息也纳入融合框架，进一步提升在极端信号环境下的性能。 视觉/惯导（VI）组合导航： 基于滤波的VI融合： 讲解如何将视觉传感器（相机）提取的特征点、光流信息或直接的图像信息，与INS信息通过EKF、UKF或PF进行融合，实现视觉里程计的精度提升和惯导误差的约束。 基于优化的VI融合： 介绍图优化（Graph Optimization）或Bundle Adjustment等基于优化的方法，将视觉与惯导数据进行全局或局部优化，实现更长期的轨迹一致性与精度。 激光雷达/惯导（LI）组合导航： 基于滤波的LI融合： 讲解如何利用激光雷达点云配准、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）提取的环境几何信息，与INS信息融合。 基于优化的LI融合： 介绍点云配准结合惯导信息的优化方法。 多GNSS/多IMU/多传感器融合： 多GNSS系统融合： 介绍如何有效融合来自不同GNSS星座的信号，以提高覆盖率和抗干扰能力。 多IMU系统融合： 探讨使用多个IMU提高系统的冗余度、抗干扰能力以及姿态和角速度的测量精度。 多模态传感器融合： 结合GNSS, INS, 视觉, 激光雷达, 气压计, 磁力计等多种传感器，构建更为全面的导航定位系统。 第四部分：实际应用与前沿研究 本部分将结合具体应用场景，展示多源信息融合技术的实际价值，并展望未来的发展趋势： 高精度自动驾驶导航： 详细探讨在无GPS或GPS信号弱的环境下，如何通过INS、视觉、激光雷达、高精地图的融合，实现车辆的精准定位与导航。 无人机（UAV）与机器人导航： 分析无人机在复杂地形、室内或GPS受限环境下的导航挑战，以及如何利用多源信息融合技术提升其自主导航能力。 精确制导系统： 探讨如何在弹载惯导、复合制导等系统中，利用多源信息融合技术提高弹道精度和末端制导的命中率。 大地测量与形变监测： 介绍如何通过GNSS载波相位差分与INS/IMU的融合，实现高精度的大地测量与地壳形变监测。 新兴技术与未来趋势： 机器学习与深度学习在融合中的应用： 探讨如何利用AI技术自动学习传感器模型、优化融合算法、提高鲁棒性。 事件相机（Event Camera）与惯导融合： 分析事件相机的独特优势及其与惯导融合的应用潜力。 量子导航与惯性导航的结合： 展望未来可能的新型导航技术。 安全与保密性问题： 讨论在融合过程中如何保证数据的安全与系统的抗攻击能力。 结论 《精确制导与定位：多源信息融合技术前沿》力求为读者构建一个完整、深入、实用的多源信息融合技术知识体系。本书不仅讲解了理论基础与核心算法，更注重将这些技术应用于实际问题，提供解决之道。通过对本书的学习，读者将能够： 深刻理解单一导航技术的优势与局限性。 掌握卡尔曼滤波家族及其在导航领域的应用。 熟练运用多种主流多源信息融合方法，设计与实现组合导航系统。 洞悉当前多源信息融合技术的研究前沿与未来发展方向。 本书适合高等院校相关专业的研究生、博士生，以及从事导航、制导、控制、航空航天、自动驾驶、机器人、测量工程等领域的科研人员和工程技术人员阅读。希望本书能激发读者在多源信息融合领域的创新思维，为推动我国精确制导与定位技术的发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计非常考究，封面采用了沉稳的深蓝色调，配合烫金的书名和作者信息，显得既专业又不失档次。内页的纸张选择也很用心，触感细腻，印刷清晰锐利，即使长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。排版布局合理，图表和公式的展示都非常直观。从整体的物理感受上来说，这是一本让人愿意捧在手心细细品读的著作。作者在内容组织上的逻辑性也值得称赞，知识点的引入和深入都遵循了清晰的脉络，使得复杂的理论更容易被读者消化吸收。特别是对于那些希望系统学习该领域的新手而言，这种从基础概念到前沿应用的平滑过渡设计，无疑是极大的便利。这本书的质量，从外在的制作工艺到内在的编排艺术，都体现出一种对学术的尊重和对读者的关怀。

评分☆☆☆☆☆

我是在一次学术会议上偶然接触到这本书的作者的，当时对他们提出的某种新颖的滤波算法产生了浓厚的兴趣。因此，我满怀期待地入手了这本书，希望能从中找到更详尽的理论支撑和实际应用案例。阅读后发现，书中对于算法的推导过程描述得极其详尽，每一个数学步骤都清晰可见，作者似乎生怕读者有一丝一毫的误解。尤其是在复杂系统建模的部分，作者引入了大量的物理直觉解释，这对于我这种更偏向工程实践的读者来说，是极大的福音。不同于许多教科书的枯燥和理论堆砌，这本书更像是一位经验丰富的导师，耐心地为你剖析每一个技术细节背后的设计哲学。它不仅仅是知识的罗列，更是一种解决问题思维方式的传递。

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这本书的理论深度和广度令人印象深刻，它不仅仅停留在对现有技术的简单综述上，而是大胆地探索了多个交叉学科的融合点。我特别欣赏作者在处理非线性动态系统时的那种审慎态度，他们没有采用一刀切的线性化处理，而是深入挖掘了误差源的内在特性，并提出了多层级的误差补偿策略。这种对细节的执着和对未知领域的探索精神，是真正推动技术进步的源动力。对于已经有一定基础的研究人员来说，这本书提供了一个绝佳的平台，去重新审视那些看似成熟的技术框架，并在其中找到创新的切入点。它不提供现成的“答案”，而是引导你思考如何构建更健壮、更适应未来环境的导航系统。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期从事相关硬件平台集成的工程师，我最关心的往往是理论如何有效地转化为可操作的工程实现。这本书在这方面表现得尤为出色。它不仅仅停留在理论公式层面，书中穿插了大量关于实际传感器特性、误差模型建立以及数据融合算法在资源受限平台上的优化部署的讨论。例如，关于时钟漂移和环境温度对测量精度的影响分析，其细致程度甚至超越了我司内部的规范文档。读完相关章节后，我立刻回去优化了我们正在进行的项目中的参数校准流程，效果立竿见影。这本书的实践指导性，使得它摆脱了纯理论著作的束缚，真正成为了工程人员案头必备的参考手册。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，初次翻阅时，我曾被其中一些高级的数学工具和复杂的状态估计方法所震慑，感觉门槛有些高。然而，随着我耐下心来，逐步跟随着作者的思路深入，我发现这种“高深”并非故弄玄虚，而是对现象本质的精确刻画所必须付出的代价。作者在关键部分的阐释中，巧妙地运用了类比和图示来软化技术难点，使得原本晦涩的概念变得可以被“触摸”和理解。这本书最宝贵之处在于，它培养的不是简单的“知识搬运工”，而是具有独立分析和解决复杂问题能力的“思想者”。它不仅仅是一本关于导航技术的书，更是一部关于如何用严谨的科学态度去面对工程挑战的教材。