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高怡著 著

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• 惯性导航
• GNSS
• 卡尔曼滤波
• 扩展卡尔曼滤波
• 无人系统
• 导航技术
• 姿态估计
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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121319099

商品编码：15326074456

出版时间：2017-07-01

作  者:高怡 著 定  价:49.8 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:153 装  帧:平装 ISBN:9787121319099 ●第1章 绪论
●1.1 组合导航概述
●1.1.1 组合导航基本概念
●1.1.2 组合导航系统发展概况
●1.2 滤波理论的研究概况
●1.2.1 滤波算法的基本知识
●1.2.2 线性滤波算法
●1.2.3 非线性滤波算法
●1.3 组合导航非线性滤波算法的应用现状
●第2章 卡尔曼滤波及扩展卡尔曼滤波
●2.1 卡尔曼滤波的性质
●2.2 离散卡尔曼滤波算法
●2.3 连续卡尔曼滤波算法
●2.3.1 过程噪声
●2.3.2 量测噪声
●2.3.3 连续卡尔曼滤波推导
●2.4 改进的卡尔曼滤波算法
●2.4.1 鲁棒卡尔曼滤波
●2.4.2 交互式多模型卡尔曼滤波
●2.4.3 Sage-Husa卡尔曼滤波
●部分目录

内容简介

组合导航已成为一个必然趋势，而滤波算法是实现组合导航的关键技术，高精度的滤波解算方法能提高组合导航系统的解算精度。本书介绍了组合导航滤波理论的新思想，分析和阐述了各种滤波器的特点，针对目前滤波器存在的问题和理论局限性，提出了优化的线性滤波算法和非线性滤波方法，适用于不同的组合导航系统状态。本书融入了作者近年来在组合导航线性滤波领域取得的近期新研究成果。本书可为从事相关研究的科研人员提供理论参考和借鉴，也可作为工科类特别是控制学科本科生、研究生的参考资料。 高怡 著 高怡：毕业于西北工业大学，获工学博士学位。曾就职于某航天科学研究所和石油领域私企，现为西安石油大学电子工程学院讲师。研究方向：控制理论与控制工程、导航制导与控制。主持国家自然科学基金项目（51604226）、陕西省教育厅重点项目（16JS090）、西安石油大学青年科技创新基金（2015BS44）等；指导研究生电子大赛获西北赛区二等奖，指导大学生创新科研项目（重量）一项。在航空学报、中国惯性技术学报、测控技术等期刊杂志上发表学术论文十余篇，其中SCI或EI索引8篇。

《组合导航滤波算法》图书简介 一、 核心概述： 本书旨在深入探讨组合导航系统中关键的滤波算法，以解决多源异构导航信息融合过程中面临的挑战。随着高精度、高可靠性导航需求的日益增长，单一导航体制已难以满足复杂应用场景的需求。组合导航通过整合惯性导航系统（INS）、全球导航卫星系统（GNSS）、里程计、视觉传感器、磁力计等多种导航源，旨在实现更优于任何单一导航体制的导航精度、完好性和鲁棒性。然而，如何有效地融合这些信息，克服各传感器固有的误差、漂移、噪声以及可能出现的信号中断或失效，是组合导航技术的核心难题。本书聚焦于解决这一难题的滤波算法，从理论基础、模型建立、算法设计到实际应用，为读者提供一个全面、系统且深入的认知框架。 二、 内容深度与广度： 本书内容丰富，涵盖了组合导航滤波算法的方方面面，具体体现在以下几个方面： 1. 导航系统基础回顾与分析： 惯性导航系统（INS）: 详细阐述了INS的工作原理，包括陀螺仪和加速度计的测量模型、误差源（如零偏、尺度因子误差、轴不对准、温度影响等）及其随时间的变化规律。深入分析了INS的误差累积特性，并介绍了常见的INS误差建模方法，为后续的滤波提供输入。 全球导航卫星系统（GNSS）: 介绍了GNSS的基本原理、信号结构、定位原理（伪距、载波相位等）及其测量模型。详细分析了GNSS的误差来源，包括卫星轨道误差、钟差、大气延迟（电离层和对流层）、多径效应、接收机噪声、接收机硬件延迟等。特别关注了GNSS信号可能出现的间歇性中断、低信号强度等问题，以及它们对组合导航的影响。 其他辅助导航传感器: 系统性地介绍了其他常用辅助导航传感器的原理、测量特性及误差特性，例如： 里程计/轮速计（Odometry/Wheel Speed Sensors）: 阐述了基于车轮转速和车辆几何参数推算位置和速度的方法，分析了车轮打滑、路面不平、轮胎磨损等引起的误差。 视觉传感器（Cameras）: 介绍了基于视觉的里程计（VIO）和同步定位与地图构建（SLAM）的基本原理，包括特征提取、匹配、姿态估计等，分析了光照变化、动态目标、模糊等对视觉信息准确性的影响。 磁力计（Magnetometers）: 介绍了磁力计在测量地磁场方向上的作用，分析了硬磁失准、软磁失准、外部磁场干扰等误差。 气压计（Barometers）: 介绍了气压计在测量高度信息上的应用，分析了气压随天气变化以及温度等因素的影响。 深度相机（Depth Cameras）: 介绍了深度相机获取三维空间信息的能力，及其在环境感知和姿态估计中的应用。 2. 组合导航模型建立： 状态向量定义: 详细探讨了如何根据应用需求定义组合导航系统的状态向量，包括但不限于位置（三维）、速度（三维）、姿态（如欧拉角、四元数）、IMU误差（零偏、尺度因子等）、GNSS接收机钟差等。 系统动力学模型: 阐述了如何根据牛顿力学定律、惯性导航方程以及辅助传感器的运动学模型，建立组合导航系统的连续时间或离散时间动力学模型。重点分析了不同传感器在动力学模型中的耦合方式。 测量模型: 针对不同导航源，详细建立了相应的测量模型，将滤波器的状态向量与各传感器的测量值联系起来。例如，GNSS的伪距和载波相位测量模型，里程计的速度和位置增量模型，视觉里程计的位姿变化模型等。 3. 核心滤波算法详解： 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）: 理论基础: 详细介绍KF的原理，包括状态预测和状态更新两个核心步骤，以及其前提假设（线性系统，高斯噪声）。 线性状态空间模型: 演示如何将组合导航系统表示为线性状态空间模型，并应用KF进行状态估计。 在组合导航中的应用: 详细阐述KF在简单组合导航场景（如GNSS/INS）中的应用，分析其性能限制，特别是当系统存在非线性时。 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）: 原理与推导: 详细推导EKF的滤波方程，重点在于线性化过程（雅可比矩阵的计算）。 非线性系统处理: 阐述EKF如何通过线性化处理非线性系统和测量模型，使其能够应用于更广泛的组合导航场景（如涉及姿态的非线性动力学）。 在组合导航中的挑战: 分析EKF在线性化过程中可能带来的误差累积、发散等问题，以及其在复杂非线性系统下的局限性。 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）: 原理与UT变换: 详细介绍UKF的核心——无迹变换（Unscented Transform, UT），解释其如何通过一组精心选择的Sigma点来近似非线性变换后的概率分布，避免了雅可比矩阵的计算。 UKF的优势: 阐述UKF在处理强非线性系统时的优越性，相比EKF，UKF通常具有更高的精度且不易发散。 在组合导航中的应用: 演示UKF如何更精确地处理组合导航系统中的非线性模型，例如高动态场景下的INS更新，或者涉及非线性传感器测量的融合。 粒子滤波（Particle Filter, PF）: 原理与蒙特卡洛方法: 详细介绍PF的基本原理，即利用带权重的粒子集合来表示概率分布，以及如何通过重采样来克服“粒子枯竭”问题。 非高斯噪声与多模态分布: 强调PF在处理非高斯噪声、多模态分布以及任意非线性系统时的强大能力。 在组合导航中的应用: 探讨PF在处理 GNSS信号丢失、多径效应严重、环境剧烈变化等可能导致导航系统出现多模态概率分布的复杂场景下的应用潜力，例如在复杂城市峡谷或室内环境中。 其他重要滤波算法（视内容安排）: 平方根卡尔曼滤波（Square-Root Kalman Filter, SRKF）: 介绍SRKF如何通过维持协方差矩阵的平方根来提高数值稳定性。 信息滤波（Information Filter, IF）: 介绍IF的原理，有时在某些计算场景下可能具有优势。 基于优化的方法: 简要介绍一些基于优化的状态估计方法，例如因子图（Factor Graphs）在组合导航中的应用，作为对滤波方法的补充或替代。 4. 滤波算法的改进与优化： 误差补偿与校准: 针对INS误差随时间累积的问题，介绍基于GNSS或其他辅助信息的在线误差补偿和校准技术。 多传感器数据预处理与融合策略: 讨论数据对齐、时间同步、尺度因子一致性、异常值检测与剔除等预处理方法，以及如何根据传感器可靠性动态调整融合权重。 鲁棒性提升: 探讨如何设计滤波器以应对传感器失效、数据噪声过大、模型不确定性等情况，提高系统的鲁棒性。例如，基于残差检测的故障诊断，自适应滤波增益调整等。 高动态场景下的性能优化: 针对车辆、无人机等高动态平台的特殊需求，介绍如何优化滤波算法以应对快速的状态变化，减少状态估计延迟。 5. 实际应用与案例分析： 自动驾驶领域: 详细阐述组合导航在自动驾驶汽车中的关键作用，包括高精度定位、车辆姿态估计、周围环境感知等，并分析不同滤波算法在这一场景下的优势与劣势。 无人机（UAV）导航: 讨论无人机在GNSS信号受限（如室内、城市峡谷）环境下的组合导航挑战，以及如何利用视觉、激光雷达等传感器提升导航性能。 机器人导航: 介绍组合导航在服务机器人、工业机器人等平台上的应用，强调其在复杂室内外环境中的自主移动和精确定位能力。 智能手机与可穿戴设备: 探讨消费级电子产品中传感器融合和组合导航的应用，以及如何在资源受限的平台上实现高效的状态估计。 其他应用场景: 简要提及组合导航在船舶、航空、测绘等领域的应用。 三、 目标读者群： 本书适合以下读者： 导航、控制、电子工程、计算机科学等相关专业的本科生、研究生和博士生： 为他们提供扎实的理论基础和前沿的研究视角。 从事组合导航、传感器融合、机器人技术、自动驾驶、无人系统等领域的科研人员和工程师： 为他们提供解决实际问题的理论指导和技术参考。 对高精度定位和导航技术感兴趣的技术爱好者： 帮助他们深入理解现代导航系统的核心技术。 四、 本书特色： 理论与实践相结合： 既有严谨的数学推导和理论分析，也结合了实际工程应用和案例分析，帮助读者将理论知识转化为实践能力。 循序渐进，由浅入深： 从基础的卡尔曼滤波开始，逐步深入到更复杂的UKF、PF等算法，适合不同层次的读者。 内容全面，覆盖广泛： 涵盖了多种传感器模型、主流滤波算法以及典型的应用场景。 强调问题导向： 聚焦于组合导航中遇到的实际问题，并系统性地提出解决方案。 语言清晰，逻辑严谨： 力求用清晰易懂的语言阐述复杂的概念，确保内容的逻辑性和连贯性。 五、 结语： 《组合导航滤波算法》是一本集理论深度、内容广度和实践指导于一体的专著。通过阅读本书，读者将能够全面掌握组合导航滤波算法的设计原理、实现方法以及在各种复杂应用场景下的性能特点，为推动相关领域的技术进步贡献力量。本书不仅是一本教材，更是一本值得反复研读的参考书，伴随读者在组合导航技术的探索之路上不断前行。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的作者在处理复杂工程问题时展现出的那种深入骨髓的洞察力，实在令人佩服。它没有停留在教科书上那种泛泛而谈的介绍，而是直击行业痛点，许多地方都引入了最新的研究成果和实际项目中的“陷阱”与“最优解”。比如，关于噪声模型建立的那一章，作者细致地分析了不同环境下IMU和GNSS数据漂移的内在机制，并对比了十几种主流滤波器的适用场景和计算复杂度，这种近乎“偏执”的细节追求，让这本书的实用价值飙升。我个人特别欣赏作者在算法对比分析时所持的批判性思维，他没有盲目推崇任何单一技术，而是引导读者去理解“为什么”以及“在何种约束条件下”选择某一特定方案。这对于希望将理论付诸实践，并对结果负责的读者来说，是极其宝贵的一课。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书后，我首先被其内容的广度所震撼，它仿佛是连接了多个学科领域的桥梁。它不仅扎实地覆盖了状态估计的基础理论，更对后处理平滑技术和在线优化方法进行了深入浅出的探讨。阅读过程中，我深感作者的知识储备是何等深厚，从经典的状态空间模型到现代的非线性优化框架，逻辑链条环环相扣，衔接得天衣无缝。我特别留意了其中关于初值敏感性分析的部分，作者用非常直观的例子解释了如何通过精心选择初始状态来避免算法在启动初期陷入局部最优，这种对工程健壮性的关注，体现了作者深厚的实战经验。这本书的叙事节奏把握得很好，既有理论的深度，又不失阅读的流畅性，完全不像一些技术书籍那样枯燥乏味，更像是一位经验丰富的前辈在耳边细细道来。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验上来说，这本书的组织结构堪称典范。它遵循了一种从宏观到微观、再由基础到前沿的递进式布局。开篇的综述部分高效地梳理了该领域的发展脉络，为后续深入探讨打下了坚实的认知基础。随后，每一章的内容都像一块块精心打磨的宝石，独立却又紧密镶嵌在整体框架之中。我尤其欣赏作者在介绍高级算法时，并未直接抛出最终公式，而是先设定一个直观的物理或概率场景，让读者先建立起对算法“目的”的理解，然后再逐步推导其数学形式。这种教学法的运用，极大地降低了理解门槛，使复杂的概念变得触手可及，让人在阅读后不仅知其然，更能明白其所以然。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量着实令人眼前一亮，纸张厚实，触感温润，内页排版疏密有致，字体选择典雅，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。光是捧在手里，就能感受到出版方在细节上的匠心。初翻目录，内容涵盖了诸多前沿的传感器技术及其数据融合的原理，从理论基石到实际应用案例的过渡设计得非常巧妙。尤其是一些复杂的数学模型推导过程，作者并没有采用生硬的公式堆砌，而是辅以大量的图示和生动的比喻来阐释，使得即便是初次接触这类高深理论的读者，也能较为顺畅地跟上思路。我可以预见，对于那些希望系统性构建自己知识体系的工程师或学生来说，这本书无疑是一份极具价值的参考资料。它不仅仅是知识的载体，更像是一份精心准备的学术盛宴，让人在阅读的过程中，不自觉地沉浸于那个精密计算和严谨逻辑构筑的世界里。

评分☆☆☆☆☆

对于一个长期在相关领域摸索的从业者而言，寻找一本能够真正“解渴”的书籍实属不易。这本书的价值，在于它敢于触及那些在标准教材中经常被一笔带过的“灰色地带”。例如，关于异构数据源的时间同步误差补偿策略，作者详细剖析了不同采样率数据融合时的插值与重采样带来的误差累积问题，并提供了一套行之有效的误差校正流程。这种解决实际工程中“疑难杂症”的能力，让这本书立刻从一堆普通的参考书目中脱颖而出。此外，书中对软件实现层面的讨论也相当到位，即便是面向硬件实现的优化考量，也都有所提及，这表明作者不仅仅停留在数学建模层面，而是真正走到了将算法部署到实际系统中的那一步。