船用调制型惯性导航及其组合导航技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王秋滢 著

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• 调制惯性导航
• 导航技术
• 姿态控制
• 传感器
• 自动控制
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• 工程技术

店铺： 诗书雅韵图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118112429

商品编码：29532945951

包装：平装-胶订

出版时间：2017-06-01

基本信息

书名：船用调制型惯性导航及其组合导航技术

定价：72.00元

作者：王秋滢

出版社：国防工业出版社

出版日期：2017-06-01

ISBN：9787118112429

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：大16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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王秋滢*的《船用调制型惯性导航及其组合导航技术》共分为11章，主要论述了船用调制型惯性导航系统技术及相关知识。**～3章为**部分，主要介绍了惯性导航基础知识、惯性导航系统基本工作原理及误差建模分析。第4～7章为第2部分，重点论述了调制型惯性导航系统，主要包括调制型惯性导航系统基本原理与误差分析、相对地理坐标系旋转的调制技术研究、相对地球自转轴旋转的调制技术研究以及基于罗经原理/Butterworth滤波器的姿态/速度误差抑制技术研究。第8～11章为第3部分，重点研究基于调制型惯性系统的组合导航技术，分别介绍了调制型惯性导航/星敏感器组合导航方案、船用星敏感器抗环境干扰误差抑制技术、调制型惯性导航/计程仪组合导航方案、基于调制型惯性导航/计程仪的计程仪误差抑制技术。
本书对从事惯性技术的工程技术人员具有重要的参考价值，也可作为高等院校惯性技术相关专业的研究生教材。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《海洋之眼：传感器融合下的自主导航新纪元》 内容简介 浩瀚的海洋，既是生命的摇篮，也是人类探索与发展的广阔舞台。从远古时期依靠星辰大海的指引，到如今高速发展的海运、海洋科考、深海探测以及日益重要的海洋军事活动，精确可靠的导航定位技术始终是海洋事业腾飞的基石。然而，传统的导航方式往往受限于环境因素、信号干扰以及设备精度，难以满足现代海洋作业日益严苛的要求。 《海洋之眼：传感器融合下的自主导航新纪元》一书，正是在这样的时代背景下应运而生。本书并非聚焦于某一特定导航技术，而是将目光投向了更为宏观和前沿的导航理念——利用多样化传感器的高效融合，构建能够实现自主、精准、鲁棒导航的新型系统。本书旨在为读者描绘一幅由多种“眼睛”共同构成的海洋自主导航蓝图，揭示如何通过智能化的数据整合，突破单一传感器的局限，实现超越个体能力的整体导航智慧。 本书的核心主旨在于阐释“众力成城，智慧导航”的理念。我们认识到，在复杂多变的海洋环境中，单一导航传感器（如GPS、惯性测量单元IMU、声纳、视觉传感器、磁力计等）都可能面临信号丢失、精度下降、易受干扰等挑战。因此，本书大力倡导并深入探讨传感器融合（Sensor Fusion）的核心技术，即如何将来自不同传感器、不同原理、不同特性的数据进行有机结合，通过先进的算法和模型，提取出更加精确、可靠、完整的水下或海面目标状态信息。 本书的章节设计，力求从理论到实践，循序渐进，层层深入： 第一篇：导航的基石与挑战 第一章：海洋导航的演进与时代召唤：本章将简要回顾人类海洋导航历史的里程碑，分析传统导航方式（如天文导航、陆标导航、无线电导航）的优缺点，并深刻阐述当前海洋领域对高精度、自主性、抗干扰性导航的迫切需求，点明新一代导航技术发展的必然趋势。 第二章：海洋环境的复杂性与导航的固有难题：详细剖析海洋环境的独特性，包括水下信号传播特性（如电磁波衰减、声波传播多径效应）、水面恶劣天气（风浪流）、磁场干扰、GPS信号的不可达性（尤其在水下），以及海洋地理信息的非均匀性等，为后续的传感器选择和融合策略奠定认知基础。 第三章：导航传感器的多元世界：本章将对构成自主导航系统的各类关键传感器进行详尽的介绍。这包括： 定位类传感器：如全球导航卫星系统（GNSS，重点关注其在海上的应用与限制）、超短基线（USBL）/长基线（LBL）水声定位系统。 测量类传感器：如惯性测量单元（IMU，包括加速度计、陀螺仪，及其在测量姿态和短时推扫定位中的作用）、磁力计（用于方位参考）、深度计/气压计（用于垂直姿态和深度测量）。 环境感知类传感器：如声纳系统（侧扫声纳、前视声纳、多波束测深仪，用于地形测绘、避障和定位）、视觉传感器（相机、激光雷达，用于水下环境识别、特征匹配和相对定位）。 其他辅助传感器：如多普勒计程仪（DVL，用于测量相对于水底或水体的速度）、角速度计、倾角计等。 本书将重点阐述每种传感器的基本工作原理、精度指标、典型应用场景、优势与局限性，以及其对导航系统的贡献。 第二篇：传感器融合的技术精髓 第四章：传感器融合的基本理论与模型：深入浅出地介绍传感器融合的数学基础和经典理论。包括： 数据预处理与校准：传感器数据的噪声过滤、偏差校正、单位统一、时空对齐等关键预处理步骤。 融合层级：低层融合（原始数据融合）、中层融合（特征融合）、高层融合（决策融合）的定义、适用性与优缺点。 经典融合模型：如卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其变种（扩展卡尔曼滤波 EKF、无迹卡尔曼滤波 UKF）、粒子滤波（Particle Filter, PF）等，重点阐述它们在状态估计与融合中的原理、实现方式及其适用条件。 贝叶斯滤波框架：从概率论的角度阐述融合过程的数学机理。 第五章：基于滤波的传感器融合算法：这是本书的技术核心之一。本章将聚焦于如何利用滤波算法实现不同传感器数据的最优融合，以获得连续、平滑且高精度的导航状态估计（位置、速度、姿态）。 IMU与GNSS的融合：探讨如何利用IMU的短时高频测量能力来平滑GNSS信号不连续或丢失期间的位置推算，以及GNSS信号的引入如何校准IMU的累积误差。 IMU与DVL的融合：分析IMU与DVL在水下导航中的协同作用，DVL如何提供绝对速度信息来限制IMU的漂移。 多传感器融合的滤波设计：针对多种传感器（如IMU、DVL、深度计、磁力计）的复杂融合场景，设计具体的滤波框架，例如，构建一个包含多传感器输入的扩展卡尔曼滤波器或无迹卡尔曼滤波器。 水下声学定位与IMU融合：研究水下声学定位系统（USBL/LBL）与IMU的融合，以解决纯声学定位的间歇性或精度问题，并利用IMU的动态信息提高定位精度。 第六章：基于特征匹配的传感器融合技术：除了基于滤波的状态估计，视觉、声纳等环境感知传感器还可以通过特征匹配来辅助定位。 视觉里程计（Visual Odometry, VO）：利用连续图像序列估计摄像头的运动，实现相对定位。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）：结合VO，在未知环境中同步构建地图并进行自身定位。 声纳图像与点云匹配：利用声纳数据提取环境特征，与已知地图或先验信息进行匹配，实现定位。 多模态特征融合：探讨如何将视觉特征、声纳特征以及其他传感器数据进行融合，以提高在复杂或特征稀疏环境下的定位鲁棒性。 第七章：机器学习在传感器融合中的应用：随着人工智能技术的发展，机器学习为传感器融合带来了新的思路和方法。 基于深度学习的状态估计与特征提取：介绍如何利用神经网络从原始传感器数据中直接学习状态信息或提取鲁棒性强的环境特征。 自适应传感器权重调整：利用机器学习技术，根据环境变化和传感器性能动态调整不同传感器的融合权重，以优化整体导航性能。 异常传感器检测与剔除：机器学习模型可以用于识别和剔除失效或异常的传感器数据，提高系统的可靠性。 数据驱动的融合模型构建：介绍如何利用大量的航行数据训练更精确的融合模型，例如，利用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）处理时序传感器数据。 第三篇：自主导航系统的设计与实践 第八章：自主导航系统的架构设计：本书将引导读者构建一个完整的自主导航系统。 系统整体框架：从硬件接口、数据采集、预处理、融合算法、状态估计输出到上层应用接口，设计一个模块化、可扩展的系统架构。 实时性与计算效率：讨论如何在嵌入式系统或计算资源受限的环境下，实现高效的传感器融合算法，满足实时导航需求。 可靠性与冗余设计：探讨如何通过多传感器冗余和算法层面的鲁棒性设计，提升导航系统的故障容错能力。 第九章：典型应用场景下的导航方案设计：通过具体案例，展示本书所介绍技术的实际应用。 水下航行器（AUV/ROV）自主导航：重点关注水下无GPS环境下的导航挑战，以及IMU、DVL、深度计、声纳、视觉传感器等融合方案。 无人水面艇（USV）导航：探讨USV在开阔水域或近岸区域的导航需求，GNSS、IMU、视觉、激光雷达等融合应用。 海洋调查船的精确定位：结合多源传感器，实现高精度测绘、定位等任务。 搜救与应急响应：在复杂或未知环境下，快速、可靠的自主导航能力的重要性。 第十章：仿真测试与实船验证：强调理论研究与实践相结合的重要性。 仿真环境搭建：介绍如何利用仿真平台（如Gazebo, ROS/ROS2）模拟传感器数据，对导航算法进行初步测试。 实船数据采集与处理：分享实际航行数据采集的经验，以及数据后处理与评估方法。 性能评估指标：定义用于衡量导航系统性能的关键指标，如位置误差、速度误差、姿态角误差、鲁棒性、更新率等。 案例分析与优化：通过对比仿真与实测结果，分析系统性能，并提出优化建议。 本书的特色与亮点： 1. 全局视野：本书不局限于单一技术，而是从整体上构建自主导航系统的框架，强调不同技术之间的协同与互补。 2. 技术全面：涵盖了从基础理论、经典算法到前沿技术的传感器融合方法，力求为读者提供一个完整的知识体系。 3. 实践导向：不仅讲解理论，更注重实际应用，通过案例分析和系统设计，帮助读者理解技术如何落地。 4. 前沿性：关注机器学习等新兴技术在传感器融合中的应用，展现自主导航的未来发展方向。 5. 深度与广度并存：对关键技术进行深入剖析，同时对不同应用场景进行广泛覆盖。 《海洋之眼：传感器融合下的自主导航新纪元》是一本面向海洋工程、机器人、自动化、控制工程等领域的研究人员、工程师、高校师生以及相关技术爱好者的必读之作。通过阅读本书，您将能够深刻理解如何利用多样化传感器的智慧结晶，为海洋探索、开发与安全保驾护航，开启海洋自主导航的新篇章。本书将帮助您洞察海洋的深邃，掌握导航的未来，让您的“海洋之眼”看得更远，更准，更自信。

评分☆☆☆☆☆

当我第一眼看到这本书的标题时，就被它所蕴含的深邃技术所吸引。“船用调制型惯性导航及其组合导航技术”，这几个词汇，在我的脑海中勾勒出一幅现代船舶在浩瀚海洋中精准航行的画面。我猜测，这本书的开篇部分，可能会深入剖析惯性导航系统的基本原理，解释陀螺仪和加速度计如何感知船只的运动，以及如何将这些原始数据转化为位置和航向信息。而“调制型”这个独特的修饰词，则让我对它可能存在的创新之处充满了遐想，也许是某种新型的信号处理技术，或者传感器的工作模式，能够显著提升惯性导航的精度和稳定性，尤其是在船舶面临复杂运动和外界干扰时。随后的“组合导航技术”部分，无疑是这本书的另一大看点，我预期会详细介绍如何将惯性导航与其他成熟的导航系统，比如GNSS（全球导航卫星系统）、计程仪、声纳等进行有效的融合，形成一个更强大、更可靠的整体导航方案。我非常希望能够从中了解到，在各种严苛的航海条件下，这些先进技术是如何协同工作，确保船舶安全、高效地抵达目的地，这对我理解现代海洋交通的智能化进程有着重要意义。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书是因为最近在研究一种新的传感器技术，而书中提到的“惯性导航”似乎与我正在探索的领域有着潜在的关联。“船用调制型惯性导航”，这个标题让我对其中的“调制型”产生了浓厚的兴趣。我猜测，这可能指的是在惯性传感器信号输出端进行某种形式的信号处理，以提高信号质量、抑制噪声，或者增强对特定干扰的抵抗能力。这对于在嘈杂和振动的船舶环境中运行的导航系统来说，至关重要。我非常希望能从书中找到关于惯性传感器模型、误差来源分析以及补偿方法的详细论述。而“组合导航技术”的部分，则让我联想到将惯性导航系统与外部绝对参考系统（如GNSS）进行信息融合，以实现高精度、高可靠性的定位。我尤其关注书中是否会涉及到如何设计有效的融合策略，例如如何处理不同传感器之间的时空对齐问题，以及如何量化和管理不同传感器的不确定性。这本书如果能为我提供对这些先进导航技术更深入的洞察，那将极大地有助于我的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引人，深蓝色的背景，一艘船的剪影在波涛中前行，旁边点缀着精密的仪表盘和闪烁的星辰，仿佛预示着一场探索未知、驾驭海洋的旅程。我一直对海洋的广袤和船只在其中航行的奥秘充满好奇，尤其是那些能够在茫茫大海中指引方向的“眼睛”。这本书的标题“船用调制型惯性导航及其组合导航技术”虽然听起来有些专业，但“惯性导航”和“组合导航”这些词汇，在我看来，就是船只在海上不依赖外部信号，依靠自身“感觉”和“智慧”来判断位置和航向的关键技术。我猜想，这本书一定深入浅出地介绍了惯性导航系统是如何工作的，比如它可能涉及到陀螺仪、加速度计这些精密仪器的原理，以及它们如何随着船只的运动而产生数据，然后这些数据又是如何被处理和整合，最终生成一套准确的定位信息。而“组合导航”则让我联想到，这是否意味着将惯性导航与其他更成熟的导航方式，比如GPS，结合起来，以达到更高的精度和可靠性。我非常期待能从书中了解到，在恶劣的海况下，这些技术是如何保持船只准确无误地航行的，它背后蕴含的物理原理和工程智慧，一定非常令人着迷。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对航海技术略有了解的爱好者，我一直对惯性导航系统在船舶领域中的应用感到好奇。这本书的书名，直击我关注的核心。“船用调制型惯性导航”，这个“调制型”的字眼让我觉得它可能不仅仅是简单的惯性导航，而是有着某种特殊的优化或者改进，能够更好地适应船舶这种动态且复杂的运动环境。我想象着书中会详细阐述不同类型的惯性传感器，例如激光陀螺、光纤陀螺，以及它们在船舶上的具体工作机制。更重要的是，对于“组合导航技术”，我推测书中会深入探讨如何将惯性导航与其他导航系统，如卫星导航（GNSS）、多普勒计程仪，甚至地磁罗盘等进行融合，以克服单一系统的局限性。我特别期待书中能够详细解释这些不同传感器数据的融合算法，比如卡尔曼滤波在其中的作用，以及如何通过这些算法来提高导航的精度、鲁棒性和可靠性，尤其是在GPS信号可能受干扰或者丢失的海洋环境中。这本书或许会为我揭示船舶在复杂航行条件下保持精确位置和航向的奥秘，让我对现代航海技术有更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的定价和装帧都显得非常专业，这让我对其中内容的深度和权威性充满了期待。我关注的是船舶在远洋航行中的定位问题，特别是当依赖外部信号出现困难时，船只如何依靠自身的能力进行导航。书中“船用调制型惯性导航”这一部分，让我联想到它可能详细讲解了惯性测量单元（IMU）的组成，包括加速度计和陀螺仪的工作原理，以及它们如何捕捉船只的运动信息。更让我好奇的是“调制型”这个词，它或许暗示着一种创新的数据处理或者传感器激励方式，以克服传统惯性导航的固有误差，比如漂移。而“组合导航技术”则必然涉及如何将惯性导航系统与其他导航设备，如罗经、计程仪，乃至近代的GNSS等进行有效结合。我非常期待书中能够深入探讨这些技术的融合算法，比如如何通过数据融合来提高导航的精度和可用性，尤其是在GPS信号可能被遮挡或受到干扰的区域。我希望这本书能解答我在船舶导航领域的一些困惑，并带来一些新的技术思路。