基於卡爾曼濾波的大氣數據GPS組閤導航係統 9787118108255 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[土耳其] 泰尼爾·馬盧特，恰金斯·哈吉耶夫 著

圖書標籤:

• 卡爾曼濾波
• GPS
• 大氣數據
• 組閤導航
• 導航係統
• 氣象
• 測繪
• 科學
• 工程
• 技術

店鋪： 博學精華圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118108255

商品編碼：29634638164

包裝：平裝

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名:基於卡爾曼濾波的大氣數據GPS組閤導航係統

：59.00元

售價：44.3元,便宜14.7元,摺扣75

作者: 泰尼爾·馬盧特,恰金斯·哈吉耶夫

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2016-06-01

ISBN：9787118108255

字數：

頁碼：111

版次：1

裝幀：平裝

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《基於卡爾曼濾波的大氣數據GPS組閤導航係統》部分應用基於卡爾曼濾波器的衛星距離法改進從GPS接收機獲得的GPS位置。GPS接收機同時提供衛星的位置和接收機的位置，在卡爾曼濾波器中應用這些信息能夠得到比單獨使用GPS接收機好的位置精度。
　　《基於卡爾曼濾波的大氣數據GPS組閤導航係統》第二部分研究大氣數據係統（ADS）和全球定位係統（GPS）這兩個導航係統的組閤方法。ADS是一種廣泛應用的導航係統，通過測量大氣的靜壓、總壓和大氣溫度，應用ADS的大氣數據計算機（ADC）來計算馬赫數、真空速和垂直速度等。ADS具有高采樣率和低精度，GPS具有比ADS高的精度但是采樣率較低（1Hz）。應用卡爾曼濾波器來組閤這兩種導航係統可以減小它們的誤差，通過組閤可以得到高采樣率和高精度的導航係統。另一個任務是以較高的精度計算風速，也就是ADS測量的空速的誤差。
　　基於Matlab軟件包，以直升機的大氣數據係統和全球定位係統組閤為例，進行瞭計算機仿真。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《高精度慣性導航技術與應用》 內容簡介 本書旨在係統闡述高精度慣性導航技術的核心理論、關鍵算法以及在各領域的創新應用。內容涵蓋慣性測量單元（IMU）的原理與誤差分析、姿態與位置解算方法、濾波算法在導航係統中的作用、以及多種輔助導航信息的融閤策略。本書將深入剖析慣性導航係統的發展脈絡，重點聚焦於提升導航精度、可靠性和實時性的技術手段，為讀者提供一個全麵而深入的技術視角。 第一章 緒論 本章將從導航的基本概念齣發，追溯慣性導航係統的發展曆程。介紹慣性導航係統的基本組成、工作原理以及其相對於其他導航方式（如衛星導航、無綫電導航等）的獨特優勢與局限性。闡述高精度慣性導航在當今科技發展中的重要性，並展望其未來的發展趨勢，為後續章節的深入探討奠定基礎。 第二章 慣性測量單元（IMU）原理與誤差分析 本章將詳細介紹慣性測量單元（IMU）作為慣性導航係統的核心傳感器，其工作原理。重點講解加速度計和陀螺儀的物理基礎、測量機製以及不同類型（如MEMS、光縴、激光等）IMU的性能特點。深入分析IMU在實際應用中存在的各類誤差源，包括零偏、比例係數誤差、軸不對準誤差、溫度敏感性誤差、振動誤差以及隨機誤差等，並介紹常用的誤差建模方法，為後續的誤差補償與濾波處理提供依據。 第三章 慣性導航係統（INS）的姿態與位置解算 本章將聚焦於慣性導航係統的姿態與位置解算算法。首先，詳細闡述姿態錶示方法，如歐拉角、四元數、鏇轉矩陣等，並分析它們之間的轉換關係及各自的優缺點。接著，深入講解基於IMU數據的姿態動力學方程和運動學方程，推導姿態更新的數學模型。在此基礎上，詳細介紹位置解算的核心方法，包括速度更新、位置積分等，並討論不同導航坐標係（如本地地理坐標係、導航係、平颱係）的建立與轉換。 第四章 濾波理論在慣性導航中的應用 濾波算法是慣性導航係統實現高精度和高可靠性的關鍵技術。本章將係統介紹幾種在慣性導航中應用最廣泛的濾波算法。首先，深入講解綫性卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）的理論基礎，包括狀態方程、觀測方程、預測和更新過程。隨後，詳細闡述擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF），分析其在綫性化處理非綫性係統時的優勢與局限。進一步，介紹無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF），重點分析其在處理強非綫性係統時的理論優勢和實際錶現。最後，還將簡要介紹粒子濾波（Particle Filter）等其他濾波方法的原理及其在特定場景下的適用性。本章將通過大量實例，展示濾波算法如何有效地抑製IMU誤差，提高姿態和位置解算的精度。 第五章 輔助導航信息的融閤技術 慣性導航係統雖然具備獨立工作的能力，但其誤差會隨時間纍積。為瞭剋服這一缺點，通常需要引入外部輔助導航信息進行修正。本章將重點探討多種輔助導航信息的融閤策略。 全球導航衛星係統（GNSS）融閤： 詳細介紹GNSS（如GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou）的原理及其與INS融閤的優勢。分析僞距、載波相位測量值在融閤中的作用。重點講解基於卡爾曼濾波器的GNSS/INS組閤導航算法，包括係統狀態量的定義、量測方程的設計，以及如何利用GNSS數據校正INS的位置、速度和姿態誤差。將詳細闡述單曆元、雙曆元以及載波相位差分等不同GNSS測量在組閤導航中的應用。 視覺導航（Visual Navigation）融閤： 介紹視覺傳感器（如攝像頭）的工作原理，以及基於視覺的裏程計（Visual Odometry, VO）和視覺SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的基本概念。分析視覺信息如何為INS提供絕對或相對位置、姿態的約束。講解將視覺特徵點、光流、深度信息等融入濾波框架的融閤方法。 其他輔助信息融閤： 討論其他輔助導航信息，如氣壓計（提供高度信息）、磁力計（提供航嚮信息）、輪速計（提供速度約束）等，以及它們與INS融閤的技術細節和效果。 第六章 組閤導航係統的實現與性能評估 本章將進一步深入組閤導航係統的實際實現與性能評估。 係統架構設計： 探討不同組閤導航係統的架構設計，如鬆耦閤（Loosely Coupled）、緊耦閤（Tightly Coupled）和深度緊耦閤（Deeply Coupled）架構的優劣勢，以及它們適用於不同應用場景的考量。 硬件與軟件平颱： 討論組閤導航係統的硬件選型，包括IMU、GNSS接收機、視覺傳感器等，以及嵌入式計算平颱的選擇。介紹軟件開發的關鍵技術，包括傳感器驅動、數據預處理、濾波算法實現、導航信息輸齣等。 性能評估方法： 詳細介紹組閤導航係統的性能評估方法，包括靜態精度、動態精度、可靠性、實時性等指標的定義。講解常用的測試場景和數據采集方法。通過仿真和實際測試結果，展示組閤導航係統在各種復雜環境下的錶現。 第七章 高精度慣性導航技術的先進主題與前沿應用 本章將介紹一些當前慣性導航領域的研究熱點和前沿技術。 自適應濾波技術： 探討如何設計自適應濾波算法，使其能夠根據環境變化和傳感器狀態自動調整濾波參數，進一步提升導航係統的魯棒性。 機器學習在導航中的應用： 介紹機器學習方法（如神經網絡、深度學習）在IMU誤差建模、特徵提取、異常檢測以及輔助導航信息辨識等方麵的應用潛力。 多傳感器信息的高級融閤： 探討更復雜的傳感器融閤技術，例如利用多模態傳感器信息進行環境感知，並將其融入導航狀態估計。 在無人係統中的應用： 詳細闡述高精度慣性導航技術在無人駕駛汽車、無人機（UAV）、自主水下航行器（AUV）、以及機器人等領域的關鍵作用和最新進展。 在航天與國防領域的應用： 探討慣性導航技術在航空航天器、導彈製導、艦船導航等高技術領域的應用案例。 第八章 結論與展望 本章對全書內容進行總結，梳理高精度慣性導航技術的發展脈絡和核心要點。再次強調瞭慣性導航技術在現代社會中的重要地位，並對該領域未來的發展趨勢進行展望，包括對更高精度、更強魯棒性、更低功耗以及更智能化導航係統的期許。 本書適閤高等院校相關專業的研究生、本科生，以及從事慣性導航、組閤導航、機器人、無人係統、航空航天、國防科技等領域的研究人員、工程師和技術愛好者閱讀。通過閱讀本書，讀者將能夠深入理解高精度慣性導航係統的理論精髓，掌握關鍵技術，並能將其應用於實際工程問題中。

評分☆☆☆☆☆

翻開這本書，首先映入眼簾的是其精美的排版和清晰的圖錶，傳遞齣一種專業且易於閱讀的信號。作為一名在航空航天領域工作的工程師，我對高精度定位和導航技術有著持續的關注。GPS是目前最廣泛使用的導航係統之一，但其在某些環境下，如高緯度地區、城市峽榖或惡劣天氣中，會麵臨精度下降甚至信號丟失的問題。將卡爾曼濾波與大氣數據結閤，聽起來是一個非常有前景的解決方案。我迫切地想知道，書中是如何具體運用卡爾曼濾波來融閤GPS原始觀測值和大氣相關的測量值，以實現更優的導航狀態估計。例如，書中是否會詳細介紹如何構建包含大氣參數的狀態嚮量，以及如何設計相應的狀態轉移方程和觀測方程？我對書中關於如何量化大氣對GPS信號影響的模型，以及如何在卡爾曼濾波框架下將其納入考量的具體方法尤為感興趣。如果書中還能提供一些關於算法在實際導航場景中的性能提升分析，例如精度、收斂速度、以及對異常數據的魯棒性等方麵的評估，那將是對我工作極大的啓發。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵散發著一種嚴謹的科學光輝，讓我忍不住想要一探究竟。我對高精度導航係統的發展曆程有著濃厚的興趣，尤其關注那些能夠突破技術瓶頸、提升係統性能的創新方案。卡爾曼濾波作為一種經典的估計算法，在許多領域都得到瞭廣泛應用，但在復雜且動態變化的大氣環境中，它如何與GPS數據進行高效融閤，以實現更魯棒、更精準的導航，這其中的技術細節讓我充滿瞭好奇。我希望書中能夠深入探討卡爾曼濾波在處理GPS信號衰減、多徑效應以及大氣層延遲等誤差因素時的具體策略。此外，關於“大氣數據”在組閤導航中的具體作用，書中是否有詳細的闡述？它是否能夠有效補償GPS的固有誤差，或者在GPS信號不可用時提供冗餘的導航信息？我期待書中能夠提供一些關於卡爾曼濾波模型參數選擇和調整的經驗性指導，以及在不同大氣條件下係統的性能評估和分析。對於那些緻力於研發下一代導航係統的研究人員和工程師來說，一本能夠提供前瞻性思路和實用技術的參考書，無疑是極具價值的。

評分☆☆☆☆☆

這是一本厚重的著作，封麵設計樸素卻不失專業感，深藍色的底色搭配銀灰色的書名，透著一股嚴謹的氣息。9787118108255 這個ISBN碼，對我這樣的科技愛好者來說，就像一個神秘的密碼，暗示著書中蘊藏著深度和廣度。我平時就對導航技術，特彆是GPS的原理很感興趣，也接觸過一些基礎的濾波算法，但卡爾曼濾波在導航領域的具體應用，尤其是與大氣數據結閤的復雜場景，一直是我探索的盲點。我很好奇，這本書是否能為我揭示這種“組閤”的精妙之處。它究竟是如何通過引入大氣數據來彌補GPS本身的局限性的？是利用氣象模型進行修正，還是通過某種更深層次的數據融閤方式？我尤其期待書中能詳細闡述卡爾曼濾波在這一過程中的數學模型構建，以及算法的實現細節。畢竟，理論的完美落地，往往需要精巧的設計和大量的實踐驗證。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些實際的工程案例或者仿真實驗，讓我能夠更直觀地理解其精髓。對於我們這些在業餘時間鑽研技術的愛好者來說，一本能夠激發思考、提供實操指導的書籍，是極其寶貴的。

評分☆☆☆☆☆

收到這本書時，立刻被它紮實的體量所吸引，厚厚的一疊，仿佛預示著內容的豐富與深入。作為一名資深的技術開發者，我一直關注著導航定位技術的前沿進展，而卡爾曼濾波無疑是其中繞不開的核心。市場上關於卡爾曼濾波的書籍不少，但大多停留在理論層麵，或者聚焦於單一的某個應用領域。然而，將卡爾曼濾波應用於大氣數據和GPS的組閤導航，這聽起來就像是一項極具挑戰性和創新性的工作。我非常好奇，作者是如何在高精度導航的需求與大氣數據的不確定性之間找到平衡點的？書中對於“大氣數據”的具體範疇界定是什麼？是指氣壓、溫度、濕度等常規氣象要素，還是包含更復雜的大氣模型和效應？我希望書中能詳細解析卡爾曼濾波在處理這些多源異構數據時的濾波算法設計，比如如何構建狀態轉移矩陣和觀測矩陣，如何處理傳感器噪聲和模型誤差，以及如何進行參數的優化和調整。更重要的是，我希望這本書能提供一些關於實際係統實現的建議，例如在硬件選型、軟件架構、以及測試驗證等方麵的考量，這對於真正將理論轉化為實際産品的工程師而言，是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的外觀設計低調而有質感，讓我感覺它是一份沉甸甸的學術成果。作為一名對導航科學抱有濃厚興趣的研究生，我一直在尋找能夠深入理解卡爾曼濾波在復雜導航環境中的高級應用的文獻。GPS導航的原理我已有相當的瞭解，但將其與大氣數據的處理相結閤，並且是通過卡爾曼濾波這一強大的數學工具來實現，這無疑是一個非常吸引我的研究方嚮。我希望書中能詳細闡述卡爾曼濾波在高維度、非綫性係統中的具體應用，以及如何針對大氣數據的特性進行模型設計和參數優化。書中是否會探討卡爾曼濾波與其他濾波算法（如擴展卡爾曼濾波、無跡卡爾曼濾波）在解決此類問題時的優劣勢？我對書中關於如何處理大氣數據的不確定性和時變性，以及如何構建有效的誤差模型來提高導航精度和可靠性的內容尤為期待。如果書中還能包含一些關於該組閤導航係統在實際測試或模擬環境中的性能評估和結果分析，這將極大地幫助我理解理論知識的實際價值，並為我的研究提供重要的參考。