船用调制型惯性导航及其组合导航技术 9787118112429

船用调制型惯性导航及其组合导航技术 9787118112429 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

王秋滢 著
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店铺: 韵读图书专营店
出版社: 国防工业出版社
ISBN:9787118112429
商品编码:29796563979
包装:平装-胶订
出版时间:2017-06-01

具体描述

   图书基本信息
图书名称 船用调制型惯性导航及其组合导航技术 作者 王秋滢
定价 72.00元 出版社 国防工业出版社
ISBN 9787118112429 出版日期 2017-06-01
字数 页码
版次 1 装帧 平装-胶订
开本 大16开 商品重量 0.4Kg

   内容简介
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。

   作者简介

   目录
部分 导航基础知识章 惯性导航概述 1.1 什么是惯性导航 1.2 惯性导航发展概况 1.2.1 捷联惯性导航发展现状 1.2.2 调制型惯性导航发展现状 1.2.3 无源组合导航发展现状第2章 坐标系基础知识 2.1 坐标系定义 2.2 坐标系间关系第3章 惯性导航系统基本工作原理及误差建模分析 3.1 惯性导航系统基本原理 3.2 惯性导航系统误差传播方程 3.3 惯性导航系统误差源分类第2部分 调制型惯性导航系统第4章 调制型惯性导航系统基本原理与误差分析 4.1 调制型惯性导航系统基本原理 4.1.1 旋转调制基本原理 4.1.2 旋转调制误差源分类 4.2 旋转机构转动精度对旋转调制影响分析 4.2.1 旋转机构角变速运动对旋转调制影响及抵消方法 4.2.2 单轴旋转转台倾角对旋转调制影响及测量方法 4.3 旋转机构测角精度对旋转调制影响分析 4.3.1 旋转机构测角延迟影响分析 4.3.2 旋转机构测角精度影响分析 4.4 载体角运动对旋转调制影响分析 4.4.1 载体角运动与调制轴垂直 4.4.2 载体角运动与调制轴同向 4.4.3 载体角运动对旋转调制影响仿真分析第5章 相对地理坐标系旋转的调制技术研究 5.1 惯性组件输出误差模型 5.2 相对地理坐标系旋转的旋转方案设计原则 5.2.1 陀螺仪常值漂移抵消原则 5.2.2 陀螺仪刻度因数误差抵消原则 5.2.3 陀螺仪安装误差抵消原则 5.2.4 惯性组件误差项抵消原则 5.3 单轴旋转调制型惯性导航系统技术研究 5.3.1 单轴旋转调制正反转停方案 5.3.2 单轴转停调制系统误差方程 5.4 双轴旋转调制型惯性导航系统技术研究 5.4.1 双轴旋转调制正反转停方案 5.4.2 双轴转停调制系统误差方程第6章 相对地球自转轴旋转的调制技术研究 6.1 相对地球自转轴调制技术的提出 6.1.1 相对地球自转轴旋转调制目的 6.1.2 地球转速抵消原则 6.1.3 IMU定轴转动性质 6.2 相对地球自转轴旋转方案设计原则 6.2.1 陀螺常值漂移抵消原则 6.2.2 陀螺刻度因数误差抵消原则 6.2.3 陀螺安装误差抵消原则 6.3 相对地球自转轴旋转调制型惯性导航系统 6.3.1 相对地球自转轴旋转调制方案设计 6.3.2 相对地球自转轴调制下惯性组件调制特性 6.3.3 相对地球自转轴旋转调制方案实现方法 6.3.4 相对地球自转轴旋转调制导航信息误差特性第7章 基于罗经原理/Butterworth滤波器的姿态/速度误差抑制技术研究 7.1 旋转调制阻尼技术需要解决问题 7.1.1 基于串联校正的阻尼技术基本原理 7.1.2 串联校正阻尼技术频域分析 7.2 基于罗经原理的旋转调制姿态误差抑制算法研究 7.2.1 罗经回路对准基本原理 7.2.2 基于罗经原理的罗经法姿态解算 7.2.3 基于罗经原理的姿态误差抑制算法设计 7.2.4 罗经参数与阻尼系数等效关系 7.3 基于Butterworth滤波器的速度误差抑制算法研究 7.3.1 速度振荡误差抑制方法 7.3.2 Butterworth滤波器设计 7.4 基于双程序解算的调制型惯性导航系统 7.5 双导航解算程序陀螺误差估算方法 7.5.1 陀螺仪误差项估算基本原理 7.5.2 陀螺仪误差六位置估算方法第3部分 组合导航第8章 调制型惯性导航/星敏感器组合导航方案 8.1 星敏感器基本原理 8.2 星敏感器误差特性分析 8.3 调制型惯性导航/星敏感器组合导航方案建立 8.3.1 基于卡尔曼滤波的信息融合方案 8.3.2 基于信息耦合的信息融合方案 8.4 位置未知条件下的惯性/星敏感器粗对准方法 8.4.1 传统惯性导航粗校准基本原理 8.4.2 加速度计输出模型建立及投影转换 8.4.3 基于星敏感器/加速度计的粗对准技术第9章 船用星敏感器抗环境干扰误差抑制技术 9.1 基于ADE—BPNN的信息延迟补偿方法 9.1.1 自适应差分进化神经网络基本原理 9.1.2 基于ADE—BPNN的姿态预测技术 9.2 基于PSO—BPNN的系统观测量预测技术 9.2.1 基于粒子群优化算法的BP神经网络基本原理 9.2.2 基于PSOBPNN的系统观测量预测技术0章 调制型惯性导航/计程仪组合导航方案 10.1 计程仪基本原理与误差特性分析 10.1.1 计程仪基本原理 10.1.2 计程仪误差特性分析 10.2 调制型惯性导彬计程仪组合导航方案 10.2.1 组合导航基本原理与可观测性分析 10.2.2 能观测性分解与运动路径设计 10.2.3 基于自适应量测噪声抑制的组合导航方法1章 基于调制型惯性导j妙计程仪的计程仪误差抑制技术 11.1 基于双导航解算程序的DvL常值误差估算方法 11.1.1 DvL常值测速误差在罗经算法中的影响 11.1.2 DvL常值误差估算方法研究 11.1.3 DVL误差估算精度分析 11.2 基于自适应联邦滤波的多传感器信息融合技术 11.2.1 基于自适应信息分配因子的联邦滤波算法 11.2.2 多传感器抗干扰信息融合技术附录A附录B参考文献

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   文摘

   序言

舰船姿态与位置的精确丈量:从单一到融合的导航智慧 在浩瀚的海洋上,船舶的航行安全与效率,离不开对其自身姿态与位置的精确感知。从古老的星象观测到现代化的卫星定位,导航技术的发展史,就是一部人类不断挑战自然、拓展认知边界的史诗。而今,随着科技的飞速进步,舰船的导航系统已不再是单一技术孤立运行的景象,而是迈入了多源信息融合的全新时代。本文旨在探讨一种在海洋工程领域至关重要的导航技术分支——舰船姿态与位置的精确丈量,并重点介绍两种核心技术:高精度惯性导航系统(INS)在舰船应用中的具体实现,以及其与外部导航信号(如GNSS)进行高效组合,从而大幅提升导航性能的协同策略。 第一部分:惯性导航系统的原理与舰船应用 惯性导航系统,顾名思义,是利用惯性传感器来测量和跟踪载体运动的技术。其核心在于牛顿运动定律,通过连续积分载体的加速度和角速度,即可推算出其在空间中的位置、速度和姿态。 1. 惯性导航系统的组成与工作原理: 一套典型的惯性导航系统主要由以下几个关键部分构成: 惯性测量单元(IMU): 这是INS的心脏,包含了高精度的加速度计和陀螺仪。 加速度计: 用于测量载体在各个轴向上的线性加速度。其基本原理是测量惯性力在固定参考框架下的投影。高质量的加速度计需要具备极低的噪声、零偏漂移以及出色的线性度,以应对舰船在复杂海况下可能承受的巨大动载荷。 陀螺仪: 用于测量载体绕各个轴向的角速度。同样,高精度的陀螺仪需要极低的噪声和零偏漂移,以精确捕捉舰船的俯仰、横滚和偏航运动。 IMU的集成: 通常,IMU会采用三轴加速度计和三轴陀螺仪的组合,形成一个完整的六自由度惯性测量单元,能够捕捉载体在三维空间中的所有线性加速度和角速度信息。 导航计算机: 负责接收IMU输出的原始数据,并通过复杂的算法进行数据预处理、滤波、标定,最终计算出载体的导航信息(位置、速度、姿态)。这一过程涉及到大量的数学运算,需要强大的计算能力和高效的算法。 数据处理与解算算法: INS的核心在于其算法。最基础的导航解算过程是: 加速度积分: 将加速度计测量的加速度信号在惯性坐标系下进行一次积分,得到速度;再进行一次积分,得到位置。 角速度积分: 将陀螺仪测量的角速度信号在惯性坐标系下进行积分,得到姿态角(如欧拉角)的变化。 姿态更新: 通过不断更新的姿态信息,将加速度计测量到的加速度从载体坐标系转换到导航坐标系(如地理坐标系),才能进行正确的积分计算。 2. 惯性导航系统在舰船应用中的优势: 独立性与完备性: INS最大的优势在于其独立性。它不需要依赖任何外部信号(如卫星信号),也不受电磁干扰、遮挡等因素的影响,能够全天候、全时域地提供高精度的导航信息。这对于在复杂海况、近岸作业、甚至敌对环境下的航行至关重要。 高动态响应: INS能够实时、高频率地输出载体的运动信息,对舰船的快速动态变化(如突然的转向、起伏)具有极高的响应速度。这对于需要精确控制和机动的舰船尤为关键。 姿态信息精度高: 陀螺仪能够精确测量舰船的角速度,经过积分后,可以获得非常精确的姿态信息,包括俯仰角、横滚角和偏航角。这些姿态信息不仅是定位导航的基础,更是舰载武器系统、传感器稳定平台以及船舶操纵控制的重要输入。 3. 惯性导航系统在舰船应用中的挑战与限制: 尽管INS拥有显著优势,但其在舰船应用中也面临着不容忽视的挑战: 误差累积: INS的导航解算过程是基于积分运算。任何微小的传感器误差(如零偏、噪声、尺度因子误差等),在经过两次积分后,都会导致位置和速度误差呈二次方甚至更高次方的累积。这意味着,一旦INS独立工作一段时间,其输出的导航信息精度就会逐渐下降。 对初始条件的敏感性: INS的精度很大程度上取决于其初始状态的准确性。如果初始位置、速度和姿态给定不准确,误差累积会更快。因此,在启动INS之前,需要进行精密的对准过程。 成本与复杂性: 高精度的惯性传感器(尤其是光纤陀螺仪和激光陀螺仪)成本高昂,且整个INS系统对环境(温度、振动等)要求较高,设计、制造和维护都相对复杂。 第二部分:组合导航技术:融合之道的威力 鉴于惯性导航系统在长时间独立工作时存在的误差累积问题,将其与具有高绝对精度但可能受外部环境影响的导航系统相结合,形成组合导航系统,是提升舰船整体导航性能的必然选择。其中,全球导航卫星系统(GNSS,如GPS、GLONASS、Galileo、北斗等)是最常见的外部导航参考。 1. 组合导航的基本概念与优势: 组合导航的基本思想是将不同导航系统的优点结合起来,通过有效的融合算法,弥补单一系统的不足,从而获得比任何单一系统都更优越的导航性能。对于舰船而言,将INS与GNSS进行组合,可以实现: 消除INS的误差累积: GNSS能够提供高精度的绝对位置信息。通过将GNSS的位置输出作为INS的“参考点”,可以定期校正INS的位置累积误差,使其保持在高精度水平。 提高GNSS的可用性和鲁棒性: 在GNSS信号弱、丢失(如室内、峡谷、水下)或受到干扰的情况下,INS能够提供连续、高质量的姿态和短时位置/速度信息,确保导航系统的持续工作。 提供高精度姿态信息: GNSS本身通常难以提供高精度的姿态信息(除非使用多天线差分GNSS,且成本较高)。INS在姿态测量方面的优势可以很好地弥补GNSS在这方面的不足,为舰船姿态控制、武器系统等提供关键支持。 提升整体导航精度与可靠性: 通过融合,可以获得比任何单一系统更高的整体精度,同时大大提高了导航系统的可靠性和冗余度,即使一个系统出现故障,另一个系统也能保证基本导航功能。 2. 组合导航的实现方式与融合算法: 实现INS与GNSS组合导航的关键在于采用先进的融合算法。目前最常用、最成熟的算法是卡尔曼滤波器(Kalman Filter, KF)及其变种,如扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter, EKF)和无迹卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter, UKF)。 卡尔曼滤波器的工作原理: 卡尔曼滤波器是一种最优线性估计器,它通过一个迭代的过程,结合系统的预测模型和观测数据,来估计系统的状态。在INS/GNSS组合导航中,其核心流程可以概括为: 1. 预测(Time Update)阶段: 使用INS的动态模型,根据上一时刻的估计状态,预测当前时刻的导航状态(位置、速度、姿态、传感器误差等)。这一步主要依赖于INS的运动解算。 2. 更新(Measurement Update)阶段: 当GNSS测量值(通常是位置和速度)可用时,将GNSS测量值与INS预测的位置/速度进行比较,计算出观测残差。利用观测残差,通过卡尔曼增益,修正INS预测的状态,从而得到当前时刻的最优估计状态。 卡尔曼滤波器的优势: 最优性: 在线性系统和高斯噪声的假设下,卡尔曼滤波器能够提供最小均方误差的最优估计。 递推性: 只需要上一时刻的最优估计和当前时刻的量测,就可以计算出当前时刻的最优估计,计算量相对较小,非常适合实时应用。 能够估计系统误差: 通过扩展卡尔曼滤波器等变种,可以将INS传感器的误差(如零偏、漂移)作为状态向量的一部分进行估计和补偿,从而进一步提高INS的精度。 3. 舰船组合导航系统的具体应用场景: 高精度定位与测速: 在需要高精度定位的场合,如精确靠泊、水下作业导航(结合声纳等)、无人艇自主航行等,INS/GNSS组合导航能够提供远超单一GNSS的精度和可靠性。 姿态稳定与控制: 舰船的姿态信息对于武器发射、导弹制导、平台稳定都至关重要。高精度的INS能够提供实时的姿态数据,并与GNSS结合,确保整体导航状态的准确性。 自主水下航行器(AUV)与无人艇(USV)导航: 在GNSS信号无法到达的水下环境,INS是AUV实现自主导航的核心。当AUV浮出水面或接近水面时,GNSS可以为其提供有效的初始对准和误差校正。对于USV,INS/GNSS组合则提供了全天候、全动态的导航能力。 应急备用与抗干扰: 在GNSS易受干扰或失效的区域,INS能够发挥关键的“备份”作用,保证舰船基本的航行能力。 结论: 舰船姿态与位置的精确丈量,是现代舰船实现高精度导航、定位、定向以及执行复杂任务的基石。高精度惯性导航系统凭借其独立性、高动态响应和优异的姿态测量能力,在海洋环境中发挥着不可替代的作用。然而,其固有的误差累积特性,使得与GNSS等外部高精度导航系统的融合成为必然。通过先进的卡尔曼滤波等融合算法,INS与GNSS的协同工作,能够有效规避各自的短板,充分发挥各自的优势,提供一种集高精度、高可靠性、高可用性于一体的先进导航解决方案,为舰船在日益复杂的海洋环境中的安全、高效航行保驾护航,并为未来智能海洋装备的发展奠定坚实的技术基础。

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阅读《船舶能效管理与优化控制系统》这本书,给我最大的感受是其极强的实用性和前瞻性。在当前全球对航运业减排要求日益严格的背景下,这本书提供了一套系统性的解决方案。它不仅仅停留在传统的船舶管代优化层面,而是深入探讨了如何利用大数据和人工智能技术对船舶的运行状态进行实时诊断和预测性维护。作者对螺旋桨效率、船体阻力以及主机性能之间的复杂耦合关系进行了细致的建模分析,特别是关于如何根据实时海况数据动态调整推进功率,以最小化燃油消耗的控制策略,我觉得是本书的精华所在。书中对系统集成和人机交互界面的设计原则也提出了很多宝贵的建议,这对于确保复杂控制系统在驾驶室的有效运行至关重要。这本书的内容紧跟国际海事组织(IMO)的最新要求,是船级社、船舶设计师和船管公司人员案头不可或缺的参考书。它清晰地展示了,如何通过精细化的技术手段,实现绿色航运的目标。

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这本《深海探测中的前沿技术:声学定位与水下机器人控制》真是让我大开眼界。作者在声学定位这块的讲解深入浅出,对于那些复杂的信号处理过程,他都能用非常直观的方式展现出来,特别是关于多波束声呐和超短基线(USBL)系统的对比分析,简直是教科书级别的。我记得有一章专门讲了如何克服水下多路径效应,里面提到的自适应波束形成算法,我以前觉得很晦涩难懂,但这本书里通过实际的案例模拟,让我一下子就明白了其背后的物理意义和工程实现难点。而且,它不仅仅停留在理论层面,还穿插了不少实际工程中遇到的挑战和解决方案,比如在强流速或高悬浮物环境下的数据质量保障,这对于我们这些实际操作人员来说,价值是无可估量的。读完之后,我对整个水下导航定位的误差源有了更清晰的认识,也对如何设计更鲁棒的定位系统有了新的思路。书里还花了很大篇幅讨论了水下机器人的自主决策与路径规划,特别是结合了实时环境感知的那部分,非常前沿。总的来说,这本书内容扎实,覆盖面广,非常适合从事相关领域研究和工程开发的专业人士。

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初次翻开《高性能计算在流体力学模拟中的应用》,我原本有些担心内容会过于偏向理论推导而显得枯燥,但事实证明我的顾虑是多余的。这本书的叙事风格非常注重工程实践和算法效率的平衡。它并没有一味地堆砌复杂的数学公式,而是将重点放在了如何将这些公式有效地转化为可在超级计算机上并行执行的代码层面。例如,在讲解有限体积法求解纳维-斯托克斯方程时,作者详细对比了不同时间推进方法的稳定性和精度,并特别强调了网格自适应技术在处理复杂几何体时的性能瓶颈与优化策略。我特别欣赏它对并行编程模型的深入剖析,从MPI到OpenMP,再到CUDA编程,每种技术的使用场景和性能权衡都分析得鞭辟入里。书中附带的伪代码示例清晰明了,即便是对某个特定算法不甚熟悉的读者,也能迅速抓住其核心逻辑。对于希望提升模拟效率,解决大规模计算难题的工程师来说,这本书无疑是一本实用的“武功秘籍”。它不仅仅告诉你“怎么做”,更告诉你“为什么这么做最优”。

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我对《量子信息处理与纠错码》这本书的评价是:思维的挑战与智慧的盛宴。这本书的难度是毋庸置疑的,它要求读者对高等代数、线性算子和基础的量子力学概念有扎实的掌握。然而,一旦你跨过了初期的理解门槛,你会发现作者构建了一个极其严谨而优雅的理论体系。从量子比特的表征到量子门的操作,再到Shor算法和Grover算法的详细推导,每一步都逻辑缜密,环环相扣。最让我震撼的是关于量子纠错码的部分,特别是表面码(Surface Code)的构建和阈值分析。作者不仅解释了如何用物理比特实现逻辑比特的保护,更深入地探讨了现实中噪声模型的具体影响,以及如何通过优化编码结构来提升容错的概率。这本书的阅读过程就像在攀登一座知识的高峰,虽然过程艰辛,但登顶后的视野是无比开阔的。它不仅仅是一本教材,更像是对读者逻辑思维能力的一次全方位锤炼。

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《先进传感技术:从微纳尺度到宏观应用》这本书的视角非常独特,它聚焦于如何将微小尺度的物理现象转化为可用的宏观信息。我关注这本书是因为我对MEMS传感器在生命科学领域的应用很感兴趣。书中关于微流控芯片与电化学传感器的结合部分,描述得非常生动。它详细阐述了如何利用微通道阵列实现高通量筛选,并结合纳米材料的特异性识别能力,实现了对特定生物标志物的超灵敏检测。作者在阐述这些尖端技术时,并没有使用过于晦涩的术语,而是清晰地解释了其背后的物理和化学原理。例如,关于压电效应和热释电效应在能量收集和非接触式传感中的应用,书中图示非常丰富,帮助我理解了这些效应的耦合机制。这本书成功地架起了基础物理学与工程应用之间的桥梁,让我看到传感器技术未来在医疗诊断、环境监测等领域的巨大潜力。它激发了我对跨学科研究的热情。

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