旋转调制型捷联惯性导航系统 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙伟 著

图书标签:

• 惯性导航系统
• 捷联惯性导航系统
• 旋转调制
• 导航技术
• 控制技术
• 传感器技术
• 姿态估计
• 误差分析
• 系统设计
• 自动控制

出版社： 中国测绘出版社

ISBN：9787503034015

版次：1

商品编码：11543161

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-06-01

页数：151

内容简介

孙伟编著的这本《旋转调制型捷联惯性导航系统 》概述了捷联惯导系统发展状况，讨论了基于惯性测 量单元（IMU）转动的 调制型捷联惯性导航系统的发展、应用状况及前景； 分析了旋转调制型捷联惯性导 航系统误差调制自补偿原理，设计并验证了惯性测量 单元的旋转调制方案；实现旋 转调制型捷联惯性导航系统中器件偏差的标校与初始 对准；以光纤陀螺惯性导航 系统及转台作为实验工具设计惯性测量单元多种旋转 调制方案实验，验证多种旋 转调制方案的可行性并对不同旋转调制方案进行对比 。
本书可供从事惯性测量与高精度导航方面的科研 人员及高等院校相关专业师 生参考。

目录

第1章 绪论
§1.1 惯性导航意义
§1.2 捷联惯导系统发展概况
§1.3 旋转调制型捷联惯导系统及发展概况
第2章 旋转调制型捷联惯导系统原理
§2.1 旋转调制型捷联系统
§2.2 旋转调制基本原理
§2.3 旋转机构测角精度对误差抑制的影响
第3章 单轴旋转调制技术研究
§3.1 单轴旋转调制方案概述
§3.2 单轴连续正反转方案
§3.3 敏感轴与转轴非重合的单轴持续正反转方案
§3.4 单轴四位置转停方案研究
第4章 双轴旋转调制方案的技术研究
§4.1 双轴旋转调制方案的提出
§4.2 双轴旋转调制方案的误差抑制原理
§4.3 双轴旋转调制方案的误差特性
§4.4 双轴旋转调制方案的转停时间分析
§4.5 双轴旋转调制方案的仿真分析
第5章 旋转调制型捷联惯导系统的自标校技术
§5.1 惯性测量组件的误差分析及建模
§5.2 基于双轴旋转调制机构的静态多位置标校方法
§5.3 旋转调制型捷联系统参数的可观测分析
§5.4 旋转捷联惯导的系统级标校
第6章 旋转调制型捷联惯导系统初始对准方法
§6.1 旋转调制型捷联系统的惯性系粗对准
§6.2 基于数字滤波的惯性系粗对准解算方法
§6.3 无外观测信息的旋转调制型捷联惯导系统组合精对准
第7章 旋转调制型捷联惯导系统的误差抑制实验
§7.1 实验环境
§7.2 基于单轴旋转调制运动的静基座导航实验
§7.3 双轴旋转调制运动下的导航实验
参考文献

前言/序言

《星辰轨迹：行星际飞行器的自主导航》 本书深度解析了在广袤无垠的行星际空间中，飞行器如何实现精确、自主的导航。不同于地球大气层内或近地轨道中的导航方式，行星际航行面临着信号微弱、通讯延迟巨大、环境复杂多变等前所未有的挑战。本书聚焦于如何克服这些难题，确保飞行器能够安全、高效地抵达目标星体。 第一章：行星际导航的挑战与机遇 行星际航行不仅仅是将探测器送往遥远的星球，更是一场对未知宇宙的探索。本章首先阐述了行星际导航与传统导航模式的根本区别。由于距离的遥远，地球指令信号的传输时间可能长达数十分钟甚至数小时，这使得实时遥控成为不可能。因此，飞行器必须具备高度的自主决策和导航能力。章节将详细剖析深空导航面临的几个核心挑战： 信号衰减与噪声： 随着距离增加，通信信号强度急剧下降，极易受到宇宙背景噪声的干扰，导致数据传输的可靠性降低。 导航精度要求： 行星际航行的目标区域往往是广阔的宇宙空间，即便微小的导航误差也可能导致探测器错过目标，甚至迷失方向。 环境不确定性： 太阳风、行星磁场、微陨石撞击等未知因素都可能对飞行器的航行轨迹产生影响，需要导航系统能够实时适应。 能源与计算资源的限制： 飞行器上的能源和计算能力是宝贵的资源，导航系统需要在满足精度要求的同时，最大化效率。 与此同时，本章也将探讨行星际导航所带来的巨大机遇，它不仅是实现太空探索的关键，也是未来深空资源开发、星际旅行等宏伟设想的基石。 第二章：基于先进传感器的自主定位原理 为了实现自主导航，飞行器需要能够感知自身的位置、姿态和速度。本书详细介绍了当前最前沿的多种传感器技术及其在行星际导航中的应用： 星敏感器： 通过识别恒星在天空中的精确位置，星敏感器能够为飞行器提供高精度的姿态信息。本章将深入探讨星敏感器的光学设计、图像处理算法，以及如何在高噪声环境下准确识别星图。 太阳敏感器： 类似于星敏感器，太阳敏感器通过识别太阳在视野中的位置来辅助姿态确定，尤其在飞行器姿态变化剧烈或星光受阻时作用显著。 惯性测量单元（IMU）： 虽然IMU本身会随时间累积误差，但在与外部传感器进行融合时，却是至关重要的。本章将重点讲解加速度计和陀螺仪的工作原理，以及如何利用它们来推算飞行器的短时运动状态。 光学导航： 利用相机拍摄远方的已知天体（如行星、卫星、小行星）或预先绘制的星图，通过图像匹配和三角测量等方法来确定飞行器的相对位置。本章将详细介绍光学导航中的特征提取、匹配算法以及如何处理图像失真等问题。 射电导航（Deep Space Network - DSN）： 虽然DSN是地面站的组成部分，但其提供的测量数据（如测距、测速、测角）是验证和校准飞行器自主导航系统的关键。本章将阐述DSN的观测原理以及如何将其测量结果融入飞行器的导航滤波。 第三章：导航信息融合与状态估计 单一的传感器往往无法提供满足高精度导航要求的完整信息。因此，将来自不同传感器的信息进行有效融合，是实现精确自主导航的核心。本章将深入探讨： 卡尔曼滤波及其变种： 作为导航信息融合的经典算法，卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter - EKF，Unscented Kalman Filter - UKF）在行星际导航中扮演着至关重要的角色。本章将详细推导这些滤波器的数学模型，并结合实际的导航场景，展示如何利用它们来估计飞行器的位置、速度和姿态，同时抑制传感器噪声。 粒子滤波： 在处理非线性、非高斯噪声的复杂导航场景时，粒子滤波（Sequential Monte Carlo - SMC）展现出其独特的优势。本章将介绍粒子滤波的基本原理，以及它在处理非结构化环境或突发事件时的灵活性。 基于优化的导航： 除了滤波方法，本章还将介绍基于全局优化的导航技术，如捆绑调整（Bundle Adjustment）。这种方法通过最小化所有观测数据与模型预测之间的误差，来一次性求解最优的导航轨迹，对于事后精确定轨具有重要意义。 第四章：自主轨迹规划与制导律 精确的定位是基础，而如何根据预设目标规划最优轨迹，并实时调整航向，是实现自主飞行的关键。本章将聚焦于： 轨道动力学与摄动分析： 行星际航行必须考虑太阳、行星、卫星等天体的引力作用，以及其他各种微小摄动力。本章将深入讲解多体问题，并介绍如何建立精确的轨道动力学模型。 最优控制理论： 如何以最小的燃料消耗或最短的时间抵达目标，是自主轨迹规划的核心问题。本章将介绍最优控制的基本概念，如性能指标、控制约束，并探讨如何利用庞特里亚金最小化原理等来求解最优控制问题。 制导律的设计： 在飞行过程中，由于模型误差、外部扰动等因素，实际轨迹会偏离规划路径。本章将介绍各种制导律（如比例导引律、比例-积分-微分导引律）的设计方法，以及它们如何根据当前状态误差，生成推力指令，引导飞行器回到预定轨道。 轨道维持与轨道转移： 本章还将讨论如何设计策略，在行星际航行中执行轨道维持任务，以及如何高效地完成行星轨道转移，为探测任务做好准备。 第五章：失效分析与冗余设计 在严酷的深空环境中，任何一个环节的失效都可能导致任务失败。因此，冗余设计和失效分析是保障行星际导航系统可靠性的重要组成部分。 系统冗余策略： 本章将探讨如何通过硬件冗余（如多套IMU、多台星敏感器）和软件冗余（如多种导航算法并行运行）来提高系统的鲁棒性。 故障检测、隔离与重构（FDIR）： 当系统发生故障时，如何快速准确地检测出故障，将其隔离，并重构出可用的系统状态，是自主导航系统必须具备的能力。本章将介绍FDIR的具体实现方法。 生存性分析： 本章将介绍如何对导航系统的生存性进行量化评估，以确保其在各种潜在的故障场景下仍能完成任务。 第六章：未来展望与前沿技术 随着科技的不断发展，行星际导航领域也在不断涌现新的技术和理念。本章将对未来发展趋势进行展望： 人工智能与机器学习在导航中的应用： 探讨如何利用深度学习、强化学习等AI技术，来提升导航系统的自适应能力、异常检测能力以及自主决策能力。 量子导航的可能性： 简要介绍量子传感器等新兴技术在未来导航领域的潜在应用。 自主编队飞行与协同导航： 展望多飞行器协同完成复杂任务的导航挑战。 星际导航的初步设想： 探讨更遥远的星际探索对导航系统提出的更高要求。 本书旨在为行星际飞行器导航领域的科研人员、工程师以及对此领域感兴趣的读者提供一个全面、深入的理论框架和技术指导。通过掌握书中所述的知识，读者将能更好地理解和设计未来深空探索任务中的自主导航系统。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的中部，我开始对“旋转调制”的实际应用有了更清晰的认识。书中似乎描绘了一个更加宏观的系统架构，将旋转调制技术巧妙地融入到整个捷联惯性导航系统的设计之中。我之前可能更多地是从传感器层面去理解，而现在则看到了它如何与姿态解算、位置更新等核心环节协同工作。一个让我印象深刻的点是，作者可能提出了一种新的姿态测量方法，通过对旋转调制信号的分析，能够更精确地估计系统的三维姿态。这对于SINS的精度至关重要，因为姿态误差会直接传递到速度和位置的误差中。另外，书中还似乎探讨了这种旋转调制技术在提升系统鲁棒性方面的潜力。比如，面对外部的震动、冲击或者电磁干扰，传统的SINS可能容易出现较大的误差跳变，而旋转调制是否能通过其独特的信号特性，对这些干扰进行一定的抑制，从而使导航输出更加平稳可靠？我非常期待看到书中关于这方面的具体实验数据或者仿真曲线，能够直观地展示旋转调制相对于传统SINS在抗干扰能力上的提升。此外，书中是否会涉及到具体的硬件实现方案，例如需要哪些特殊的执行机构来实现旋转调制，以及如何设计相应的控制系统来驱动这些机构？这些工程上的考量，对于真正将这项技术落地应用有着决定性的意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书对“抗干扰性与鲁棒性”的探讨，让我印象深刻。在实际应用中，惯性导航系统常常会面临各种外部干扰，例如电磁干扰、振动、冲击等。而“旋转调制”这一概念，似乎为提升SINS的抗干扰能力提供了一个新的途径。我设想，通过对传感器信号进行“旋转调制”，或许能够使得信号本身具有更强的抗干扰性。例如，调制后的信号是否能够更容易地从噪声背景中提取出来？或者说，调制过程本身是否能够对某些类型的干扰进行过滤？书中是否会详细介绍旋转调制型SINS在面对不同类型干扰时的性能表现？例如，在强电磁干扰环境下，其导航精度是否能够保持稳定？在受到冲击或者振动时，导航误差是否会急剧增大？我非常期待看到书中关于这方面的实验数据或者仿真结果，能够直观地展示旋转调制技术在提升系统鲁棒性方面的优势。它是否能够降低对硬件自身抗干扰能力的要求，从而在一定程度上降低系统的成本？这些都是我迫切希望从书中找到答案的问题。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我才真正领略到“旋转调制”在捷联惯性导航系统中的深远影响。书中关于“未来发展趋势与展望”的章节，为我打开了新的视野。我了解到，随着技术的发展，SINS的应用领域正在不断拓展，例如在无人驾驶、机器人技术、精密测量等领域。而“旋转调制”这一创新性的技术，是否能够为这些新兴应用领域带来新的突破？我猜测，通过对旋转调制技术的进一步优化和发展，未来SINS的精度、可靠性和智能化水平将得到进一步提升。书中是否会预测旋转调制技术在未来几年内的发展方向？例如，是否会与人工智能、机器学习等技术相结合，实现更加智能化的导航？是否会催生出新的硬件平台或者传感器设计？我非常期待看到书中关于这项技术的未来发展路线图。它是否能够成为下一代惯性导航系统的核心技术之一？这本书为我提供了一个思考的框架，让我对惯性导航技术的未来充满信心和期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股严谨和专业的气息，深蓝色的底色搭配银色的标题文字，给人一种科技感和沉静感。翻开第一页，精美的排版和清晰的字体就让人眼前一亮，这绝对是一本用心制作的书籍。我是一名对惯性导航技术略有了解的爱好者，一直以来都对捷联惯性导航系统（SINS）的发展非常感兴趣。而“旋转调制”这个词汇，更是激起了我强烈的好奇心。在我的认知里，惯性导航的核心在于对加速度计和陀螺仪采集到的原始数据的处理和融合，而“旋转调制”听起来就像是一种前所未有的信号处理或者系统构建的新思路。我迫切地想知道，这种“旋转调制”具体是如何实现的？它与传统的SINS在原理上有何本质区别？它是否能够有效地克服现有SINS在精度、稳定性或者抗干扰性方面存在的瓶颈？书中是否会详细阐述其理论基础，例如相关的数学模型、物理原理，以及可能涉及到的信号处理算法？而且，作为读者，我最期待的是能够看到一些具体的工程实现案例或者仿真结果。毕竟，再精妙的理论，也需要经过实际的检验才能证明其价值。我希望这本书不仅仅是停留在理论层面，而是能够为我们揭示一种具有实际应用前景的新型SINS技术。从它的书名来看，它似乎触及了SINS领域的某个前沿课题，这一点让我对它充满了期待。我会仔细阅读每一个章节，力求理解其中蕴含的深刻思想和创新之处。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容让我受益匪浅，尤其是在理解“高动态环境下的导航性能”方面。我之前一直对SINS在高过载、高角速率等极端运动条件下的性能表现感到担忧。而“旋转调制”这一概念，似乎为解决这些难题提供了一个新的思路。我猜测，通过将传感器置于一个特殊的旋转状态，可能能够改变其在高动态运动下的响应特性。例如，在高过载时，传感器可能产生非线性的误差，而旋转调制是否能够通过某种方式来“平滑”或者“线性化”这种误差？书中是否会详细阐述在高动态环境下，旋转调制型SINS的误差模型？它是否能够有效地抑制由于传感器饱和、死区效应等问题带来的误差？我特别期待看到书中关于这种SINS在高机动飞行器、导弹等应用场景下的性能评估。例如，在进行大过载机动时，其姿态和位置的跟踪精度是否能够保持在一个较高的水平？书中是否会提供一些实际的飞行试验数据或者仿真结果，来直观地展示其在高动态环境下的优越性？这对于验证该技术的实用价值至关重要。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的内容密度相当惊人。我花了整整一个下午的时间，才勉强消化了前几章的内容。作者似乎对“旋转调制”这一概念有着非常深入的理解，并且将其拆解得非常细致。从最基础的惯性传感器模型开始，逐步引入了旋转调制在传感器输出信号层面上的影响。我注意到书中花了相当大的篇幅来解释为什么要引入这种“调制”的方式，以及这种调制方式能够带来什么样的数学上的优势。举例来说，作者似乎通过引入某种周期性的旋转操作，将原始的惯性信息“编码”到了输出信号中，从而使得后续的解算过程能够以一种更加鲁棒或者高效的方式进行。这让我联想到一些通信系统中的调制技术，它们也是为了在信道传输过程中更好地保护信息或者提高传输效率。这本书在这方面似乎也有异曲同工之妙，只是这里的“信道”是复杂的惯性运动环境。我特别关注书中关于“调制解调”的具体算法和实现细节。究竟是怎样的数学变换能够从带有“旋转调制”的信号中恢复出真实的惯性信息？书中是否会提供详细的推导过程，以及相关的伪代码或者流程图？这一点对于我理解其工程可行性至关重要。此外，我还在思考，这种旋转调制是否会引入额外的计算复杂度？或者说，它是否可以通过硬件上的优化来弥补？这些都是我在阅读过程中不断产生的疑问，希望书中能够给出令人满意的答案。

评分☆☆☆☆☆

深入阅读之后，我越来越觉得这本书提出的“旋转调制”概念，不仅仅是技术上的一个小的改进，而可能是一种对惯性导航系统设计理念的革新。我被书中关于“多传感器融合”的章节所震撼。在现代导航系统中，多传感器融合是提高精度的重要手段，例如将SINS与GPS、磁力计、视觉传感器等进行融合。而“旋转调制”是否能够为多传感器融合提供一种全新的思路？我猜测，通过将惯性信息进行“旋转调制”，或许能够使得惯性导航系统输出的信号更加“干净”或者具有更丰富的特征，从而更容易与其他传感器的数据进行匹配和融合。例如，在GPS信号弱或者丢失的情况下，高精度的惯性导航系统就显得尤为重要。如果旋转调制型SINS能够输出更加鲁棒和精确的姿态和速度信息，那么它与GPS的融合精度将会有显著提升。书中是否会详细介绍如何将旋转调制后的惯性信息与GPS、视觉里程计等其他传感器的数据进行融合？它是否会提出一些新的融合算法，或者对现有的融合算法进行改进？我特别关注在弱GPS环境下，这种新型SINS的融合性能表现。它是否能够有效弥补GPS数据的不足，从而保证导航系统的连续性和精度？

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是在探险，每一页都可能揭示新的奥秘。我被书中关于“动基座导航”的章节所吸引。通常情况下，惯性导航系统在动基座上的应用会面临更加严峻的挑战，例如基座的剧烈运动会给传感器带来巨大的加速度和角速度，同时也可能引入大量的噪声和误差。而“旋转调制”这一概念，似乎为解决动基座导航的难题提供了一个新的视角。我推测，通过将传感器置于一个受控的旋转运动中，或许能够将动基座的复杂运动信息与惯性测量信息进行某种程度的分离。例如，旋转本身是否能够为系统提供一个相对稳定的参考框架，从而使得从传感器原始数据中提取惯性信息的过程更加容易？书中是否会详细阐述这种动基座下的旋转调制模型？它是否能够有效地抑制由于基座快速运动引入的误差？我尤其对书中可能提出的“准静态”测量方法感兴趣。通过巧妙的旋转设计，是否能够在短时间内实现对惯性信息的“准静态”测量，从而规避掉长时间暴露在复杂动基座环境下的累积误差？我期待书中能够提供一些具体的仿真场景，展示旋转调制型SINS在强动基座环境下的性能表现，并与传统的SINS进行对比。这种对比将直接体现出该技术的优势所在。

评分☆☆☆☆☆

这本书的章节组织结构非常清晰，每一部分都像是为理解“旋转调制”这一核心概念添砖加瓦。我被书中关于“误差分析与补偿”的部分深深吸引。在惯性导航领域，误差的来源多种多样，而且相互关联，如何有效地分析和补偿这些误差一直是研究的难点。作者似乎提出了一种全新的误差建模方法，并将其与旋转调制技术相结合。我猜测，通过旋转调制，可能能够更容易地分离出不同类型的误差，例如传感器本身的偏差、安装误差，甚至是一些动态的误差。一旦这些误差能够被更精确地识别和量化，那么后续的补偿算法也就有了更坚实的基础。书中是否会详细介绍这些误差补偿的算法？例如，是否会用到一些先进的滤波技术，如卡尔曼滤波的变种，或者其他非线性优化方法？我特别关注其在降低系统累积误差方面的效果。在长时间的导航过程中，即使是很小的初始误差，也可能累积成巨大的位置偏差，而如果旋转调制技术能够显著减小这种累积效应，那么其价值将是巨大的。我也在思考，这种新的误差分析方法是否会给SINS的设计带来新的挑战？例如，是否需要更高精度的传感器来配合这种精细的误差分析？或者说，是否会增加系统的计算负荷？这些都是我迫切想从书中找到答案的问题。

评分☆☆☆☆☆

本书在理论的深度和广度上都给我留下了深刻的印象。尤其是关于“传感器标定与自适应校准”的章节，让我意识到了“旋转调制”在解决传统SINS标定难题上的潜在优势。传统的惯性传感器标定过程往往繁琐且耗时，并且需要在一个相对静态或者已知运动状态的环境下进行。而如果采用旋转调制的方式，是否能够在导航的实际运行过程中，或者在一些特定的运动工况下，就实现对传感器参数的在线标定和更新？我设想，通过巧妙地设计旋转调制的过程，可以使得传感器在不同的姿态或者运动状态下工作，从而收集到更全面的数据，用于推算其误差模型。书中是否会介绍这种“边飞边标定”或者“自适应校准”的算法？它是否能够有效处理传感器参数的时变性？例如，温度变化、器件老化等因素导致的参数漂移，是否能够通过旋转调制的机制得到及时的补偿？我非常好奇，这种自适应校准过程的收敛速度如何？它对导航系统的实时性是否会有影响？此外，书中是否会探讨如何利用旋转调制来检测传感器的故障？例如，某个传感器是否出现了异常的偏差或者噪声特性，是否能够通过分析其调制信号的行为来提前预警？这些关于传感器健康管理方面的内容，对于提升SINS的可靠性具有重要的意义。

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东西不错，值得推荐。。

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专业书籍，质量不错，送货速度快。

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还好啊还好啊啊 还好啊还好啊啊

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讲的很详细，就是看不懂

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京东真贴心啊，什么都能买到，太方便了！

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不错，有参考价值。

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这书是被人踩过的么，这么脏

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