卡尔曼滤波与组合导航原理(第3版工业和信息化部十二五规划教材) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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秦永元张洪钺汪叔华 著

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• 卡尔曼滤波
• 组合导航
• 导航技术
• 惯性导航
• 滤波算法
• 控制理论
• 传感器融合
• 工业和信息化部规划教材
• 第十二五规划
• 自动控制

店铺： 文轩网教育考试专营店

出版社： 西北工业大学出版社

ISBN：9787561243503

商品编码：25564572042

出版时间：2015-06-01

作  者:秦永元 张洪钺 汪叔华 著作 定  价:58 出 版 社:西北工业大学出版社 出版日期:2015年06月01日 装  帧:简装 ISBN:9787561243503 ●暂无

内容简介

本书是《卡尔曼滤波与组合导航原理》的第3版。书中着重阐述了卡尔曼滤波基本理论，以及近10年发展起来的有关卡尔曼滤波的新理论和新方法，容错组合导航设计理论和方法，另外还有坐着的部分科成果。

《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》并非一本单纯的技术手册，而是一次深入探索信息融合与高精度定位测量世界的不二之选。本书以严谨的学术态度和清晰的逻辑结构，为读者揭示了卡尔曼滤波及其在组合导航这一前沿技术领域中的核心地位与强大能力。 核心理论基石：卡尔曼滤波的精妙之处 本书首先将读者带入卡尔曼滤波的理论殿堂。它并非止步于数学公式的堆砌，而是深入剖析了卡尔曼滤波的设计哲学和核心思想。我们会从最基本的概念讲起，例如状态空间模型、系统噪声、测量噪声的统计特性，以及它们如何影响滤波器的性能。书中会详细阐述卡尔曼滤波器的基本原理，包括其预测（Prediction）和更新（Update）两个核心步骤。 预测步骤： 这一步关注的是如何在没有新测量数据的情况下，根据系统的动态模型预测下一时刻的状态。本书将详细讲解如何构建系统的状态转移矩阵，并解释在预测过程中，系统噪声是如何被纳入考量的，以反映模型本身的固有不确定性。我们会看到，这一过程实际上是在利用已知的系统演化规律，对未来的状态做出最优的“猜测”。 更新步骤： 当新的测量数据到来时，更新步骤则扮演着“纠偏”的角色。本书将深入剖析测量模型，讲解测量矩阵如何将系统的真实状态映射到可观测的测量量。更重要的是，我们会详细推导和解释卡尔曼增益的计算，这一关键因子决定了在更新过程中，系统应该在多大程度上信任新的测量数据，以及又应该在多大程度上坚持预测的结果。书中会强调，卡尔曼增益是根据系统状态的不确定性和测量不确定性的相对大小动态计算出来的，从而实现最优的信息融合。 除了标准形式的卡尔曼滤波器，本书还将探讨其重要的变种，例如扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF）。读者将理解，当系统模型或测量模型是非线性时，标准卡尔曼滤波器将无法直接应用。EKF通过泰勒级数展开对非线性函数进行线性化处理，而UKF则采用一种基于确定性采样的方法，能够更精确地处理非线性系统。本书将以详实的数学推导和清晰的图示，帮助读者掌握这两种滤波器的原理、优缺点以及适用场景。 组合导航的广阔天地：多源信息融合的艺术 卡尔曼滤波的强大之处在于其能够有效地融合多源异构的测量信息，而组合导航正是这一理论在实际应用中的典范。本书将深入探讨组合导航系统的构成要素、工作原理及其在各个领域的应用价值。 惯性导航系统（INS）与全局导航卫星系统（GNSS）的结合： 这是组合导航中最经典、也是最广泛的应用场景。本书将详细解析INS和GNSS各自的优势和劣势。INS能够提供高频、连续的姿态、速度和位置信息，但其误差会随时间累积（发散）。而GNSS虽然精度较高（尤其是在开阔环境下），但其测量频率较低，且容易受到遮挡、多径效应等因素的影响而出现暂时中断或精度下降。本书将重点阐述如何利用卡尔曼滤波器将两者有机地结合起来，发挥各自的优势，克服各自的短板，从而实现比单一系统更优越的导航性能。我们将看到，卡尔曼滤波器是如何通过融合GNSS的绝对位置信息来校正INS的累积误差，同时利用INS的高频信息填充GNSS信号丢失的空隙，实现全天候、高精度、高可靠性的连续导航。 其他传感器信息的融合： 除了INS和GNSS，本书还将探讨如何将其他类型的传感器信息融入组合导航系统。例如，轮式里程计（Odometry）可以提供车辆在地面上的相对位移信息，对于低速或在GNSS信号受限的区域（如隧道、城市峡谷）尤为重要。激光雷达（LiDAR）和视觉传感器（Camera）可以通过SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术提供环境的几何信息，并与导航系统进行融合，以提高定位的鲁棒性和精度。本书将讲解如何为这些传感器设计合适的状态模型和测量模型，并将其纳入卡尔曼滤波器的框架中进行统一处理。 理论与实践的桥梁：深入的数学推导与工程化实现 本书不仅仅停留在理论层面，而是注重理论与实践的紧密结合。 严谨的数学推导： 对于卡尔曼滤波器的核心公式，本书将提供清晰、详细的数学推导过程，帮助读者理解其数学根源和逻辑。这些推导将循序渐进，从基本假设到最终的滤波方程，确保读者能够透彻理解滤波器的运作机制。 工程实现细节： 除了理论推导，本书还将深入探讨工程实现过程中需要考虑的关键问题。这包括： 系统模型的选择与建立： 如何根据具体的应用场景，选择最适合的系统动力学模型。这可能涉及到车辆运动模型、无人机动力学模型，甚至是水下航行器的模型。 噪声协方差矩阵的准确设定： 系统噪声协方差矩阵（Q）和测量噪声协方差矩阵（R）是卡尔曼滤波器性能的关键参数。本书将详细讨论如何根据实际情况估计和调整这些矩阵，以及它们对滤波结果的影响。 初始化问题： 在滤波器开始运行时，需要对初始状态和初始协方差矩阵进行设定。本书将探讨不同的初始化策略及其对滤波器收敛速度和稳定性的影响。 数值稳定性与效率： 对于计算量较大的滤波器，如何保证数值的稳定性和计算效率是工程实现中的重要考量。本书将介绍一些提高滤波器鲁棒性和计算效率的技巧。 滤波器的鲁棒性设计： 现实世界中，传感器可能失效，模型也可能不完全准确。本书将探讨如何设计更鲁棒的卡尔曼滤波器，以应对这些不确定性，例如采用容积卡尔曼滤波器（CKF）或粒子滤波器（PF）的思路，尽管它们不直接属于卡尔曼滤波范畴，但其思想与融合的概念相通，本书会适时引入其原理，为读者拓展思路。 应用广泛，前景光明 本书的知识体系并非局限于理论，而是深刻影响着众多前沿技术领域： 自动驾驶： 自动驾驶汽车的精准定位和环境感知是其核心能力。卡尔曼滤波和组合导航技术是实现这些功能不可或缺的基石。 无人机（UAV）与机器人： 在航空、测绘、监控、物流等领域，无人机和各种服务型机器人的高精度导航和定位是保障其任务完成的关键。 航空航天： 飞机、火箭、卫星的姿态控制和轨道导航，高度依赖于复杂的滤波与融合算法。 地理信息系统（GIS）与测绘： 提升地理信息的精度和时效性，为科学研究和工程应用提供可靠的数据支撑。 水下导航： 在GNSS信号难以穿透的水下环境中，INS与声学传感器、惯性传感器等的组合导航技术显得尤为重要。 《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》是一本集理论深度、技术广度和工程实用性于一体的权威著作。无论您是高校学生、科研人员，还是从事相关领域研发的工程师，本书都将为您打开一扇理解和掌握信息融合与高精度定位测量技术的大门，指引您在技术前沿不断探索与创新。它不仅传授知识，更重要的是培养一种严谨的科学思维和解决复杂工程问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸读到了这本《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》，这本书的编排确实令人印象深刻。作者在内容的组织上，循序渐进，从最基础的原理概念入手，逐步深入到复杂的算法推导和实际应用。我特别欣赏的是，书中并没有仅仅停留在理论的层面，而是花了大量篇幅去阐述这些理论是如何在实际的组合导航系统中得到应用的。例如，在介绍卡尔曼滤波的某个变种时，作者会详细讲解它如何与GPS、IMU等传感器数据进行融合，并给出具体的仿真算例。这些算例的设计既有代表性，又具有一定的挑战性，能够有效地帮助读者理解理论知识的落地过程。而且，书中使用的图表和示意图非常直观，对于理解一些抽象的数学模型和滤波过程起到了关键作用。我感觉作者在内容呈现上花了很多心思，力求让读者能够轻松地掌握这些相对复杂的概念。书中的语言风格也比较严谨，同时又不失易读性，既适合初学者入门，也能让有一定基础的读者从中获益匪浅。总而言之，这是一本非常有价值的技术参考书，它为我理解和应用卡尔曼滤波与组合导航技术打开了一扇新视野。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感觉是内容详实，覆盖面广，尤其是在组合导航这一领域。作者对于卡尔曼滤波的介绍，无论是经典的线性卡尔曼滤波，还是其非线性的扩展版本，都进行了细致的推导和阐释。最让我惊喜的是，书中不仅讲解了理论，还融入了大量的工程实践案例。我记得书中有一个章节专门讨论了IMU（惯性测量单元）的误差模型及其对滤波性能的影响，这部分内容对我来说非常有启发。作者通过对不同误差模型的分析，揭示了它们如何影响最终的导航精度，并提出了相应的补偿策略。此外，书中对多种导航传感器（如GPS、码表、气压计等）的融合方法也进行了深入的探讨，并针对不同的应用场景给出了具体的解决方案。我尤其欣赏书中关于“系统辨识”和“参数估计”的部分，这些内容对于提高导航系统的鲁棒性和精度至关重要。总的来说，这本书就像一个宝库，里面蕴含了许多关于组合导航的“秘密”，只要你愿意花时间去挖掘，就一定能从中找到解决实际问题的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它在理论深度和实践广度上找到了一个很好的平衡点。卡尔曼滤波的数学原理本身就比较抽象，而作者却能用一种非常清晰且富有逻辑性的方式进行讲解，使得原本晦涩难懂的概念变得容易理解。让我印象深刻的是，书中不仅讲解了“是什么”和“为什么”，更侧重于“怎么做”。在组合导航的章节，作者从基础的导航方程开始，逐步构建起复杂的导航系统模型。我特别喜欢书中关于“系统状态向量”和“量测模型”的设定，这些都是构建一个有效导航系统的基石。书中还引入了一些高级的主题，比如基于粒子滤波的组合导航方法，虽然我对其理解尚浅，但它展现了该领域前沿的研究方向。另外，书中对于一些工程上的细节处理，例如滤波器的初始化、发散的抑制等，都进行了详细的论述，这些都是在实际项目中非常关键的问题。这本书的出版，无疑为该领域的从业者和研究人员提供了一份非常宝贵的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在内容上的扎实程度和前瞻性都令人赞叹。卡尔曼滤波作为一种强大的状态估计工具，其理论基础就十分深厚，而作者能够将其与组合导航这一复杂的工程领域相结合，并给出如此详尽的阐述，实属不易。书中对于卡尔曼滤波的各个组成部分，例如状态方程、量测方程、系统噪声和量测噪声，都进行了细致的讲解，并提供了丰富的数学推导。让我尤为 impressed 的是，书中关于“误差传递”和“不确定性传播”的分析，这些是理解导航系统性能瓶颈的关键。在组合导航的章节，作者不仅介绍了传统的传感器融合技术，还涉及了一些新兴的算法，这使得本书既具有理论的深度，又不失内容的时代感。我从书中学习到了如何从根本上理解组合导航系统的运作原理，以及如何针对具体应用场景选择和优化滤波算法。对于任何希望深入理解并掌握卡尔曼滤波与组合导航技术的读者来说，这本书无疑是一个极佳的选择。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述方式和内容组织，让我仿佛置身于一个精心设计的课堂。从最基础的概率论和线性代数概念回顾，到卡尔曼滤波的递推公式推导，再到如何将滤波算法应用于实际的导航系统中，整个过程都充满了条理性和逻辑性。我特别欣赏书中关于“协方差矩阵”和“信息矩阵”的讨论，它们是理解卡尔曼滤波稳定性和性能的关键。作者通过生动的例子，解释了这些矩阵是如何随着时间的推移而变化的，以及它们对滤波结果的影响。在组合导航的部分，书中对于不同传感器模型的建立和融合策略的分析，让我受益匪浅。我尤其关注了书中关于“动态模型”和“量测模型”的论述，这些模型的准确性直接决定了导航系统的性能。这本书不仅教会了我理论知识，更重要的是，它培养了我分析和解决实际问题的能力。每一次阅读，都能从中发现新的知识点和思考角度。