现代信息融合技术在组合导航中的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

卞鸿巍 等 编

图书标签:

• 组合导航
• 信息融合
• 现代导航
• 传感器融合
• 导航技术
• 惯性导航
• GNSS
• 卡尔曼滤波
• SLAM
• 自动驾驶

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118071528

版次：1

商品编码：10381827

包装：平装

丛书名： 普通高等教育“十一五”国家级规划教材

开本：16开

出版时间：2010-12-01

用纸：胶版纸

页数：262

字数：388000

编辑推荐

《现代信息融合技术在组合导航中的应用》是关于介绍“现代信息融合技术在组合导航中的应用”的教学用书，主要内容有：信息融合和组合导航的基本概念、组合导航系统的数学基础和研究方法、线性离散系统最优估计方法等。
《现代信息融合技术在组合导航中的应用》可作为导航专业本科生和硕士研究生的课程教材。

内容简介

《现代信息融合技术在组合导航中的应用》重点研究的组合导航技术是一种研究活跃、应用广泛、典型的信息融合技术。主要内容有：信息融合和组合导航的基本概念、组合导航系统的数学基础和研究方法、线性离散系统最优估计方法、组合导航中各种卡尔曼滤波技术、非线性系统状态估计滤波方法、智能信息融合技术在组合导航中的应用方法、联邦卡尔曼滤波器的设计及应用等。本书可作为导航专业本科生和硕士研究生的课程教材，又可作为工-程技术人员在组合导航系统科研中的参考用书。

目录

第1章 信息融合与组合导航
1.1 信息融合的基本概念
1.1.1 信息融合的由来
1.1.2 信息融合的定义
1.1.3 信息融合技术的应用
1.2 信息融合系统的功能与结构模型
1.2.1 信息融合系统的功能级别
1.2.2 信息融合系统的功能模型
1.2.3 信息融合系统的结构模型
1.2.4 信息融合理论的研究动向
1.3 导航系统的基本概念
1.3.1 导航的基本概念
1.3.2 导航系统在现代战争中的地位
1.3.3 主要导航系统概述
1.3.4 环境信息获取系统
1.3.5 信息支持与决策控制系统
1.4 组合导航系统的基本概念
1.4.1 组合导航的历史与发展
1.4.2 组合导航的基本概念
1.4.3 常见的组合导航系统
1.4.4 海军舰艇组合导航系统
1.5 组合导航理论的发展
1.5.1 组合导航与信息融合之间的关系
1.5.2 线性组合导航系统状态估计理论
1.5.3 非线性组合导航系统状态估计理论
本章小结
参考文献
第2章 组合导航数学基础与研究方法
2.1 组合导航数学基础
2.1.1 概率论基础知识
2.1.2 随机过程基础知识
2.2 具有随机干扰的线性动力学系统
2.2.1 随机线性连续系统的数学模型
2.2.2 随机线性离散系统的数学模型
2.2.3 随机线性连续系统的离散化
2.3 导航系统数学模型
2.3.1 惯性导航系统数学误差模型
2.3.2 卫星导航系统误差数学模型
2.4 最优估计方法
2.4.1 最小二乘估计
2.4.2 最小方差估计与线性最小方差估计
2.4.3 极大验后估计与极大似然估计
2.4.4 贝叶斯估计
2.4.5 几种最优估计比较
2.5 组合导航系统的研究方法
2.5.1 组合导航系统研究的一般过程
2.5.2 组合导航系统的设计模式
2.5.3 组合导航数学仿真方法
2.5.4 组合导航系统的测试
2.6 组合导航系统数字开发平台
2.6.1 组合导航系统数字开发平台架构
2.6.2 数字开发平台系统数学模型研究
2.6.3 组合导航系统数字开发平台功能
本章小结
参考文献
第3章 离散线性系统最优估计方法及其应用
3.1 卡尔曼滤波的基本概念
3.1.1 卡尔曼滤波的基本原理
3.1.2 最优滤波、预测与平滑的概念
3.2 随机线性离散系统的卡尔曼滤波方程
3.2.1 随机线性离散系统的卡尔曼滤波方程的直观推导
3.2.2 随机线性连续系统的卡尔曼滤波基本方程
3.3 线性系统卡尔曼滤波的贝叶斯推导
3.3.1 递推贝叶斯估计
3.3.2 随机线性离散系统的卡尔曼滤波方程的贝叶斯推导
3.4 卡尔曼滤波的稳定性
3.5 随机线性离散系统的最优预测
3.6 随机线性离散系统的最优平滑
3.6. 1平滑估计方法
3.6.2 固定区间平滑递推公式推导
3.7 基于INS的组合导航通用卡尔曼滤波模型
3.7.1 GINS系统平台与姿态角误差变换矩阵
3.7.2 基于INS的组合导航通用卡尔曼滤波模型
3.7.3 不同外观测量下的组合子系统的可观测性分析
3.7.4 不同外观测量下的初始对准可观测度分析
3.8 卡尔曼滤波在组合导航中的应用算例
3.8.1 卡尔曼滤波器在INS／GPS组合导航中的应用
3.8.2 最优平滑滤波在INS／GPS组合导航中的算例
本章小结
参考文献
第4章 自适应卡尔曼滤波技术及其应用
4.1 卡尔曼滤波的发散问题
4.1.1 卡尔曼滤波发散的原因
4.1.2 卡尔曼滤波的发散现象举例
4.2 卡尔曼滤波的发散的抑制
4.2.1 衰减记忆滤波算法
4.2.2 限定记忆滤波算法
4.2.3 自适应滤波原理
4.3 卡尔曼滤波器新息序列
4.3.1 卡尔曼滤波器新息的概念
4.3.2 新息方式的卡尔曼滤波形式
4.3.3 滤波器理想稳态时新息序列
4.3.4 滤波器非理想状态时的新息序列
4.4 基于新息自适应估计（IAE）的卡尔曼滤波技术
4.4.1 新息调制方差匹配技术
4.4.2 新息自适应估计卡尔曼滤波算法
4.4.3 新息相关法自适应滤波
4.5 基于多模型自适应估计（MMAE）卡尔曼滤波技术
4.6 强跟踪自适应卡尔曼滤波器
4.7 GPS／INS组合导航系统自适应滤波
4.7.1 IAE自适应卡尔曼滤波数字验证
4.7.2 静态试验验证
本章小结
参考文献
第5章 非线性系统状态估计及其应用
5.1 非线性系统基本概念
5.2 扩展卡尔曼滤波
5.2.1 围绕标称状态线性化的卡尔曼滤波方程
5.2.2 围绕估计状态的线性化
5.2.3 实例分析
5.3 无迹卡尔曼滤波（UKF）
5.3.1 Unscented变换
5.3.2 Unscented卡尔曼滤波基本方程
5.3.3 实例分析
5.4 粒子滤波
5.4.1 粒子滤波的理论基础
5.4.2 重要性密度的选择
5.4.3 SIR滤波器
5.4.4 粒子滤波应用实例
5.5 非线性滤波技术在GPS／DR组合定位系统中的应用
5.5.1 DR系统定位原理
5.5.2 GPS／DR组合系统的状态方程
5.5.3 GPS／DR组合系统的量测方程
5.5.4 三种非线性滤波方法比较
5.6 基于UKWPF的水下导航组合滤波器设计
5.6.1 DR／INS滤波模型
5.6.2 UKF／PF混合滤波算法
5.6.3 基于UKF／PF的组合滤波器仿真试验
本章小结
参考文献
第6章 模糊自适应状态估计及其应用
6.1 模糊理论概述
6.1.1 模糊现象存在的普遍性
6.1.2 模糊理论的基本概念
6.2 模糊理论基础知识
6.2.1 模糊集合
6.2.2 隶属函数
6.2.3 模糊关系和模糊矩阵
6.2.4 模糊规则与模糊推理
6.2.5 Mamdani型推理与sugeno型推理
6.3 模糊控制器的设计方法
6.3.1 模糊逻辑控制过程
6.3.2 输入变量和输出变量的确定
6.3.3 论域的确定
6.3.4 模糊化方法
6.3.5 解模糊判决方法
6.4 组合导航系统模糊规则设计方法
6.4.1 模糊控制规则一般设计方法
6.4.2 基于系统工作状态的组合导航系统模糊规则设计方法
6.4.3 基于滤波器新息状态的组导系统模糊规则设计方法
6.5 模糊控制在车载GPS／DR组合导航系统中的应用
6.5.1 基于卡尔曼滤波器的车载DR系统
6.5.2 车载GPS／DR组合导航系统方案
6.5.3 基于模糊规则的GPS!DR融合算法
本章小结
参考文献
第7章 神经网络信息融合技术及其应用
7.1 神经网络基础知识
7.1.1 引言
7.1.2 神经网络的一般结构
7.1.3 神经网络的学习方法
7.1.4 神经网络工程应用的能力特点
7.2 典型神经网络及其学习算法
7.2.1 误差反向传播网络（BP网络）
7.2.2 径向基函数神经网络（RBF网络）
7.3 自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）
7.3.1 ANFIS的结构
7.3.2 ANFIS的学习算法
7.3.3 ANFIS的总体评价
7.4 基于神经网络技术的状态估计
7.4.1 神经网络状态估计的特点
7.4.2 神经网络状态估计的关键问题
7.4.3 神经网络状态估计的主要方法
7.5 神经网络在组合导航信息融合的应用
7.5.1 组合导航神经网络信息融合的主要方法
7.5.2 基于BP神经网络的GPS／INS组合导航信息融合方法
7.5.3 基于ANFIS神经网络的GPS／INS组合导航信息融合方法
本章小结
参考文献
第8章 联邦卡尔曼滤波技术及其应用
8.1 各子滤波器估计不相关条件下的联邦滤波算法
8.2 各子滤波器估计相关条件下的联邦滤波算法
8.2.1 信息分配原则与全局最优估计
8.2.2 联邦滤波算法的时间更新
8.2.3 联邦滤波算法的观测更新
8.2.4 联邦卡尔曼滤波器设计步骤
8.3 联邦滤波器控制结构与信息分配
8.3.1 联邦卡尔曼滤波器控制结构
8.3.2 公共参考信息的分配原则
8.3.3 联邦滤波器信息分配算法
8.4 联邦滤波器设计数据时空关联
8.4.1 信息的同步处理
8.4.2 非等间隔时间关联问题
8.4.3 算法最优性证明
8.5 联邦滤波器容错设计算法
8.5.1 联邦系统故障检测与隔离算法
8.5.2 联邦系统重构与信息补偿方法
8.6 联邦卡尔曼滤波算法在舰艇组合导航系统中的应用
8.6.1 组合导航系统联邦卡尔曼滤波器设计
8.6.2 组合导航系统容错设计
8.6.3 数学仿真与结果分析
本章小结
参考文献

前言/序言

《海图编纂：历史、技术与未来展望》 引言 海洋，作为地球表面广阔而神秘的空间，自古以来便是人类探索、贸易与生存的重要领域。而海图，作为人类描绘海洋、指引航行的关键工具，其发展历程与人类文明的进步息息相关。从古代的粗糙描绘到现代的数字化精细制图，海图编纂技术不断革新，深刻影响着航海安全、海洋资源开发、军事战略乃至科学研究。本书《海图编纂：历史、技术与未来展望》将带领读者深入探索海图编纂的悠久历史、当前先进的技术应用，以及其在瞬息万变的时代背景下所面临的挑战与未来的发展趋势。 第一章：海图的起源与早期发展 本章将追溯海图的起源，从古希腊、古罗马时期简单的海岸线描绘，到中世纪航海家绘制的“马帕·蒙迪”以及早期的“港口图”。我们将重点探讨地理大发现时期，随着远洋航海的兴起，对更精确、更详尽海图的需求如何驱动了海图绘制技术的进步。这一时期，对地球形状和尺寸的认识不断深化，以及对测量工具的初步应用，都为现代海图的诞生奠定了基础。我们将介绍一些早期具有代表性的海图，分析其绘制特点、所反映的地理知识水平以及在当时航海活动中的作用。同时，本章也将触及海图绘制中涉及的早期测量方法，例如利用星象和陆地地标进行定位，以及早期地图投影方法的萌芽。 第二章：现代海图编纂的技术基石 进入近代，随着科学技术的飞速发展，海图编纂迎来了革命性的变革。本章将详细阐述构建现代海图所需的关键技术。我们将从基础的水文测量和海道测量出发，深入介绍各种测量方法，包括但不限于： 声纳测量 (Sonar Surveying): 详细介绍不同类型的声纳系统（如多波束、侧扫声纳），它们的工作原理，以及如何在不同水深和海底地貌条件下获取精确的测深数据和海底地形信息。我们将讨论声纳数据处理的关键环节，包括噪声抑制、声速校正、数据滤波和三维海底地形模型的构建。 GPS/GNSS (全球定位系统/全球导航卫星系统): 阐述GPS/GNSS技术如何彻底改变了海上定位的精度和效率。我们将深入讲解其基本原理、信号接收与处理，以及在海道测量中的应用，例如高精度船载测位的关键作用。 电子海图显示与信息系统 (ECDIS): 本章将详细介绍ECDIS作为现代航海不可或缺组成部分的地位。我们将探讨ECDIS的工作原理，它如何整合电子海图数据、航行警告、AIS（自动识别系统）等信息，以及其在提高航行安全、减少人为失误方面的关键作用。我们将深入分析ECDIS的标准、数据格式（如S-57、S-63）及其在航线规划、避碰监控、应急响应等方面的功能。 地理信息系统 (GIS) 在海图编纂中的应用: 探讨GIS技术如何赋能海图编纂，使其从静态的地理信息载体转变为动态的、可分析的信息平台。我们将介绍GIS如何用于管理、存储、分析和可视化大量的海洋地理数据，包括水深、障碍物、航道、海底地貌、环境要素等。GIS在海图更新、数据质量控制、空间分析以及为海洋管理提供决策支持方面的作用将被重点强调。 数据标准化与质量控制: 详细介绍国际海道测量组织（IHO）在海图数据标准化方面所做的努力，例如S-57、S-63等数据标准的制定及其重要性。我们将深入探讨海图数据质量控制的各个环节，包括数据采集、处理、验证、发布等，以及确保海图信息的准确性、完整性和及时性的方法。 第三章：海图的类型与功能 海图并非单一的制图产品，而是根据不同的航海需求和应用场景，衍生出多种类型。本章将对各种主要的现代海图类型进行详细介绍，并阐述其独特的功能： 纸质海图 (Paper Charts): 尽管电子海图已日益普及，纸质海图在某些情况下仍然扮演着重要角色。我们将分析纸质海图的制作流程、图例符号、航行标记的含义，以及其在备份系统、紧急情况下的应用。 电子海图 (Electronic Charts): 重点介绍不同类型的电子海图，包括： 矢量电子海图 (ENCs): 详细阐述ENCs的数据结构、对象属性，以及其相对于传统纸质海图在数据更新、航行显示、信息集成方面的优势。我们将讨论ENCs如何支持ECDIS实现动态航行监控、航线规划和避碰分析。 光栅电子海图 (RNCs): 介绍RNCs作为纸质海图的数字化扫描版本，其特点、应用场景以及与ENCs的区别。 专题海图 (Thematic Charts): 介绍各种针对特定目的绘制的专题海图，例如： 航道海图 (Channel Charts): 专门为内河航道和狭窄水道设计，提供详细的航道边界、水深、障碍物以及航行限制信息。 港口海图 (Port Charts): 聚焦于港口区域，详细展示泊位、码头、锚地、服务设施以及进出港航道信息。 海洋资源海图 (Marine Resource Charts): 用于展示渔业资源、矿产分布、海底地貌特征等，服务于海洋经济开发。 海洋环境海图 (Marine Environmental Charts): 描绘海洋水文、气象、水质、生态等信息，支持海洋环境保护和科学研究。 航标海图 (Navigational Aids Charts): 专门标注各类航标（灯塔、灯浮标、导标等）的位置、灯质、射程等信息。 海图的图例与符号系统: 深入剖析海图图例和符号系统的重要性，解释各种符号、颜色、线型的含义，以及它们如何高效地传达复杂的地理信息。我们将探讨IHO制定的统一图例标准（如S-4）在保证全球航海信息一致性方面的作用。 第四章：海图的更新与维护 海洋环境是动态变化的，航道会发生淤积或疏浚，新的障碍物可能出现，航标设施也可能调整。因此，海图的及时更新与有效维护是保证航行安全至关重要的环节。本章将深入探讨海图更新的机制与技术： 航行警告 (Notices to Mariners - NtM): 详细介绍各国海事部门发布的航行警告系统，包括其信息来源、发布渠道、内容分类以及如何在纸质海图和电子海图中进行标注和更新。我们将分析及时接收和处理航行警告的重要性。 海图更新数据与流程: 介绍海图数据更新的来源，包括新测绘数据、用户报告、其他政府部门的更新信息等。我们将解析海图测绘机构如何对这些信息进行审核、验证，并生成更新数据。 电子海图的实时更新技术: 探讨在ECDIS系统中实现电子海图实时更新的先进技术，例如增量更新包、在线服务等，以及其在确保航行信息最新性方面的优势。 海图的失效与废止: 讨论在何种情况下海图会因过时或被新版海图取代而失效，以及如何正确处理和废止失效海图。 用户在海图更新中的作用: 强调广大航海者作为海图使用者的重要性，他们通过报告发现的错误或新的危险信息，为海图的完善做出贡献。 第五章：海图的未来发展趋势 海洋科技的进步和全球信息化的浪潮，正深刻地改变着海图编纂的未来。本章将展望海图发展的若干关键趋势： 智能化海图与大数据应用: 探讨海图如何与大数据分析、人工智能相结合，实现更智能化的航行辅助。例如，通过分析历史航行数据和实时环境信息，预测航行风险，优化航线选择。 集成化信息平台: 展望未来海图将不再是孤立的地理信息载体，而是成为集成化的海洋信息平台的一部分。它将与气象预报、海洋观测、环境监测、交通管理等系统无缝对接，为用户提供更全面、更及时的决策支持。 三维海图与虚拟现实技术: 探讨三维海图的潜力，它能更直观地展现海底地形、水文环境和障碍物，提高用户对海洋空间的理解。虚拟现实技术在海图可视化和培训方面的应用前景也将被探讨。 海洋空间规划与管理中的海图应用: 随着海洋经济的快速发展，对海洋空间的规划和管理需求日益增加。海图将成为支持海洋空间规划、资源开发、环境保护等决策的重要工具。 自主航行与无人船技术对海图的需求: 分析自主航行和无人船技术对海图信息精度、实时性、可靠性提出的更高要求，以及海图在支持这些新兴技术发展中的作用。 全球海图数据共享与协同编纂: 探讨国际合作在海图数据共享、标准统一和协同编纂方面的潜力，以应对全球海洋治理的挑战。 结论 《海图编纂：历史、技术与未来展望》一书，通过梳理海图的百年演变，剖析当前先进的技术应用，并洞察未来发展趋势，旨在为读者提供一个全面而深刻的理解。海图，作为连接人类与海洋的桥梁，其重要性随着时代的发展而愈发凸显。本书希望能够激发读者对海图编纂领域的兴趣，并为相关领域的专业人士提供有价值的参考。我们相信，随着技术的不断进步和应用场景的拓展，海图必将在未来的海洋开发、安全保障和可持续发展中扮演更加核心的角色。

评分☆☆☆☆☆

对于已经在这个领域摸索了一段时间的从业者来说，《现代信息融合技术在组合导航中的应用》这本书的出现，无疑是一剂“及时雨”。我们常常在实际工作中遇到各种各样的问题，比如不同传感器之间的时间延迟如何校准，如何设计最优的融合权重，如何处理突发的传感器故障导致的数据异常，以及如何在资源受限的嵌入式平台上实现高效的融合算法。这本书的书名就直接点出了我们关注的焦点——“信息融合”和“组合导航”。我希望这本书能够提供一些更深入、更系统性的理论指导，能够解释一些我们工作中遇到的“为什么”，而不是仅仅停留在“怎么做”。例如，关于卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）在组合导航中的具体应用，不同场景下的最优选择，以及它们的数学原理和实现细节。我也期待书中能有一些关于其他信息融合方法的介绍，比如粒子滤波、贝叶斯网络，甚至是一些基于机器学习的融合方法，以及它们在组合导航中的潜在优势和局限性。在“应用”这个层面，我希望能够看到一些具体的工程实践案例，比如在航空、航海、陆地车辆、无人机、甚至军事领域的应用实例，分析不同应用场景对信息融合技术提出的特殊要求，以及相应的解决方案。如果书中能对不同信息源的置信度评估和动态调整进行详细阐述，那将非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

从一个初学者的角度来看，我对《现代信息融合技术在组合导航中的应用》这本书抱有极大的好奇。我对导航的认识停留在基础层面，知道有GPS，知道手机导航很方便，但对于背后到底是如何实现的，尤其是如何做到如此精准和全方位的，一直感到很神秘。书名中的“信息融合”几个字，一下子就触动了我这个“小白”的求知欲。我理解“信息融合”大概就是把来自不同地方、不同类型的信息收集起来，然后通过某种方法把它们结合起来，得到一个比单一信息更准确、更可靠的结论。而“组合导航”则让我联想到，是不是就是把不同的导航方式，比如GPS、惯性导航、轮速计等等，结合起来使用，从而克服单一导航方式的缺点？我希望这本书能够用通俗易懂的语言，解释这些核心概念，就像给我的大脑安装一个导航系统，让我能理解这个复杂的领域。我特别期待能够看到一些图示，比如信息融合的流程图，或者不同传感器数据结合的示意图，这样能帮助我这个视觉型学习者更好地理解抽象的概念。另外，这本书的书名也暗示了它会介绍一些“现代”的技术，我希望能了解一些最新的发展，比如一些更先进的融合算法，或者一些在未来可能普及的应用，例如自动驾驶中的精准定位，或者是在复杂环境下（如地下隧道、密集城区）的导航解决方案。如果书中能包含一些代码示例或者伪代码，那就更好了，虽然我不是编程专家，但能看到一些实际的代码片段，能让我对实现过程有更切身的感受。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对精密测量和定位技术充满热情的爱好者，看到《现代信息融合技术在组合导航中的应用》这本书，我感到非常兴奋。我一直认为，导航不仅仅是告诉我们“你在哪里”，更重要的是“你能多准确、多可靠地知道你在哪里”，以及“你如何知道你正在往哪里去”。而“信息融合”和“组合导航”正是实现这一切的关键。我希望这本书能够清晰地解释，为什么单一的GPS系统在某些环境下会失效，比如在室内、地下或者高楼林立的城市峡谷中，然后说明如何通过融合其他传感器的数据，比如惯性测量单元（IMU）、气压计、甚至视觉信息，来弥补这些不足。我特别好奇书中会介绍哪些具体的融合算法，它们是如何工作的，以及各自的优势和劣势。例如，卡尔曼滤波家族是最常见的，但我想知道是否有更适合特定场景的算法，比如在处理非线性系统或者非高斯噪声时。同时，我也非常关注“应用”的部分，希望能看到书中能提供一些实际的案例，比如在无人机自主飞行、自动驾驶汽车的精确定位、或者智能机器人导航中的应用。如果书中能对不同传感器数据的权重分配、时空对齐以及数据融合后的精度评估等关键问题进行深入的探讨，那将非常有价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对科技发展趋势非常敏感的研究人员，《现代信息融合技术在组合导航中的应用》这本书的标题立刻吸引了我的目光。我一直关注着信息融合和导航技术在各个领域的交叉融合，特别是其在提升系统智能化和自主化方面的潜力。我预感这本书会深入探讨信息融合在组合导航系统中的核心地位，以及其如何超越单一导航模态的局限性，实现更鲁棒、更精准的定位和姿态解算。我特别期待书中能够详细阐述各种信息融合的数学模型和算法，比如贝叶斯滤波框架下的各种具体实现，以及针对导航场景的特点进行优化和改进。我希望看到的不仅仅是理论的介绍，更包括这些算法的优缺点分析，以及在实际应用中可能遇到的性能瓶颈和解决方案。从“现代”这个词来看，我期望书中能够涵盖一些近年来涌现的新技术和新思路，比如利用深度学习或神经网络来进行特征提取和信息融合，或者利用传感器之间的互补性来构建更强大的导航模型。我也对书中可能涉及到的抗干扰、抗欺骗技术非常感兴趣，毕竟在复杂多变的环境中，保持导航系统的可靠性至关重要。我希望这本书能够为我们提供一些前沿的研究思路和理论基础，帮助我们更好地理解和推动组合导航技术的发展。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对航空航天领域充满向往的在校大学生，《现代信息融合技术在组合导航中的应用》这本书的题目，简直就是我未来研究方向的“灯塔”。我一直对飞机、火箭、卫星等飞行器的精准导航和控制非常着迷，深知在这背后，信息融合技术扮演着不可或缺的角色。我希望这本书能够为我提供扎实的理论基础，深入浅出地讲解信息融合的基本原理，以及在组合导航系统中的具体实现。我特别期待书中能够详细介绍各种导航传感器（如GNSS接收机、IMU、星敏感器、陀螺仪、加速度计等）的工作原理和测量特性，以及如何通过数学模型将这些不同来源、不同精度的信息进行有效的融合，以达到更高的整体导航精度和鲁棒性。我希望看到书中能够对一些经典的融合算法，如卡尔曼滤波及其变种，进行详细的推导和分析，并结合航空航天应用的特点，探讨如何优化这些算法的性能，例如提高收敛速度、降低计算复杂度，以及增强系统的抗干扰能力。此外，我希望书中能够涵盖一些前沿的融合技术，如基于机器学习的融合方法，以及在复杂动态环境下（如大气层内外的飞行、轨道机动等）的导航挑战与解决方案。

评分☆☆☆☆☆

作为一名热爱探索新技术的科技爱好者，《现代信息融合技术在组合导航中的应用》这本书的名字，立刻勾起了我的好奇心。我总觉得，现代社会对“在哪里”和“怎么去”的要求越来越高，无论是无人驾驶汽车、智能手机的AR功能，还是户外探险的精确定位，都离不开越来越先进的导航技术。书名中的“信息融合”几个字，让我联想到，是不是就像把来自不同渠道的消息汇集起来，然后通过一种聪明的方式，得到一个更全面、更准确的结论？而“组合导航”则让我觉得，是不是就是把GPS、惯性导航、甚至其他一些传感器的数据，像拼图一样组合起来，这样就能在GPS信号不好的地方，比如城市里的隧道里，也能保证导航的准确性？我希望这本书能让我明白，为什么需要信息融合，它到底能带来哪些好处，比如提高精度、增强可靠性、或者在复杂环境下也能正常工作。我特别期待书中能够有一些生动的例子，解释这些技术是如何应用在我们的日常生活中的，比如我们手机上的地图应用，或者一些更酷的科技产品。如果书中能用比较通俗易懂的语言，介绍一些实现这些技术的关键点，那就更好了，让我这个非专业人士也能窥探到科技的魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本《现代信息融合技术在组合导航中的应用》的封面设计倒是挺吸引人的，那种流线型的线条和科技蓝的配色，让人一看就联想到精准、高效的定位和导航。我一直对导航技术很感兴趣，尤其是最近几年，感觉无论是手机里的地图应用，还是车载导航，抑或是更专业的无人机、船舶、甚至太空探索，都在朝着更智能、更可靠的方向发展。这其中，信息融合肯定扮演着至关重要的角色。我记得以前用GPS的时候，在城市里偶尔会出现信号不稳，导致定位偏移的情况，这让我想，如果能把GPS信号和手机上的其他传感器，比如陀螺仪、加速度计，甚至是惯性测量单元（IMU）的数据融合起来，是不是就能大大提高定位的精度和稳定性呢？这本书的名字正好点出了这个方向，让我对它充满了期待。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实际的案例分析，比如如何将多源异构的导航信息进行有效的融合，以及在实际应用中会遇到哪些挑战，比如数据噪声、时空同步问题、甚至是如何处理传感器故障等。我对这本书的章节安排也很好奇，是不是会先介绍一些基础的信息融合理论，然后深入到组合导航的具体技术，最后再探讨一些前沿的应用场景？尤其是在“现代”这个词上，我希望能看到一些最新的技术进展，比如深度学习在信息融合中的应用，或者是一些新型传感器数据的融合方式。总而言之，这本书给我一种“干货满满”的预感，希望能从中找到一些能启发我思考和实践的宝贵内容。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对航海技术和船舶导航充满好奇的普通读者，《现代信息融合技术在组合导航中的应用》这本书的书名让我觉得离我心目中的“高科技”更近了一步。我一直觉得，在茫茫大海上，能够精准地知道船只的位置、航向和速度，是多么重要的一件事。传统的导航方式，比如天文导航、罗盘，我知道它们肯定有局限性。而书名中的“组合导航”和“信息融合”，让我联想到，是不是就是把我们现在常用的GPS，加上船上的一些其他设备，比如陀螺仪、速度计、甚至声纳，把它们的信息结合起来，让导航变得更准确、更安全？我希望这本书能够用一种比较容易理解的方式，介绍这些技术是怎么工作的。比如，为什么GPS有时会不那么准，然后这些“组合”起来的信息又是怎么弥补GPS的不足的。我对书中会不会讲到一些实际的例子很感兴趣，比如在恶劣天气下，或者在复杂的航道中，信息融合技术是如何帮助船只保持航行的。我希望这本书能让我对现代船舶导航有一个全新的认识，了解到背后那些看不见的科技力量，让我觉得这个世界真是越来越智能了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对地理信息科学和测绘技术有深入了解的专业人士，《现代信息融合技术在组合导航中的应用》这本书的出现，让我看到了将前沿信息融合技术与传统导航技术相结合的巨大潜力。我一直关注着如何利用多源、异构的空间信息来提升定位、导航和地图构建（SLAM）的精度和鲁棒性。我希望这本书能够详细阐述不同传感器（如GNSS、IMU、激光雷达、相机、雷达等）的测量特性，以及如何通过先进的信息融合算法，如扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF）等，将这些异构数据有效地融合，以获得更精确、更可靠的导航输出。我特别期待书中能够探讨如何在复杂的地理环境下（如山区、城市峡谷、水下、地下空间）利用信息融合技术克服单一导航系统的局限性，实现连续、高精度的定位。此外，我希望书中能够深入分析信息融合在动态场景下的应用，例如在运动目标跟踪、自主驾驶、以及高精度地图的实时更新等方面的技术挑战和解决方案。如果书中能对不同融合算法的数学模型、参数选择、以及在实际应用中的实现细节进行详尽的解析，那将极具参考价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对嵌入式系统和实时计算有浓厚兴趣的工程师，《现代信息融合技术在组合导航中的应用》这本书的题目正是我目前工作中的一个重要方向。我一直在寻找能够深化我对信息融合算法在导航系统中的理解的书籍。我希望这本书不仅仅停留在概念层面，而是能够深入到算法的实现细节，比如如何选择合适的融合算法，如何在有限的计算资源下实现高效的实时融合，以及如何处理传感器数据带来的数据延迟和同步问题。我特别关注书中可能涉及到的实时操作系统（RTOS）与信息融合算法的结合，以及如何优化融合算法的计算复杂度，以满足嵌入式系统的实时性要求。同时，我也希望看到一些关于容错和鲁棒性设计的讨论，比如当某个传感器出现故障时，系统如何通过信息融合的机制来维持导航的可用性，或者如何通过多源数据的冗余来提高系统的可靠性。在“现代”这个词上，我期待能够了解一些新兴的信息融合技术，比如基于人工智能的自适应融合方法，或者利用机器学习来动态调整融合模型。如果书中能够提供一些关于算法性能评估的指标和方法，以及在不同应用场景下的性能对比，那将非常有启发性。

评分☆☆☆☆☆

一般我用复制粘贴来评论的，都表示好评！比如这条

评分☆☆☆☆☆

本书内容比较全面。

评分☆☆☆☆☆

内容还挺好，实用，但是有些小错误，不知道是印刷错误还是作者写错。

评分☆☆☆☆☆

有人说，读书好，书中有黄金屋，有颜如玉，有千钟粟，有车如簇。看，有权有势又有钱，更有一位“颜如玉”来“红袖添香夜读书”。你说，读书好不好？诚然，名利声色确实吸引了不少沽名钓誉之徒。但除此之外，读书一定还有别的什么魔力，吸引着那些虽然清贫却孜孜不倦地追求真理的莘莘学子吧？

评分☆☆☆☆☆

书趣之二，在于可以大发议论。凡着书立说者，必为一时之俊才。虽是俊才，有时也会有疏漏，而这疏漏偏偏被你看出来了，你高兴不高兴？杜甫《饮中八仙歌》中有句“天子呼来不上船，自称臣是酒中仙。”这句是写李白的。但你想，如果把“臣”字写成“爷”字，不是更好地表达他的酩酊大醉之态么？一时间意得志满，好像杜甫都要来拜你为“一字师”。大发议论，使你与作者有并驾之感，精神上快乐无比。

评分☆☆☆☆☆

历数了这么多书的好处，那么你是不是觉得手痒痒，想翻开一本瞧瞧呢？书有很多种，有的要正襟危坐地钻研，有的只是一种消遣，还有一些会把人诱进死胡同里，再也出不来的。既然我们读书不是为了把书当作敲门砖去扣开那名利之门，那么，我们就应该去读好书，读那些不光是为了消遣，更能提高我们的书。比如说《唐诗三百首》，这是我国传统文化的精华，又再比如《三国演义》，日本人从中学到了企业管理，用人之道，我们能学到什么？再比如《沙翁戏剧集》从中又能领会多少道理呢？不光只看纯文学作品，还应看看人物传记之类的，看看别人是怎样为了理想不屈不挠地奋斗至成功的。

评分☆☆☆☆☆

书趣之四，当你看了一本好书，被它的内容所征服，在你与朋友交流时侃侃而谈，书中的妙语一句句往外跳。朋友们瞪着钦羡的目光：“士别三日，可得刮目相看啊！”只有你知道，这是看了书的缘故。小小的虚荣心再次被满足。读书好不好？

评分☆☆☆☆☆

有人说，读书好，书中有黄金屋，有颜如玉，有千钟粟，有车如簇。看，有权有势又有钱，更有一位“颜如玉”来“红袖添香夜读书”。你说，读书好不好？诚然，名利声色确实吸引了不少沽名钓誉之徒。但除此之外，读书一定还有别的什么魔力，吸引着那些虽然清贫却孜孜不倦地追求真理的莘莘学子吧？

评分☆☆☆☆☆

首先，读书的一大乐趣在于随心所欲。主人是你，是你去读书，而是书来管你。试想，一个大书架，塞满了书，古今中外，天文地理、侦探、言情、武侠……看哪一种都可以，不着急。而它们对你，是招之即来，挥之即去的。那么多古圣先贤，在静默地等着你，为你述说他们的思想。你可以向孙子请教兵法，跟海明威谈斗牛，还可以跟司马迁谈天下大事——总之，当家的是你。慢慢的，你会觉得，世界如此之大，生活如此之多彩，大自然如此奥妙无穷，仿佛所有的知识画卷在你的脑海中一一展现。而你也已超然物外地掌握着历史。久而久之，这种“前无古人，后无来者”的感觉愈演愈烈。不变为“书痴”者鲜矣。