卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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秦永元，张洪钺，汪叔华 著

图书标签:

• 卡尔曼滤波
• 组合导航
• 导航技术
• 状态估计
• 滤波算法
• 惯性导航
• 传感器融合
• 控制理论
• 误差分析
• 自动控制

出版社： 西北工业大学出版社

ISBN：9787561243503

版次：3

商品编码：11729679

包装：平装

丛书名： 工业和信息化部“十二五”规划教材

开本：16开

出版时间：2015-06-01

用纸：胶版纸

页数：399

字数：622000

正文语种：中文

内容简介

　　《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》是《卡尔曼滤波与组合导航原理》的第3版。
　　《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》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，另外还有作者的部分科研成果。内容安排上力求循序渐进，由浅入深，确保知识连贯。为便于读者理解概念内涵，公式和定理一般都附有详细推导和证明。
　　《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》是高等学校控制、导航专业研究生通用教科书，也可作为相关专业高年级学生及研究工作者的参考书。

内页插图

目录

第一章 绪论
1.1 卡尔曼滤波所要解决的问题
1.2 卡尔曼滤波理论的发展和工程应用
1.3 组合导航简介

第二章 几种最优估计和卡尔曼滤波基本方程
2.1 几种最优估计
2.2 离散型卡尔曼滤波
2.3 连续型卡尔曼滤波
习题

第三章 卡尔曼滤波中的技术处理
3.1 有色噪声的白化
3.2 有色噪声条件下的卡尔曼滤波
3.3 序贯处理
3.4 信息滤波
3.5 卡尔曼滤波发散的抑制
3.6 平方根滤波
3.7 UDUr分解滤波
3.8 自适应滤波
3.9 次优滤波
3.10 卡尔曼滤波误差分析
3.11 H∞滤波
习题

第四章 卡尔曼滤波稳定性介绍
4.1 稳定性定义
4.2 判别卡尔曼滤波稳定的充分条件
4.3 适用于惯导系统的滤波稳定判别条件
习题

第五章 滤波系统的校正
5.1 概述
5.2 离散系统的分离定理
5.3 连续系统的分离定理
5.4 离散系统的估计直接反馈控制
5.5 连续系统的估计直接反馈控制
习题

第六章 卡尔曼滤波的推广
6.1 最优线性平滑
6.2 非线性系统滤波之一：EKF
6.3 非线性系统滤波之二：UKF
6.4 非线性系统滤波之三：粒子滤波
习题

第七章 容错组合导航的设计理论
7.1 概述
7.2 联邦滤波器算法原理
7.3 系统级故障检测与隔离的原理与方法
7.4 惯性器件的故障检测与隔离原理
7.5 故障的统计检测原理与风险分析

第八章 卡尔曼滤波理论在组合导航系统设计中的应用
8.1 概述
8.2 组合导航系统的设计模式
8.3 组合导航系统设计中一些常用导航子系统的误差模型
8.4 惯性导航系统的误差模型
8.5 卡尔曼滤波理论在惯导系统初始对准中的应用
8.6 应用基本滤波理论设计组合导航系统
8.7 应用联邦滤波理论设计容错组合导航系统

附录
附录A 最小二乘估计和加权最小二乘估计的推导
附录B 矩阵反演公式的推导

参考文献

前言/序言

《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》图书简介 《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》一书，深入浅出地解析了卡尔曼滤波这一强大的数据融合与状态估计工具，并将其核心原理巧妙地应用于日益复杂的组合导航系统。本书不仅是理解现代高精度导航技术不可或缺的参考，更是工程技术人员、科研学者以及相关领域学生掌握前沿技术的必备读物。 核心内容概览： 本书的结构设计严谨，内容循序渐进，旨在为读者构建扎实的理论基础和清晰的应用脉络。 第一部分：卡尔曼滤波理论精要 第一章：引言与系统建模 本章将系统地介绍卡尔曼滤波的起源、发展历程及其在各个领域的广泛应用，为读者建立起卡尔曼滤波的宏观认识。 重点阐述了线性系统模型（状态方程与量测方程）的建立方法，这是应用卡尔曼滤波的前提。通过分析不同类型系统的动力学特性，指导读者如何将实际问题转化为数学模型，为后续的滤波算法推导奠定基础。 详细探讨了离散时间系统与连续时间系统的模型差异，以及如何进行系统离散化处理，使其适用于数字计算机的运算。 第二章：经典卡尔曼滤波算法 本章是本书的核心，将详细推导经典卡尔曼滤波（KF）算法的预测步和更新步。从贝叶斯滤波的理论出发，通过最小均方误差准则，推导出卡尔曼增益、状态估计值和协方差矩阵的更新公式。 清晰地展示了卡尔曼滤波如何利用系统的动态模型和量测信息，逐步优化对系统状态的估计，并量化估计的不确定性。 通过对算法步骤的细致讲解，帮助读者理解其内在逻辑，能够独立实现和应用标准卡尔曼滤波。 第三章：扩展卡尔曼滤波（EKF） 针对实际应用中普遍存在的非线性系统，本章重点介绍扩展卡尔曼滤波（EKF）的原理。 详细阐述了EKF如何通过对非线性函数进行一阶泰勒展开，将其线性化，从而使得标准卡尔曼滤波的框架得以应用。 深入分析了EKF的线性化误差及其可能带来的影响，并提供了衡量EKF稳定性的相关指导。 第四章：无迹卡尔曼滤波（UKF） 作为EKF的有力补充和改进，本章将介绍无迹卡尔曼滤波（UKF）及其优势。 UKF通过引入“无迹变换”，利用一组精心选择的Sigma点来近似状态分布，避免了EKF中对雅可比矩阵的计算，在处理强非线性系统时通常能获得更优的估计精度和鲁棒性。 详细讲解了UKF的Sigma点生成、预测和更新过程，以及与EKF在理论和实践上的对比。 第五章：其他卡尔曼滤波变种与改进 除了EKF和UKF，本章还将介绍一些其他重要的卡尔曼滤波变种，例如： 平方根卡尔曼滤波（SRKF）：从数值稳定性的角度出发，通过对协方差矩阵进行平方根分解，有效避免矩阵奇异问题，特别是在某些恶劣条件下。 粒子滤波（PF）：虽然不是严格意义上的卡尔曼滤波，但作为一种重要的非线性滤波方法，粒子滤波在处理极度非线性或多模态分布的系统时展现出强大的能力，本章将简要介绍其基本思想，与卡尔曼滤波系列形成对比和补充。 因子图与联合概率数据关联（JPDA）：在多目标跟踪等复杂场景下，卡尔曼滤波的扩展与这些先进算法结合，实现更精确的目标状态估计与识别。 本章旨在拓宽读者的视野，使其了解卡尔曼滤波算法的演进方向和在更广泛问题上的应用潜力。 第二部分：组合导航系统原理与应用 第六章：导航系统基础 本章为组合导航打下基础，介绍几种主要的独立导航系统： 惯性导航系统（INS）：详细阐述了INS的工作原理，包括陀螺仪和加速度计的测量原理，以及如何通过积分推算位置、速度和姿态。深入分析了INS的误差源，如初始对准误差、器件误差等。 全球导航卫星系统（GNSS）：介绍GNSS（如GPS、GLONASS、Galileo、北斗）的基本原理，包括卫星信号的发送、接收机对卫星信号的处理、伪距和载波相位测量，以及如何利用这些测量值进行定位。 其他辅助导航系统：简要介绍如磁力计、气压计、里程计等辅助传感器，及其在特定场景下的作用。 第七章：组合导航系统架构与融合策略 本章将组合导航的核心——信息融合策略进行详细讲解。 重点阐述了串联型（Serial）和并联型（Parallel）两种主要的组合导航架构。 串联型：通常是指INS作为主导航系统，GNSS等作为辅助系统对其误差进行校正。详细分析其数据处理流程和误差耦合关系。 并联型：则强调INS和GNSS等系统的并行运行，通过信息融合算法（如卡尔曼滤波）将它们的信息有机结合，取长补短。 深入探讨了各种融合策略的优缺点，以及在不同应用场景下的选择考量。 第八章：基于卡尔曼滤波的组合导航实现 本章将卡尔曼滤波理论与组合导航实践紧密结合。 INS/GNSS组合导航：详细讲解如何构建INS/GNSS组合导航的状态向量，包括 INS 的位置、速度、姿态误差，以及 GNSS 的测量误差等。推导组合导航系统的状态方程和量测方程，并将其代入卡尔曼滤波框架（包括 EKF 或 UKF）进行状态估计。 多传感器组合导航：扩展到包含更多传感器（如气压计、轮速计）的组合导航系统，阐述如何扩展状态向量和量测模型，以适应更复杂的系统。 通过具体的算法流程和图示，帮助读者理解如何在实际系统中实现卡尔曼滤波驱动的组合导航。 第九章：组合导航的应用案例与工程实践 本章聚焦于组合导航的实际应用，通过具体的工程案例来展示本书所讲解的技术。 自动驾驶与辅助驾驶：分析组合导航在车辆定位、路径规划、环境感知等方面的关键作用。 无人机（UAV）导航：探讨组合导航在无人机飞行控制、自主导航、高精度测绘等领域的应用。 机器人导航：讲解组合导航如何帮助移动机器人实现自主定位与建图（SLAM）。 航空与航海应用：回顾组合导航在这些传统领域的历史与发展，以及新的技术趋势。 此外，本章还将讨论实际工程中可能遇到的挑战，如计算资源限制、数据同步、鲁棒性设计等，并提供相应的解决方案和工程经验。 第十章：高级主题与未来展望 本章将探讨一些组合导航领域的前沿技术和发展方向。 深度学习与组合导航：介绍如何利用深度学习技术来辅助或替代部分卡尔曼滤波的模块，例如端到端的导航系统，或用于传感器误差建模。 多模态传感器融合：讨论如何更有效地融合来自不同模态的传感器数据，例如视觉、激光雷达、惯性传感器等。 高精度定位技术：如RTK（实时动态测量）技术在GNSS中的应用，以及其与INS的融合。 可靠性与安全性：在关键应用场景下，如何保证组合导航系统的可靠性和安全性。 最后，对组合导航技术的未来发展趋势进行展望，为读者提供更广阔的研究视野。 《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》以其系统性的理论阐述、严谨的数学推导、丰富的工程实例以及前瞻性的技术探讨，成为该领域内一部不可多得的权威著作。本书旨在帮助读者建立起对卡尔曼滤波和组合导航原理的深刻理解，并能将其应用于实际问题的解决，推动相关领域的技术进步。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在惯性导航领域摸爬滚打的研究人员，我一直在寻找一本能够真正帮助我将理论知识与实际工程应用相结合的书籍。市面上关于卡尔曼滤波和组合导航的书籍不少，但大多要么过于理论化，要么过于偏重某一种具体的应用，缺乏系统性的梳理。当我拿到《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》时，我立即被它宏大的叙事和严谨的逻辑所吸引。这本书并没有将卡尔曼滤波视为一个孤立的算法，而是将其置于组合导航的宏大框架下进行阐述，让我能够从全局的角度理解卡尔曼滤波在提升导航精度、鲁棒性方面所扮演的关键角色。书中对状态空间模型的构建、过程噪声和测量噪声的建模，都进行了非常详细的讲解，这对于实际工程应用中准确建模至关重要。我特别欣赏书中对不同类型卡尔曼滤波的深入探讨，从最基础的标准卡尔曼滤波，到处理非线性系统的扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），都进行了详尽的原理推导和算法解析，并给出了在组合导航中的应用示例。这对于我理解不同场景下应该选择哪种滤波方法，提供了清晰的指导。而且，书中对多种导航传感器（如GPS、IMU、磁力计、轮速计等）的特性分析，以及如何将它们通过卡尔曼滤波进行有效融合，也让我受益匪浅。它不仅教授了技术，更重要的是培养了解决问题的思维方式，让我能够根据具体的工程需求，灵活地设计和实现组合导航系统。第三版在内容上的更新，特别是对一些先进算法的介绍，更是让我觉得物超所值，紧跟了技术发展的最新前沿。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对组合导航系统的复杂性感到有些头疼，尤其是如何有效地融合多源异构传感器数据，以达到高精度和高可靠性的导航输出。在阅读《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》之前，我曾尝试阅读过一些相关的技术文献，但总觉得它们过于碎片化，缺乏一个整体性的框架。《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》这本书，恰恰弥补了我的这一需求。它以卡尔曼滤波为核心，系统地阐述了组合导航的原理和方法。书中对状态空间模型、过程噪声和测量噪声的详细建模，让我能够深刻理解不同传感器特性如何影响滤波器的性能。我特别喜欢书中对卡尔曼滤波“预测-更新”机制的讲解，它将一个复杂的估计过程拆解成易于理解的两个阶段，并详细阐述了每一个阶段的数学原理和物理含义。而且，书中对不同组合导航场景的应用分析，例如GPS/IMU组合、多传感器融合等，都进行了深入的探讨，并给出了具体的实现思路。这对于我理解如何在实际工程中应用卡尔曼滤波，提供了极大的帮助。第三版在内容上的更新，特别是对一些高级滤波算法的介绍，例如如何处理大规模状态空间问题，以及如何优化滤波器的鲁棒性，都让我感到非常兴奋。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，能够引导我深入理解组合导航的核心技术，并解决实际工程中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》简直是为我量身定做的！作为一名刚刚起步的导航系统研究助理，我对卡尔曼滤波和组合导航这两个概念一直感到既着迷又有些畏惧。我记得刚接触这个领域的时候，面对那些复杂的公式和抽象的概念，感觉就像在迷雾中摸索，不知所措。市面上虽然也有不少介绍卡尔曼滤波的书籍，但大多过于理论化，晦涩难懂，真正能将理论与实际应用紧密结合的书却屈指可数。当我偶然翻到这本书的目录时，我的眼睛顿时亮了。它不仅仅是简单地罗列公式，而是从最基础的原理出发，一步步地将读者引入卡尔曼滤波的殿堂。书中对每一步的推导都极其详尽，而且配有大量通俗易懂的例子，帮助我理解那些看似高深的数学模型是如何在实际问题中运作的。更让我惊喜的是，书中并没有止步于卡尔曼滤波本身，而是将其巧妙地融入到组合导航的体系中。我之前一直以为卡尔曼滤波只是解决单一传感器数据融合的问题，但这本书让我看到了它在多源异构传感器融合、提高导航精度的强大能力。书中对不同导航系统的特性、优缺点进行了深入的剖析，并详细介绍了如何将GPS、IMU、磁力计等多种传感器的数据通过卡尔曼滤波进行有效的融合，从而克服单一传感器的局限性。这种系统性的讲解，让我对组合导航的整体框架有了清晰的认识，不再是零散知识点的堆砌。而且，书中对第三版的内容更新也让我非常满意，对于一些最新的算法和技术，例如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的改进和应用，都有着深刻的阐述，这对于跟上技术发展的步伐至关重要。它不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的导师，循循善诱地引导我走向专业领域。

评分☆☆☆☆☆

卡尔曼滤波，这个名字听起来就充满着高深莫测的气息，而组合导航，更是将多种复杂的传感器技术融合在一起。我一直觉得这两个领域是“高科技”的代表，离我这样一个普通的学习者似乎有些遥远。然而，《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》这本书，以一种令人惊叹的方式，将这两个复杂的技术领域变得触手可及。它没有上来就抛出晦涩难懂的数学公式，而是从最基本的概念讲起，比如如何用数学模型描述一个动态系统，以及为什么我们需要对系统中的不确定性进行量化。书中对卡尔曼滤波的讲解，堪称教科书级别的。从最基础的标准卡尔曼滤波，到处理非线性问题的扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），每一个算法的推导都清晰明了，并且配有丰富的图示和例子，让我能够直观地理解算法的运行过程。更重要的是，这本书将卡尔曼滤波与组合导航紧密地联系起来，让我明白卡尔曼滤波是如何在组合导航中发挥核心作用的。例如，如何利用卡尔曼滤波融合GPS、IMU等多种传感器的数据，克服单一传感器的局限性，从而实现高精度、高可靠性的导航。第三版的内容更新，让我感到这本书始终站在技术的前沿，对一些最新的算法和技术也有所涉及，这对于我跟上技术发展的步伐非常有帮助。这本书让我对卡尔曼滤波和组合导航的理解，从“只闻其名”上升到了“知其然，更知其所以然”。

评分☆☆☆☆☆

在我对导航技术领域进行深入探索的过程中，《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》无疑是一本让我受益匪浅的书籍。这本书以其清晰的逻辑、详实的讲解以及与时俱进的内容，成功地将原本略显晦涩的卡尔曼滤波和组合导航原理，以一种易于理解和掌握的方式呈现在读者面前。我曾多次在理论研究中遇到卡尔曼滤波的瓶颈，总感觉对其内在的数学原理和信息融合机制理解不够透彻。然而，这本书从基础的状态空间建模开始，逐步深入到卡尔曼滤波的预测和更新过程，每一个推导步骤都辅以详尽的解释，使得原本复杂的数学公式变得生动形象。书中对不同导航传感器（如GNSS、IMU、磁力计、激光雷达等）的特性分析，以及如何通过卡尔曼滤波进行有效的融合，给我留下了深刻的印象。我尤其欣赏书中对于如何处理传感器噪声和系统误差的探讨，这对于实际工程应用至关重要。它不仅仅停留在理论层面，而是给出了很多可操作的建议和方法。第三版在内容上的更新，特别是对近年来在组合导航领域涌现出的新的滤波算法和技术，如基于粒子滤波的方法，以及在机器学习与卡尔曼滤波结合方面的应用，都进行了深入的介绍。这让我能够紧跟技术发展的最新动态，为我的研究工作提供了宝贵的参考。总的来说，这本书不仅是知识的宝库，更是一份激发我深入思考和创新实践的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在无人驾驶领域工作的工程师，对于导航精度和可靠性的要求是极其苛刻的。在过去的工作中，我曾尝试过多种导航方案，但总是在某些极端环境下遇到瓶颈。当我阅读《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》后，我才真正理解了卡尔曼滤波在提升导航系统性能方面的巨大潜力。这本书的独特之处在于，它不仅仅是机械地介绍卡尔曼滤波的算法，而是从“原理”出发，深刻地阐述了卡尔曼滤波是如何与组合导航的各个组成部分协同工作的。书中对状态空间模型、噪声特性、以及滤波器的核心思想——“预测-更新”循环的讲解，都极其透彻。我特别喜欢它对“信息融合”这一概念的解读，它将卡尔曼滤波描述成一个高效的“信息整合器”，能够巧妙地处理来自不同传感器的、具有不同不确定性的数据。书中对多种传感器（如GNSS、IMU、轮速计、视觉里程计等）的特点及其与卡尔曼滤波结合的应用进行了详细的阐述，让我对如何构建高性能的组合导航系统有了全新的认识。例如，对于GNSS信号丢失的场景，书中详细介绍了如何仅依靠IMU和轮速计等信息，通过卡尔曼滤波进行航位推算，从而在一定程度上保持导航的连续性。第三版中关于增强卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的深入探讨，对于解决实际中常见的非线性问题，提供了更强大、更有效的工具。这本书不仅提升了我的理论认知，更重要的是，它为我解决实际工程问题提供了宝贵的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直就是一本“组合导航领域的圣经”！我之前接触过一些卡尔曼滤波的资料，但总是感觉隔靴搔痒，无法真正理解其精髓。这次拜读《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》，算是彻底打通了我的任督二脉。从书中的内容来看，它并没有仅仅停留在理论层面，而是将卡尔曼滤波与组合导航的实际应用紧密地结合在一起。我印象最深刻的是，书中在讲解卡尔曼滤波的原理时，不仅仅给出了数学公式，更是从信息融合的角度，非常形象地解释了预测和更新的逻辑。每一次状态的更新，都仿佛是在不断地“纠正”之前的估计，从而逼近真实值，这个过程被描绘得清晰而生动。而且，书中对于不同导航传感器的融合策略，也有着非常深入的探讨。例如，GPS的精度高但容易受到遮挡，IMU的更新率快但存在累积误差，磁力计在特定环境下可以提供航向信息但易受干扰。书中详细讲解了如何利用卡尔曼滤波，将这些不同传感器的优势进行叠加，克服各自的缺点，从而构建出更加稳定和精确的组合导航系统。对我来说，最关键的是，书中提供了非常多的实例，让我能够将理论知识转化为实际操作。比如，在讲解GPS/IMU组合导航时，书中给出了详细的状态向量定义、系统模型和观测模型，以及卡尔曼滤波的迭代过程。这让我不再是只能看懂理论，而是能够真正动手去实现一个简单的组合导航系统。第三版的内容更新，比如对一些新型滤波算法的介绍，让我感觉这本书始终站在技术的最前沿，非常具有时效性。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是卡尔曼滤波和组合导航领域的“一本通”！我之前尝试过阅读一些关于卡尔曼滤波的书籍，但总是觉得它们要么过于理论化，要么就是只讲算法不讲原理。而《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》则不同，它将卡尔曼滤波的原理与组合导航的实际应用完美地结合在了一起。从目录就能看出，这本书的体系结构非常完整，它从最基础的状态空间模型讲起，逐步深入到卡尔曼滤波的各种变种，并最终应用于不同的组合导航场景。我尤其欣赏书中对“信息融合”这一概念的深入剖析，它用非常直观的方式解释了卡尔曼滤波如何通过不断地预测和更新，将来自不同传感器的、具有不同不确定性的信息进行最优整合。书中对不同导航传感器的特点和优劣势进行了详细的分析，并且给出了如何利用卡尔曼滤波来克服这些局限性的具体方法。比如，在GPS信号丢失的情况下，如何利用IMU和轮速计进行有效的航位推算，以保证导航的连续性。第三版的内容更新，让我觉得这本书始终紧跟技术发展的步伐。对于一些最新的算法和技术，比如在处理强非线性系统方面的进展，书中都有涉及。总而言之，这本书不仅是一本技术指南，更像是一位经验丰富的导师，能够引导我深入理解卡尔曼滤波和组合导航的奥秘，并为我解决实际工程问题提供强有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

在接触《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》之前，我一直觉得卡尔曼滤波是一个高高在上的理论，离我的实际工作很遥远。我更多地关注的是算法的实现细节，而忽略了其背后的数学原理和信息融合的思想。《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》的出现，彻底改变了我的看法。这本书从最基础的概率论和线性代数出发，循序渐进地构建起卡尔曼滤波的理论框架，让我能够理解每一次矩阵运算的物理含义。我尤其欣赏书中关于“信息融合”的阐述，它将卡尔曼滤波描述成一个动态更新最优估计的过程，能够根据新的测量信息，不断地修正之前的预测，从而达到比任何单一传感器更优的估计精度。书中对不同导航传感器的特性分析，以及如何将这些传感器的数据通过卡尔曼滤波进行高效融合，也让我大开眼界。例如，书中详细介绍了如何将高频但易漂移的IMU数据与低频但绝对位置准确的GNSS数据进行融合，从而实现高精度、连续的导航输出。这种系统性的讲解，让我对组合导航的整体设计有了更深刻的理解。对于那些处理非线性系统的工程师来说，书中对扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的详细介绍，更是提供了强有力的技术支撑。总的来说，这本书不仅传授了卡尔曼滤波和组合导航的知识，更重要的是，它培养了我一种“用数学解决实际问题”的能力，这对于我在未来的工作和学习中都将受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

在翻阅《卡尔曼滤波与组合导航原理（第3版）》之前，我对卡尔曼滤波的理解仅停留在“一种估计算法”的层面，并且觉得它神秘而难以捉摸。然而，这本书以一种非常系统和深入的方式，打破了我原有的认知壁垒。首先，它并没有上来就抛出复杂的数学推导，而是从状态空间模型这一组合导航的基石开始讲解，让我理解了为什么我们需要用这种模型来描述系统的动态特性。随后，卡尔曼滤波的预测和更新过程被拆解得极其细致，每一个矩阵的含义，每一次迭代的逻辑，都清晰可见。我尤其喜欢书中关于“噪声”的讨论，它并没有将噪声视为一个抽象的概念，而是深入剖析了测量噪声和过程噪声对滤波性能的影响，以及如何通过调整噪声协方差矩阵来优化滤波效果。这种对细节的关注，使得我对卡尔曼滤波的理解不再是“黑箱操作”，而是能够真正掌握其内在的运行机制。而当它过渡到组合导航部分时，更是让我眼前一亮。书中详细阐述了为什么需要组合导航，以及不同导航传感器的优劣势。它没有仅仅停留在“把数据加起来”的层面，而是通过卡尔曼滤波这一强大的工具，展示了如何实现不同传感器的最优融合。特别是对于一些常见的组合导航场景，例如GPS/IMU的组合，书中提供了详细的建模方法和滤波实现步骤，让我能够亲手实践。对于第三版中加入的关于非线性系统卡尔曼滤波的改进方法，如EKF和UKF，书中也给予了充分的介绍，并对比了它们的优劣，这对于处理实际中普遍存在的非线性问题提供了宝贵的指导。这本书的价值在于，它不仅传授了理论知识，更重要的是教会了我如何思考，如何将抽象的数学工具应用于解决复杂的工程问题，这种能力上的提升远比单纯的记忆公式要重要得多。

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好书

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教材，公式很多，很难懂

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这套书真是太大气了，很厚重的感觉，不错不错

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书折损严重！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

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挺好

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发货快，书很好！

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书很好，讲解很清晰。

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经典算法，学习一下增长知识

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