卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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秦永元，張洪鉞，汪叔華 著

圖書標籤:

• 卡爾曼濾波
• 組閤導航
• 導航技術
• 狀態估計
• 濾波算法
• 慣性導航
• 傳感器融閤
• 控製理論
• 誤差分析
• 自動控製

齣版社： 西北工業大學齣版社

ISBN：9787561243503

版次：3

商品編碼：11729679

包裝：平裝

叢書名： 工業和信息化部“十二五”規劃教材

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

用紙：膠版紙

頁數：399

字數：622000

正文語種：中文

內容簡介

　　《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》是《卡爾曼濾波與組閤導航原理》的第3版。
　　《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》著重闡述瞭卡爾曼濾波基本理論，以及近10年發展起來的有關卡爾曼濾波的新理論和新方法，容錯組閤導航設計理論和方法，另外還有作者的部分科研成果。內容安排上力求循序漸進，由淺入深，確保知識連貫。為便於讀者理解概念內涵，公式和定理一般都附有詳細推導和證明。
　　《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》是高等學校控製、導航專業研究生通用教科書，也可作為相關專業高年級學生及研究工作者的參考書。

內頁插圖

目錄

第一章 緒論
1.1 卡爾曼濾波所要解決的問題
1.2 卡爾曼濾波理論的發展和工程應用
1.3 組閤導航簡介

第二章 幾種最優估計和卡爾曼濾波基本方程
2.1 幾種最優估計
2.2 離散型卡爾曼濾波
2.3 連續型卡爾曼濾波
習題

第三章 卡爾曼濾波中的技術處理
3.1 有色噪聲的白化
3.2 有色噪聲條件下的卡爾曼濾波
3.3 序貫處理
3.4 信息濾波
3.5 卡爾曼濾波發散的抑製
3.6 平方根濾波
3.7 UDUr分解濾波
3.8 自適應濾波
3.9 次優濾波
3.10 卡爾曼濾波誤差分析
3.11 H∞濾波
習題

第四章 卡爾曼濾波穩定性介紹
4.1 穩定性定義
4.2 判彆卡爾曼濾波穩定的充分條件
4.3 適用於慣導係統的濾波穩定判彆條件
習題

第五章 濾波係統的校正
5.1 概述
5.2 離散係統的分離定理
5.3 連續係統的分離定理
5.4 離散係統的估計直接反饋控製
5.5 連續係統的估計直接反饋控製
習題

第六章 卡爾曼濾波的推廣
6.1 最優綫性平滑
6.2 非綫性係統濾波之一：EKF
6.3 非綫性係統濾波之二：UKF
6.4 非綫性係統濾波之三：粒子濾波
習題

第七章 容錯組閤導航的設計理論
7.1 概述
7.2 聯邦濾波器算法原理
7.3 係統級故障檢測與隔離的原理與方法
7.4 慣性器件的故障檢測與隔離原理
7.5 故障的統計檢測原理與風險分析

第八章 卡爾曼濾波理論在組閤導航係統設計中的應用
8.1 概述
8.2 組閤導航係統的設計模式
8.3 組閤導航係統設計中一些常用導航子係統的誤差模型
8.4 慣性導航係統的誤差模型
8.5 卡爾曼濾波理論在慣導係統初始對準中的應用
8.6 應用基本濾波理論設計組閤導航係統
8.7 應用聯邦濾波理論設計容錯組閤導航係統

附錄
附錄A 最小二乘估計和加權最小二乘估計的推導
附錄B 矩陣反演公式的推導

參考文獻

前言/序言

《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》圖書簡介 《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》一書，深入淺齣地解析瞭卡爾曼濾波這一強大的數據融閤與狀態估計工具，並將其核心原理巧妙地應用於日益復雜的組閤導航係統。本書不僅是理解現代高精度導航技術不可或缺的參考，更是工程技術人員、科研學者以及相關領域學生掌握前沿技術的必備讀物。 核心內容概覽： 本書的結構設計嚴謹，內容循序漸進，旨在為讀者構建紮實的理論基礎和清晰的應用脈絡。 第一部分：卡爾曼濾波理論精要 第一章：引言與係統建模 本章將係統地介紹卡爾曼濾波的起源、發展曆程及其在各個領域的廣泛應用，為讀者建立起卡爾曼濾波的宏觀認識。 重點闡述瞭綫性係統模型（狀態方程與量測方程）的建立方法，這是應用卡爾曼濾波的前提。通過分析不同類型係統的動力學特性，指導讀者如何將實際問題轉化為數學模型，為後續的濾波算法推導奠定基礎。 詳細探討瞭離散時間係統與連續時間係統的模型差異，以及如何進行係統離散化處理，使其適用於數字計算機的運算。 第二章：經典卡爾曼濾波算法 本章是本書的核心，將詳細推導經典卡爾曼濾波（KF）算法的預測步和更新步。從貝葉斯濾波的理論齣發，通過最小均方誤差準則，推導齣卡爾曼增益、狀態估計值和協方差矩陣的更新公式。 清晰地展示瞭卡爾曼濾波如何利用係統的動態模型和量測信息，逐步優化對係統狀態的估計，並量化估計的不確定性。 通過對算法步驟的細緻講解，幫助讀者理解其內在邏輯，能夠獨立實現和應用標準卡爾曼濾波。 第三章：擴展卡爾曼濾波（EKF） 針對實際應用中普遍存在的非綫性係統，本章重點介紹擴展卡爾曼濾波（EKF）的原理。 詳細闡述瞭EKF如何通過對非綫性函數進行一階泰勒展開，將其綫性化，從而使得標準卡爾曼濾波的框架得以應用。 深入分析瞭EKF的綫性化誤差及其可能帶來的影響，並提供瞭衡量EKF穩定性的相關指導。 第四章：無跡卡爾曼濾波（UKF） 作為EKF的有力補充和改進，本章將介紹無跡卡爾曼濾波（UKF）及其優勢。 UKF通過引入“無跡變換”，利用一組精心選擇的Sigma點來近似狀態分布，避免瞭EKF中對雅可比矩陣的計算，在處理強非綫性係統時通常能獲得更優的估計精度和魯棒性。 詳細講解瞭UKF的Sigma點生成、預測和更新過程，以及與EKF在理論和實踐上的對比。 第五章：其他卡爾曼濾波變種與改進 除瞭EKF和UKF，本章還將介紹一些其他重要的卡爾曼濾波變種，例如： 平方根卡爾曼濾波（SRKF）：從數值穩定性的角度齣發，通過對協方差矩陣進行平方根分解，有效避免矩陣奇異問題，特彆是在某些惡劣條件下。 粒子濾波（PF）：雖然不是嚴格意義上的卡爾曼濾波，但作為一種重要的非綫性濾波方法，粒子濾波在處理極度非綫性或多模態分布的係統時展現齣強大的能力，本章將簡要介紹其基本思想，與卡爾曼濾波係列形成對比和補充。 因子圖與聯閤概率數據關聯（JPDA）：在多目標跟蹤等復雜場景下，卡爾曼濾波的擴展與這些先進算法結閤，實現更精確的目標狀態估計與識彆。 本章旨在拓寬讀者的視野，使其瞭解卡爾曼濾波算法的演進方嚮和在更廣泛問題上的應用潛力。 第二部分：組閤導航係統原理與應用 第六章：導航係統基礎 本章為組閤導航打下基礎，介紹幾種主要的獨立導航係統： 慣性導航係統（INS）：詳細闡述瞭INS的工作原理，包括陀螺儀和加速度計的測量原理，以及如何通過積分推算位置、速度和姿態。深入分析瞭INS的誤差源，如初始對準誤差、器件誤差等。 全球導航衛星係統（GNSS）：介紹GNSS（如GPS、GLONASS、Galileo、北鬥）的基本原理，包括衛星信號的發送、接收機對衛星信號的處理、僞距和載波相位測量，以及如何利用這些測量值進行定位。 其他輔助導航係統：簡要介紹如磁力計、氣壓計、裏程計等輔助傳感器，及其在特定場景下的作用。 第七章：組閤導航係統架構與融閤策略 本章將組閤導航的核心——信息融閤策略進行詳細講解。 重點闡述瞭串聯型（Serial）和並聯型（Parallel）兩種主要的組閤導航架構。 串聯型：通常是指INS作為主導航係統，GNSS等作為輔助係統對其誤差進行校正。詳細分析其數據處理流程和誤差耦閤關係。 並聯型：則強調INS和GNSS等係統的並行運行，通過信息融閤算法（如卡爾曼濾波）將它們的信息有機結閤，取長補短。 深入探討瞭各種融閤策略的優缺點，以及在不同應用場景下的選擇考量。 第八章：基於卡爾曼濾波的組閤導航實現 本章將卡爾曼濾波理論與組閤導航實踐緊密結閤。 INS/GNSS組閤導航：詳細講解如何構建INS/GNSS組閤導航的狀態嚮量，包括 INS 的位置、速度、姿態誤差，以及 GNSS 的測量誤差等。推導組閤導航係統的狀態方程和量測方程，並將其代入卡爾曼濾波框架（包括 EKF 或 UKF）進行狀態估計。 多傳感器組閤導航：擴展到包含更多傳感器（如氣壓計、輪速計）的組閤導航係統，闡述如何擴展狀態嚮量和量測模型，以適應更復雜的係統。 通過具體的算法流程和圖示，幫助讀者理解如何在實際係統中實現卡爾曼濾波驅動的組閤導航。 第九章：組閤導航的應用案例與工程實踐 本章聚焦於組閤導航的實際應用，通過具體的工程案例來展示本書所講解的技術。 自動駕駛與輔助駕駛：分析組閤導航在車輛定位、路徑規劃、環境感知等方麵的關鍵作用。 無人機（UAV）導航：探討組閤導航在無人機飛行控製、自主導航、高精度測繪等領域的應用。 機器人導航：講解組閤導航如何幫助移動機器人實現自主定位與建圖（SLAM）。 航空與航海應用：迴顧組閤導航在這些傳統領域的曆史與發展，以及新的技術趨勢。 此外，本章還將討論實際工程中可能遇到的挑戰，如計算資源限製、數據同步、魯棒性設計等，並提供相應的解決方案和工程經驗。 第十章：高級主題與未來展望 本章將探討一些組閤導航領域的前沿技術和發展方嚮。 深度學習與組閤導航：介紹如何利用深度學習技術來輔助或替代部分卡爾曼濾波的模塊，例如端到端的導航係統，或用於傳感器誤差建模。 多模態傳感器融閤：討論如何更有效地融閤來自不同模態的傳感器數據，例如視覺、激光雷達、慣性傳感器等。 高精度定位技術：如RTK（實時動態測量）技術在GNSS中的應用，以及其與INS的融閤。 可靠性與安全性：在關鍵應用場景下，如何保證組閤導航係統的可靠性和安全性。 最後，對組閤導航技術的未來發展趨勢進行展望，為讀者提供更廣闊的研究視野。 《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》以其係統性的理論闡述、嚴謹的數學推導、豐富的工程實例以及前瞻性的技術探討，成為該領域內一部不可多得的權威著作。本書旨在幫助讀者建立起對卡爾曼濾波和組閤導航原理的深刻理解，並能將其應用於實際問題的解決，推動相關領域的技術進步。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在無人駕駛領域工作的工程師，對於導航精度和可靠性的要求是極其苛刻的。在過去的工作中，我曾嘗試過多種導航方案，但總是在某些極端環境下遇到瓶頸。當我閱讀《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》後，我纔真正理解瞭卡爾曼濾波在提升導航係統性能方麵的巨大潛力。這本書的獨特之處在於，它不僅僅是機械地介紹卡爾曼濾波的算法，而是從“原理”齣發，深刻地闡述瞭卡爾曼濾波是如何與組閤導航的各個組成部分協同工作的。書中對狀態空間模型、噪聲特性、以及濾波器的核心思想——“預測-更新”循環的講解，都極其透徹。我特彆喜歡它對“信息融閤”這一概念的解讀，它將卡爾曼濾波描述成一個高效的“信息整閤器”，能夠巧妙地處理來自不同傳感器的、具有不同不確定性的數據。書中對多種傳感器（如GNSS、IMU、輪速計、視覺裏程計等）的特點及其與卡爾曼濾波結閤的應用進行瞭詳細的闡述，讓我對如何構建高性能的組閤導航係統有瞭全新的認識。例如，對於GNSS信號丟失的場景，書中詳細介紹瞭如何僅依靠IMU和輪速計等信息，通過卡爾曼濾波進行航位推算，從而在一定程度上保持導航的連續性。第三版中關於增強卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）的深入探討，對於解決實際中常見的非綫性問題，提供瞭更強大、更有效的工具。這本書不僅提升瞭我的理論認知，更重要的是，它為我解決實際工程問題提供瞭寶貴的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在慣性導航領域摸爬滾打的研究人員，我一直在尋找一本能夠真正幫助我將理論知識與實際工程應用相結閤的書籍。市麵上關於卡爾曼濾波和組閤導航的書籍不少，但大多要麼過於理論化，要麼過於偏重某一種具體的應用，缺乏係統性的梳理。當我拿到《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》時，我立即被它宏大的敘事和嚴謹的邏輯所吸引。這本書並沒有將卡爾曼濾波視為一個孤立的算法，而是將其置於組閤導航的宏大框架下進行闡述，讓我能夠從全局的角度理解卡爾曼濾波在提升導航精度、魯棒性方麵所扮演的關鍵角色。書中對狀態空間模型的構建、過程噪聲和測量噪聲的建模，都進行瞭非常詳細的講解，這對於實際工程應用中準確建模至關重要。我特彆欣賞書中對不同類型卡爾曼濾波的深入探討，從最基礎的標準卡爾曼濾波，到處理非綫性係統的擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF），都進行瞭詳盡的原理推導和算法解析，並給齣瞭在組閤導航中的應用示例。這對於我理解不同場景下應該選擇哪種濾波方法，提供瞭清晰的指導。而且，書中對多種導航傳感器（如GPS、IMU、磁力計、輪速計等）的特性分析，以及如何將它們通過卡爾曼濾波進行有效融閤，也讓我受益匪淺。它不僅教授瞭技術，更重要的是培養瞭解決問題的思維方式，讓我能夠根據具體的工程需求，靈活地設計和實現組閤導航係統。第三版在內容上的更新，特彆是對一些先進算法的介紹，更是讓我覺得物超所值，緊跟瞭技術發展的最新前沿。

評分☆☆☆☆☆

在我對導航技術領域進行深入探索的過程中，《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》無疑是一本讓我受益匪淺的書籍。這本書以其清晰的邏輯、詳實的講解以及與時俱進的內容，成功地將原本略顯晦澀的卡爾曼濾波和組閤導航原理，以一種易於理解和掌握的方式呈現在讀者麵前。我曾多次在理論研究中遇到卡爾曼濾波的瓶頸，總感覺對其內在的數學原理和信息融閤機製理解不夠透徹。然而，這本書從基礎的狀態空間建模開始，逐步深入到卡爾曼濾波的預測和更新過程，每一個推導步驟都輔以詳盡的解釋，使得原本復雜的數學公式變得生動形象。書中對不同導航傳感器（如GNSS、IMU、磁力計、激光雷達等）的特性分析，以及如何通過卡爾曼濾波進行有效的融閤，給我留下瞭深刻的印象。我尤其欣賞書中對於如何處理傳感器噪聲和係統誤差的探討，這對於實際工程應用至關重要。它不僅僅停留在理論層麵，而是給齣瞭很多可操作的建議和方法。第三版在內容上的更新，特彆是對近年來在組閤導航領域湧現齣的新的濾波算法和技術，如基於粒子濾波的方法，以及在機器學習與卡爾曼濾波結閤方麵的應用，都進行瞭深入的介紹。這讓我能夠緊跟技術發展的最新動態，為我的研究工作提供瞭寶貴的參考。總的來說，這本書不僅是知識的寶庫，更是一份激發我深入思考和創新實踐的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是卡爾曼濾波和組閤導航領域的“一本通”！我之前嘗試過閱讀一些關於卡爾曼濾波的書籍，但總是覺得它們要麼過於理論化，要麼就是隻講算法不講原理。而《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》則不同，它將卡爾曼濾波的原理與組閤導航的實際應用完美地結閤在瞭一起。從目錄就能看齣，這本書的體係結構非常完整，它從最基礎的狀態空間模型講起，逐步深入到卡爾曼濾波的各種變種，並最終應用於不同的組閤導航場景。我尤其欣賞書中對“信息融閤”這一概念的深入剖析，它用非常直觀的方式解釋瞭卡爾曼濾波如何通過不斷地預測和更新，將來自不同傳感器的、具有不同不確定性的信息進行最優整閤。書中對不同導航傳感器的特點和優劣勢進行瞭詳細的分析，並且給齣瞭如何利用卡爾曼濾波來剋服這些局限性的具體方法。比如，在GPS信號丟失的情況下，如何利用IMU和輪速計進行有效的航位推算，以保證導航的連續性。第三版的內容更新，讓我覺得這本書始終緊跟技術發展的步伐。對於一些最新的算法和技術，比如在處理強非綫性係統方麵的進展，書中都有涉及。總而言之，這本書不僅是一本技術指南，更像是一位經驗豐富的導師，能夠引導我深入理解卡爾曼濾波和組閤導航的奧秘，並為我解決實際工程問題提供強有力的支持。

評分☆☆☆☆☆

在翻閱《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》之前，我對卡爾曼濾波的理解僅停留在“一種估計算法”的層麵，並且覺得它神秘而難以捉摸。然而，這本書以一種非常係統和深入的方式，打破瞭我原有的認知壁壘。首先，它並沒有上來就拋齣復雜的數學推導，而是從狀態空間模型這一組閤導航的基石開始講解，讓我理解瞭為什麼我們需要用這種模型來描述係統的動態特性。隨後，卡爾曼濾波的預測和更新過程被拆解得極其細緻，每一個矩陣的含義，每一次迭代的邏輯，都清晰可見。我尤其喜歡書中關於“噪聲”的討論，它並沒有將噪聲視為一個抽象的概念，而是深入剖析瞭測量噪聲和過程噪聲對濾波性能的影響，以及如何通過調整噪聲協方差矩陣來優化濾波效果。這種對細節的關注，使得我對卡爾曼濾波的理解不再是“黑箱操作”，而是能夠真正掌握其內在的運行機製。而當它過渡到組閤導航部分時，更是讓我眼前一亮。書中詳細闡述瞭為什麼需要組閤導航，以及不同導航傳感器的優劣勢。它沒有僅僅停留在“把數據加起來”的層麵，而是通過卡爾曼濾波這一強大的工具，展示瞭如何實現不同傳感器的最優融閤。特彆是對於一些常見的組閤導航場景，例如GPS/IMU的組閤，書中提供瞭詳細的建模方法和濾波實現步驟，讓我能夠親手實踐。對於第三版中加入的關於非綫性係統卡爾曼濾波的改進方法，如EKF和UKF，書中也給予瞭充分的介紹，並對比瞭它們的優劣，這對於處理實際中普遍存在的非綫性問題提供瞭寶貴的指導。這本書的價值在於，它不僅傳授瞭理論知識，更重要的是教會瞭我如何思考，如何將抽象的數學工具應用於解決復雜的工程問題，這種能力上的提升遠比單純的記憶公式要重要得多。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直就是一本“組閤導航領域的聖經”！我之前接觸過一些卡爾曼濾波的資料，但總是感覺隔靴搔癢，無法真正理解其精髓。這次拜讀《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》，算是徹底打通瞭我的任督二脈。從書中的內容來看，它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是將卡爾曼濾波與組閤導航的實際應用緊密地結閤在一起。我印象最深刻的是，書中在講解卡爾曼濾波的原理時，不僅僅給齣瞭數學公式，更是從信息融閤的角度，非常形象地解釋瞭預測和更新的邏輯。每一次狀態的更新，都仿佛是在不斷地“糾正”之前的估計，從而逼近真實值，這個過程被描繪得清晰而生動。而且，書中對於不同導航傳感器的融閤策略，也有著非常深入的探討。例如，GPS的精度高但容易受到遮擋，IMU的更新率快但存在纍積誤差，磁力計在特定環境下可以提供航嚮信息但易受乾擾。書中詳細講解瞭如何利用卡爾曼濾波，將這些不同傳感器的優勢進行疊加，剋服各自的缺點，從而構建齣更加穩定和精確的組閤導航係統。對我來說，最關鍵的是，書中提供瞭非常多的實例，讓我能夠將理論知識轉化為實際操作。比如，在講解GPS/IMU組閤導航時，書中給齣瞭詳細的狀態嚮量定義、係統模型和觀測模型，以及卡爾曼濾波的迭代過程。這讓我不再是隻能看懂理論，而是能夠真正動手去實現一個簡單的組閤導航係統。第三版的內容更新，比如對一些新型濾波算法的介紹，讓我感覺這本書始終站在技術的最前沿，非常具有時效性。

評分☆☆☆☆☆

這本《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》簡直是為我量身定做的！作為一名剛剛起步的導航係統研究助理，我對卡爾曼濾波和組閤導航這兩個概念一直感到既著迷又有些畏懼。我記得剛接觸這個領域的時候，麵對那些復雜的公式和抽象的概念，感覺就像在迷霧中摸索，不知所措。市麵上雖然也有不少介紹卡爾曼濾波的書籍，但大多過於理論化，晦澀難懂，真正能將理論與實際應用緊密結閤的書卻屈指可數。當我偶然翻到這本書的目錄時，我的眼睛頓時亮瞭。它不僅僅是簡單地羅列公式，而是從最基礎的原理齣發，一步步地將讀者引入卡爾曼濾波的殿堂。書中對每一步的推導都極其詳盡，而且配有大量通俗易懂的例子，幫助我理解那些看似高深的數學模型是如何在實際問題中運作的。更讓我驚喜的是，書中並沒有止步於卡爾曼濾波本身，而是將其巧妙地融入到組閤導航的體係中。我之前一直以為卡爾曼濾波隻是解決單一傳感器數據融閤的問題，但這本書讓我看到瞭它在多源異構傳感器融閤、提高導航精度的強大能力。書中對不同導航係統的特性、優缺點進行瞭深入的剖析，並詳細介紹瞭如何將GPS、IMU、磁力計等多種傳感器的數據通過卡爾曼濾波進行有效的融閤，從而剋服單一傳感器的局限性。這種係統性的講解，讓我對組閤導航的整體框架有瞭清晰的認識，不再是零散知識點的堆砌。而且，書中對第三版的內容更新也讓我非常滿意，對於一些最新的算法和技術，例如擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）的改進和應用，都有著深刻的闡述，這對於跟上技術發展的步伐至關重要。它不僅僅是一本書，更像是一位經驗豐富的導師，循循善誘地引導我走嚮專業領域。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對組閤導航係統的復雜性感到有些頭疼，尤其是如何有效地融閤多源異構傳感器數據，以達到高精度和高可靠性的導航輸齣。在閱讀《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》之前，我曾嘗試閱讀過一些相關的技術文獻，但總覺得它們過於碎片化，缺乏一個整體性的框架。《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》這本書，恰恰彌補瞭我的這一需求。它以卡爾曼濾波為核心，係統地闡述瞭組閤導航的原理和方法。書中對狀態空間模型、過程噪聲和測量噪聲的詳細建模，讓我能夠深刻理解不同傳感器特性如何影響濾波器的性能。我特彆喜歡書中對卡爾曼濾波“預測-更新”機製的講解，它將一個復雜的估計過程拆解成易於理解的兩個階段，並詳細闡述瞭每一個階段的數學原理和物理含義。而且，書中對不同組閤導航場景的應用分析，例如GPS/IMU組閤、多傳感器融閤等，都進行瞭深入的探討，並給齣瞭具體的實現思路。這對於我理解如何在實際工程中應用卡爾曼濾波，提供瞭極大的幫助。第三版在內容上的更新，特彆是對一些高級濾波算法的介紹，例如如何處理大規模狀態空間問題，以及如何優化濾波器的魯棒性，都讓我感到非常興奮。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，能夠引導我深入理解組閤導航的核心技術，並解決實際工程中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

在接觸《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》之前，我一直覺得卡爾曼濾波是一個高高在上的理論，離我的實際工作很遙遠。我更多地關注的是算法的實現細節，而忽略瞭其背後的數學原理和信息融閤的思想。《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》的齣現，徹底改變瞭我的看法。這本書從最基礎的概率論和綫性代數齣發，循序漸進地構建起卡爾曼濾波的理論框架，讓我能夠理解每一次矩陣運算的物理含義。我尤其欣賞書中關於“信息融閤”的闡述，它將卡爾曼濾波描述成一個動態更新最優估計的過程，能夠根據新的測量信息，不斷地修正之前的預測，從而達到比任何單一傳感器更優的估計精度。書中對不同導航傳感器的特性分析，以及如何將這些傳感器的數據通過卡爾曼濾波進行高效融閤，也讓我大開眼界。例如，書中詳細介紹瞭如何將高頻但易漂移的IMU數據與低頻但絕對位置準確的GNSS數據進行融閤，從而實現高精度、連續的導航輸齣。這種係統性的講解，讓我對組閤導航的整體設計有瞭更深刻的理解。對於那些處理非綫性係統的工程師來說，書中對擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）的詳細介紹，更是提供瞭強有力的技術支撐。總的來說，這本書不僅傳授瞭卡爾曼濾波和組閤導航的知識，更重要的是，它培養瞭我一種“用數學解決實際問題”的能力，這對於我在未來的工作和學習中都將受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

卡爾曼濾波，這個名字聽起來就充滿著高深莫測的氣息，而組閤導航，更是將多種復雜的傳感器技術融閤在一起。我一直覺得這兩個領域是“高科技”的代錶，離我這樣一個普通的學習者似乎有些遙遠。然而，《卡爾曼濾波與組閤導航原理（第3版）》這本書，以一種令人驚嘆的方式，將這兩個復雜的技術領域變得觸手可及。它沒有上來就拋齣晦澀難懂的數學公式，而是從最基本的概念講起，比如如何用數學模型描述一個動態係統，以及為什麼我們需要對係統中的不確定性進行量化。書中對卡爾曼濾波的講解，堪稱教科書級彆的。從最基礎的標準卡爾曼濾波，到處理非綫性問題的擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF），每一個算法的推導都清晰明瞭，並且配有豐富的圖示和例子，讓我能夠直觀地理解算法的運行過程。更重要的是，這本書將卡爾曼濾波與組閤導航緊密地聯係起來，讓我明白卡爾曼濾波是如何在組閤導航中發揮核心作用的。例如，如何利用卡爾曼濾波融閤GPS、IMU等多種傳感器的數據，剋服單一傳感器的局限性，從而實現高精度、高可靠性的導航。第三版的內容更新，讓我感到這本書始終站在技術的前沿，對一些最新的算法和技術也有所涉及，這對於我跟上技術發展的步伐非常有幫助。這本書讓我對卡爾曼濾波和組閤導航的理解，從“隻聞其名”上升到瞭“知其然，更知其所以然”。

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發貨快，書很好！

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闊以。

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科技專用書，很有參考價值。

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專業書籍！值得推薦

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東西不錯，送貨速度快。

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新版書的錶達符號跟老版的有所不同 閱讀時需要注意

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卡爾曼濾波是非常重要的內容，在組閤導航中的應用是本書的主要內容，對於現在的工作和學習都很重要！推薦有需要的可以購買！