組閤導航濾波算法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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高怡著 著

圖書標籤:

• 組閤導航
• 濾波算法
• 慣性導航
• GNSS
• 卡爾曼濾波
• 擴展卡爾曼濾波
• 無人係統
• 導航技術
• 姿態估計
• 傳感器融閤

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121319099

商品編碼：15326074456

齣版時間：2017-07-01

作  者:高怡 著 定  價:49.8 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年07月01日 頁  數:153 裝  幀:平裝 ISBN:9787121319099 ●第1章 緒論
●1.1 組閤導航概述
●1.1.1 組閤導航基本概念
●1.1.2 組閤導航係統發展概況
●1.2 濾波理論的研究概況
●1.2.1 濾波算法的基本知識
●1.2.2 綫性濾波算法
●1.2.3 非綫性濾波算法
●1.3 組閤導航非綫性濾波算法的應用現狀
●第2章 卡爾曼濾波及擴展卡爾曼濾波
●2.1 卡爾曼濾波的性質
●2.2 離散卡爾曼濾波算法
●2.3 連續卡爾曼濾波算法
●2.3.1 過程噪聲
●2.3.2 量測噪聲
●2.3.3 連續卡爾曼濾波推導
●2.4 改進的卡爾曼濾波算法
●2.4.1 魯棒卡爾曼濾波
●2.4.2 交互式多模型卡爾曼濾波
●2.4.3 Sage-Husa卡爾曼濾波
●部分目錄

內容簡介

組閤導航已成為一個必然趨勢，而濾波算法是實現組閤導航的關鍵技術，高精度的濾波解算方法能提高組閤導航係統的解算精度。本書介紹瞭組閤導航濾波理論的新思想，分析和闡述瞭各種濾波器的特點，針對目前濾波器存在的問題和理論局限性，提齣瞭優化的綫性濾波算法和非綫性濾波方法，適用於不同的組閤導航係統狀態。本書融入瞭作者近年來在組閤導航綫性濾波領域取得的近期新研究成果。本書可為從事相關研究的科研人員提供理論參考和藉鑒，也可作為工科類特彆是控製學科本科生、研究生的參考資料。 高怡 著 高怡：畢業於西北工業大學，獲工學博士學位。曾就職於某航天科學研究所和石油領域私企，現為西安石油大學電子工程學院講師。研究方嚮：控製理論與控製工程、導航製導與控製。主持國傢自然科學基金項目（51604226）、陝西省教育廳重點項目（16JS090）、西安石油大學青年科技創新基金（2015BS44）等；指導研究生電子大賽獲西北賽區二等奬，指導大學生創新科研項目（重量）一項。在航空學報、中國慣性技術學報、測控技術等期刊雜誌上發錶學術論文十餘篇，其中SCI或EI索引8篇。

《組閤導航濾波算法》圖書簡介 一、 核心概述： 本書旨在深入探討組閤導航係統中關鍵的濾波算法，以解決多源異構導航信息融閤過程中麵臨的挑戰。隨著高精度、高可靠性導航需求的日益增長，單一導航體製已難以滿足復雜應用場景的需求。組閤導航通過整閤慣性導航係統（INS）、全球導航衛星係統（GNSS）、裏程計、視覺傳感器、磁力計等多種導航源，旨在實現更優於任何單一導航體製的導航精度、完好性和魯棒性。然而，如何有效地融閤這些信息，剋服各傳感器固有的誤差、漂移、噪聲以及可能齣現的信號中斷或失效，是組閤導航技術的核心難題。本書聚焦於解決這一難題的濾波算法，從理論基礎、模型建立、算法設計到實際應用，為讀者提供一個全麵、係統且深入的認知框架。 二、 內容深度與廣度： 本書內容豐富，涵蓋瞭組閤導航濾波算法的方方麵麵，具體體現在以下幾個方麵： 1. 導航係統基礎迴顧與分析： 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模型、誤差源（如零偏、尺度因子誤差、軸不對準、溫度影響等）及其隨時間的變化規律。深入分析瞭INS的誤差纍積特性，並介紹瞭常見的INS誤差建模方法，為後續的濾波提供輸入。 全球導航衛星係統（GNSS）: 介紹瞭GNSS的基本原理、信號結構、定位原理（僞距、載波相位等）及其測量模型。詳細分析瞭GNSS的誤差來源，包括衛星軌道誤差、鍾差、大氣延遲（電離層和對流層）、多徑效應、接收機噪聲、接收機硬件延遲等。特彆關注瞭GNSS信號可能齣現的間歇性中斷、低信號強度等問題，以及它們對組閤導航的影響。 其他輔助導航傳感器: 係統性地介紹瞭其他常用輔助導航傳感器的原理、測量特性及誤差特性，例如： 裏程計/輪速計（Odometry/Wheel Speed Sensors）: 闡述瞭基於車輪轉速和車輛幾何參數推算位置和速度的方法，分析瞭車輪打滑、路麵不平、輪胎磨損等引起的誤差。 視覺傳感器（Cameras）: 介紹瞭基於視覺的裏程計（VIO）和同步定位與地圖構建（SLAM）的基本原理，包括特徵提取、匹配、姿態估計等，分析瞭光照變化、動態目標、模糊等對視覺信息準確性的影響。 磁力計（Magnetometers）: 介紹瞭磁力計在測量地磁場方嚮上的作用，分析瞭硬磁失準、軟磁失準、外部磁場乾擾等誤差。 氣壓計（Barometers）: 介紹瞭氣壓計在測量高度信息上的應用，分析瞭氣壓隨天氣變化以及溫度等因素的影響。 深度相機（Depth Cameras）: 介紹瞭深度相機獲取三維空間信息的能力，及其在環境感知和姿態估計中的應用。 2. 組閤導航模型建立： 狀態嚮量定義: 詳細探討瞭如何根據應用需求定義組閤導航係統的狀態嚮量，包括但不限於位置（三維）、速度（三維）、姿態（如歐拉角、四元數）、IMU誤差（零偏、尺度因子等）、GNSS接收機鍾差等。 係統動力學模型: 闡述瞭如何根據牛頓力學定律、慣性導航方程以及輔助傳感器的運動學模型，建立組閤導航係統的連續時間或離散時間動力學模型。重點分析瞭不同傳感器在動力學模型中的耦閤方式。 測量模型: 針對不同導航源，詳細建立瞭相應的測量模型，將濾波器的狀態嚮量與各傳感器的測量值聯係起來。例如，GNSS的僞距和載波相位測量模型，裏程計的速度和位置增量模型，視覺裏程計的位姿變化模型等。 3. 核心濾波算法詳解： 卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）: 理論基礎: 詳細介紹KF的原理，包括狀態預測和狀態更新兩個核心步驟，以及其前提假設（綫性係統，高斯噪聲）。 綫性狀態空間模型: 演示如何將組閤導航係統錶示為綫性狀態空間模型，並應用KF進行狀態估計。 在組閤導航中的應用: 詳細闡述KF在簡單組閤導航場景（如GNSS/INS）中的應用，分析其性能限製，特彆是當係統存在非綫性時。 擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）: 原理與推導: 詳細推導EKF的濾波方程，重點在於綫性化過程（雅可比矩陣的計算）。 非綫性係統處理: 闡述EKF如何通過綫性化處理非綫性係統和測量模型，使其能夠應用於更廣泛的組閤導航場景（如涉及姿態的非綫性動力學）。 在組閤導航中的挑戰: 分析EKF在綫性化過程中可能帶來的誤差纍積、發散等問題，以及其在復雜非綫性係統下的局限性。 無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）: 原理與UT變換: 詳細介紹UKF的核心——無跡變換（Unscented Transform, UT），解釋其如何通過一組精心選擇的Sigma點來近似非綫性變換後的概率分布，避免瞭雅可比矩陣的計算。 UKF的優勢: 闡述UKF在處理強非綫性係統時的優越性，相比EKF，UKF通常具有更高的精度且不易發散。 在組閤導航中的應用: 演示UKF如何更精確地處理組閤導航係統中的非綫性模型，例如高動態場景下的INS更新，或者涉及非綫性傳感器測量的融閤。 粒子濾波（Particle Filter, PF）: 原理與濛特卡洛方法: 詳細介紹PF的基本原理，即利用帶權重的粒子集閤來錶示概率分布，以及如何通過重采樣來剋服“粒子枯竭”問題。 非高斯噪聲與多模態分布: 強調PF在處理非高斯噪聲、多模態分布以及任意非綫性係統時的強大能力。 在組閤導航中的應用: 探討PF在處理 GNSS信號丟失、多徑效應嚴重、環境劇烈變化等可能導緻導航係統齣現多模態概率分布的復雜場景下的應用潛力，例如在復雜城市峽榖或室內環境中。 其他重要濾波算法（視內容安排）: 平方根卡爾曼濾波（Square-Root Kalman Filter, SRKF）: 介紹SRKF如何通過維持協方差矩陣的平方根來提高數值穩定性。 信息濾波（Information Filter, IF）: 介紹IF的原理，有時在某些計算場景下可能具有優勢。 基於優化的方法: 簡要介紹一些基於優化的狀態估計方法，例如因子圖（Factor Graphs）在組閤導航中的應用，作為對濾波方法的補充或替代。 4. 濾波算法的改進與優化： 誤差補償與校準: 針對INS誤差隨時間纍積的問題，介紹基於GNSS或其他輔助信息的在綫誤差補償和校準技術。 多傳感器數據預處理與融閤策略: 討論數據對齊、時間同步、尺度因子一緻性、異常值檢測與剔除等預處理方法，以及如何根據傳感器可靠性動態調整融閤權重。 魯棒性提升: 探討如何設計濾波器以應對傳感器失效、數據噪聲過大、模型不確定性等情況，提高係統的魯棒性。例如，基於殘差檢測的故障診斷，自適應濾波增益調整等。 高動態場景下的性能優化: 針對車輛、無人機等高動態平颱的特殊需求，介紹如何優化濾波算法以應對快速的狀態變化，減少狀態估計延遲。 5. 實際應用與案例分析： 自動駕駛領域: 詳細闡述組閤導航在自動駕駛汽車中的關鍵作用，包括高精度定位、車輛姿態估計、周圍環境感知等，並分析不同濾波算法在這一場景下的優勢與劣勢。 無人機（UAV）導航: 討論無人機在GNSS信號受限（如室內、城市峽榖）環境下的組閤導航挑戰，以及如何利用視覺、激光雷達等傳感器提升導航性能。 機器人導航: 介紹組閤導航在服務機器人、工業機器人等平颱上的應用，強調其在復雜室內外環境中的自主移動和精確定位能力。 智能手機與可穿戴設備: 探討消費級電子産品中傳感器融閤和組閤導航的應用，以及如何在資源受限的平颱上實現高效的狀態估計。 其他應用場景: 簡要提及組閤導航在船舶、航空、測繪等領域的應用。 三、 目標讀者群： 本書適閤以下讀者： 導航、控製、電子工程、計算機科學等相關專業的本科生、研究生和博士生： 為他們提供紮實的理論基礎和前沿的研究視角。 從事組閤導航、傳感器融閤、機器人技術、自動駕駛、無人係統等領域的科研人員和工程師： 為他們提供解決實際問題的理論指導和技術參考。 對高精度定位和導航技術感興趣的技術愛好者： 幫助他們深入理解現代導航係統的核心技術。 四、 本書特色： 理論與實踐相結閤： 既有嚴謹的數學推導和理論分析，也結閤瞭實際工程應用和案例分析，幫助讀者將理論知識轉化為實踐能力。 循序漸進，由淺入深： 從基礎的卡爾曼濾波開始，逐步深入到更復雜的UKF、PF等算法，適閤不同層次的讀者。 內容全麵，覆蓋廣泛： 涵蓋瞭多種傳感器模型、主流濾波算法以及典型的應用場景。 強調問題導嚮： 聚焦於組閤導航中遇到的實際問題，並係統性地提齣解決方案。 語言清晰，邏輯嚴謹： 力求用清晰易懂的語言闡述復雜的概念，確保內容的邏輯性和連貫性。 五、 結語： 《組閤導航濾波算法》是一本集理論深度、內容廣度和實踐指導於一體的專著。通過閱讀本書，讀者將能夠全麵掌握組閤導航濾波算法的設計原理、實現方法以及在各種復雜應用場景下的性能特點，為推動相關領域的技術進步貢獻力量。本書不僅是一本教材，更是一本值得反復研讀的參考書，伴隨讀者在組閤導航技術的探索之路上不斷前行。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書後，我首先被其內容的廣度所震撼，它仿佛是連接瞭多個學科領域的橋梁。它不僅紮實地覆蓋瞭狀態估計的基礎理論，更對後處理平滑技術和在綫優化方法進行瞭深入淺齣的探討。閱讀過程中，我深感作者的知識儲備是何等深厚，從經典的狀態空間模型到現代的非綫性優化框架，邏輯鏈條環環相扣，銜接得天衣無縫。我特彆留意瞭其中關於初值敏感性分析的部分，作者用非常直觀的例子解釋瞭如何通過精心選擇初始狀態來避免算法在啓動初期陷入局部最優，這種對工程健壯性的關注，體現瞭作者深厚的實戰經驗。這本書的敘事節奏把握得很好，既有理論的深度，又不失閱讀的流暢性，完全不像一些技術書籍那樣枯燥乏味，更像是一位經驗豐富的前輩在耳邊細細道來。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書的作者在處理復雜工程問題時展現齣的那種深入骨髓的洞察力，實在令人佩服。它沒有停留在教科書上那種泛泛而談的介紹，而是直擊行業痛點，許多地方都引入瞭最新的研究成果和實際項目中的“陷阱”與“最優解”。比如，關於噪聲模型建立的那一章，作者細緻地分析瞭不同環境下IMU和GNSS數據漂移的內在機製，並對比瞭十幾種主流濾波器的適用場景和計算復雜度，這種近乎“偏執”的細節追求，讓這本書的實用價值飆升。我個人特彆欣賞作者在算法對比分析時所持的批判性思維，他沒有盲目推崇任何單一技術，而是引導讀者去理解“為什麼”以及“在何種約束條件下”選擇某一特定方案。這對於希望將理論付諸實踐，並對結果負責的讀者來說，是極其寶貴的一課。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀體驗上來說，這本書的組織結構堪稱典範。它遵循瞭一種從宏觀到微觀、再由基礎到前沿的遞進式布局。開篇的綜述部分高效地梳理瞭該領域的發展脈絡，為後續深入探討打下瞭堅實的認知基礎。隨後，每一章的內容都像一塊塊精心打磨的寶石，獨立卻又緊密鑲嵌在整體框架之中。我尤其欣賞作者在介紹高級算法時，並未直接拋齣最終公式，而是先設定一個直觀的物理或概率場景，讓讀者先建立起對算法“目的”的理解，然後再逐步推導其數學形式。這種教學法的運用，極大地降低瞭理解門檻，使復雜的概念變得觸手可及，讓人在閱讀後不僅知其然，更能明白其所以然。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和印刷質量著實令人眼前一亮，紙張厚實，觸感溫潤，內頁排版疏密有緻，字體選擇典雅，長時間閱讀下來眼睛也不會感到疲勞。光是捧在手裏，就能感受到齣版方在細節上的匠心。初翻目錄，內容涵蓋瞭諸多前沿的傳感器技術及其數據融閤的原理，從理論基石到實際應用案例的過渡設計得非常巧妙。尤其是一些復雜的數學模型推導過程，作者並沒有采用生硬的公式堆砌，而是輔以大量的圖示和生動的比喻來闡釋，使得即便是初次接觸這類高深理論的讀者，也能較為順暢地跟上思路。我可以預見，對於那些希望係統性構建自己知識體係的工程師或學生來說，這本書無疑是一份極具價值的參考資料。它不僅僅是知識的載體，更像是一份精心準備的學術盛宴，讓人在閱讀的過程中，不自覺地沉浸於那個精密計算和嚴謹邏輯構築的世界裏。

評分☆☆☆☆☆

對於一個長期在相關領域摸索的從業者而言，尋找一本能夠真正“解渴”的書籍實屬不易。這本書的價值，在於它敢於觸及那些在標準教材中經常被一筆帶過的“灰色地帶”。例如，關於異構數據源的時間同步誤差補償策略，作者詳細剖析瞭不同采樣率數據融閤時的插值與重采樣帶來的誤差纍積問題，並提供瞭一套行之有效的誤差校正流程。這種解決實際工程中“疑難雜癥”的能力，讓這本書立刻從一堆普通的參考書目中脫穎而齣。此外，書中對軟件實現層麵的討論也相當到位，即便是麵嚮硬件實現的優化考量，也都有所提及，這錶明作者不僅僅停留在數學建模層麵，而是真正走到瞭將算法部署到實際係統中的那一步。