正版世高精度激光陀螺惯导系统非线性模型参数评估方法研究9787118102680杨杰,练军 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨杰，练军想，吴文启 著

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• 杨杰
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店铺： 温文尔雅图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118102680

商品编码：29593568084

包装：平装

出版时间：2016-07-01

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基本信息

书名：高精度激光陀螺惯导系统非线性模型参数评估方法研究

定价：50.00元

作者：杨杰,练军想,吴文启

出版社：国防工业出版社

出版日期：2016-07-01

ISBN：9787118102680

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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杨杰、练军想、吴文启所*的《高精度激光陀螺 惯导系统非线性模型参数估计方法研究》针对长航时 航海导航和航空重力测量的高精度激光陀螺惯导系统 ，买现了石英挠性加速度计μg量级的参数标定精度。
根据石英挠性加速度计不同的误差特性，分别建立了 加速度计组件的线性测量模型和不同误差特性的非线 性测量模型。针对加速度计组件不同的测量模型，本 书提出了三种详细的标定算法，分别为基于转动矢量 观测的参数分立标定算法，基于重力值观测的参数分 立标定算法，基于姿态自主测量的参数系统级标定算 法。在此基础上，本书还给出了高精度惯导系统参数 标定精度综合验证和评估的有效方法。作者对书中涉 及的重要模型和算法进行了严格的理论推导，并给出 了大量详细的工程实例，可为惯性导航专业工程师和 在校研究生提供有益的参考和指导。

目录

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章 绪论 1.1 研究动机 1.2 基础准备 1.2.1 惯导系统参数估计 1.2.2 惯性器件温度误差模型参数估计 1.2.3 惯导系统状态估计可观性分析 1.3 本书拟解决的主要问题 1.4 本书的主要内容和研究成果第2章 温变环境中高精度激光陀螺非线性温度误差模型参数估计 2.1 激光陀螺标定参数温度漂移误差形成机理 2.1.1 激光陀螺标度因数温度漂移误差形成机理 2.1.2 激光陀螺零偏温度漂移误差形成机理 2.2 激光陀螺标定参数温度误差对惯性导航姿态解算精度影响分析 2.2.1 激光陀螺角增量测量误差温度参数模型 2.2.2 激光陀螺标定参数温度误差对姿态解算精度影响分析 2.3 激光陀螺标度因数温度误差特性实验研究 2.3.1 实验对象 2.3.2 试验方案 2.3.3 实验结果 2.4 激光陀螺零偏温度误差特性实验研究 2.4.1 实验对象 2.4.2 实验方案 2.4.3 静态温度误差参数模型试验 2.4.4 动态温度误差参数模型实验 2.4.5 激光陀螺测试电路温度实验 2.5 本章小结第3章 基于激光陀螺组件辅助姿态测量的高精度石英挠性加速度计组件非线性模型参数估计 3.1 石英挠性加速度计非线性误差特性机理分析 3.1.1 石英挠性加速度计非线性脉冲测量模型 3.1.2 石英挠性加速度计非线叉耦合项误差机理 3.2 石英挠性加速度计非线性误差对惯性导航解算性能分析 3.2.1 北向通道误差传播规律 3.2.2 东向通道误差传播规律 3.3 石英挠性加速度计组件非线性模型参数的两步估计算法 3.3.1 基于激光陀螺组件敏感轴方向约束的机体坐标系定义 3.3.2 激光陀螺组件和石英挠性加速度计组件的测量模型 3.3.3 惯性组合非线性测量模型参数的标定 3.3.4 实验结果及验证分析 3.3.5 参数标定精度及误差分析 3.3.6 结论 3.4 航海导航应用中石英挠性加速度计组件非线性模型参数标定 3.4.1 一种改进的石英挠性加速度计组件非线性测量模型 3.4.2 石英挠性加速度计组件非线性模型参数的迭代估计算法 3.4.3 石英挠性加速度计组件非线性项误差的实时补偿 3.4.4 非线性模型参数迭代估计算法仿真验证 3.4.5 非线性模型参数迭代估计算法实验验证 3.4.6 结论 3.5 石英挠性加速度计组件非线性模型参数系统级标定 3.5.1 相关坐标系定义 3.5.2 石英挠性加速度计组件非线性系统级参数标定模型 3.5.3 石英挠性加速度计组件非线性模型参数的系统级标定 3.5.4 石英挠性加速度计组件系统级参数标定仿真验证 3.5.5 结论 3.6 本章小结第4章 重力场内高精度石英挠性加速度计组件非线性模型参数估计 4.1 石英挠性加速度计组件线性模型参数的迭代估计算法 4.1.1 石英挠性加速度计组件线性脉冲测量模型 4.1.2 无姿态基准条件下加速度计组件线性模型参数一步估计算法 4.1.3 无姿态基准条件下加速度计组件线性模型参数迭代估计算法 4.1.4 两种无姿态基准参数估计算法的优化观测编排 4.1.5 基于仿真分析的两种无姿态基准标定算法性能比较 4.2 考虑二次平方项误差的非线性模型参数的迭代估计算法 4.2.1 考虑二次平方项误差的加速度计组件非线性脉冲测量模型 4.2.2 考虑二次平方项误差的非线性模型参数迭代估计算法 4.2.3 二次平方项系数优化观测位置编排 4.2.4 迭代标定算法仿真验证 4.3 考虑交叉耦合项误差的非线性模型参数的迭代估计算法 4.3.1 考虑交叉耦合项误差的加速度计组件非线性脉冲测量模型 4.3.2 考虑交叉耦合项误差的非线性模型参数迭代估计算法 4.3.3 交叉耦合项系数优化观测编排 4.3.4 迭代标定算法仿真验证 4.4 重力场空间加速度计组件参数标定与模型优化选择的实验验证 4.5 本章小结第5章 温变环境中高精度石英挠性加速度计组件非线性温度误差模型参数估计 5.1 石英挠性加速度计温度误差形成机理及对惯性导航解算性能分析 5.1.1 石英挠性加速度计表头温度误差形成机理分析 5.1.2 石英挠性加速度计标定参数温度误差对惯性导航解算性能分析 5.2 转动矢量连续观测下加速度计组件非线性温度误差模型参数标定 5.2.1 石英挠性加速度计组件热平衡过程分析 5.2.2 石英挠性加速度计组件热参数的比力积分增量线性测量模型 5.2.3 温变环境中加速度计组件非线性温度误差模型参数的标定 5.2.4 基于特殊卡尔曼滤波算法的非线性温度误差模型参数估计 5.2.5 系统冷启动过程中非线性温度误差模型参数标定结果及验证 5.2.6 结论 5.3 重力值连续观测下加速度计组件非线性温度误差模型参数标定 5.3.1 一种新的石英挠性加速度计组件非线性温度参数模型 5.3.2 基于重力值连续观测的石英挠性加速度计组件热参数标定 5.3.3 恒温环境中激光陀螺组件和加速度计组件相对姿态参数标定 5.3.4 恒温环境中加速度计组件尺寸效应参数标定 5.3.5 石英挠性加速度计组件热参数标定结果及实验验证 5.3.6 石英挠性加速度计组件尺寸效应参数标定结果及实验验证 5.3.7 结论 5.4 基于迭代估计的加速度计组件非线性温度误差模型参数外场标定 5.4.1 石英挠性加速度计组件非线性温度参数外场标定模型 5.4.2 基于迭代估计的非线性温度误差模型参数外场标定算法 5.4.3 加速度计组件非线性温度误差模型参数优化观测编排 5.4.4 加速度计组件非线性温度误差模型参数外场标定结果及验证 5.4.5 结论 5.5 本章小结第6章 初始位置未知环境中惯导系统非线性模型参数估计 6.1 初始位置未知条件下惯导系统的多位置对准算法 6.1.1 初始位置未知的解析粗对准算法 6.1.2 初始位置未知的多组位置转动精对准算法 6.2 初始位置已知条件下惯导系统多位置对准可观性 6.3 初始位置未知条件下惯导系统多位置对准可观性 6.3.1 PWCS可观性分析的充分条件 6.3.2 修正的PWCS可观性分析方法 6.4 初始位置未知条件下惯导系统多位置对准仿真和实验 6.4.1 仿真验证 6.4.2 实验验证 6.5 本章小结第7章 总结和展望 7.1 本书总结 7.2 研究展望参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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《高精度激光陀螺惯导系统非线性模型参数评估方法研究》 导言 在现代导航、制导与控制领域，惯性导航系统（INS）扮演着至关重要的角色。其核心部件——惯性传感器，尤其是激光陀螺，因其高精度、高稳定性和长寿命等优点，在航空航天、军事国防、海洋探测以及高精度工程测量等众多尖端技术领域得到了广泛应用。然而，惯性导航系统的性能在很大程度上受到其模型精度的制约。实际系统中，激光陀螺的测量模型往往表现出复杂的非线性特性，这些非线性参数的准确评估是提升系统整体导航精度的关键瓶颈。 本书深入探讨了高精度激光陀螺惯导系统非线性模型参数的评估方法。不同于传统的线性模型假设，本书直面现实世界中激光陀螺传感器固有的非线性误差源，并系统性地提出了一系列新颖、高效的参数辨识与评估技术。其研究内容聚焦于如何精准地捕捉并量化这些非线性特性，从而构建出更为贴合实际的激光陀螺数学模型，并基于此模型优化惯导系统的性能。 核心内容概述 第一章：激光陀螺及其非线性模型基础 本章将为读者构建扎实的理论基础。首先，系统性地介绍激光陀螺的工作原理，剖析其关键的物理特性和误差来源。重点将阐述激光陀螺在实际工作过程中不可避免出现的非线性现象，例如： 饱和效应： 当输入角速度过大时，激光陀螺的输出信号可能不再与输入角速度成线性关系，出现饱和现象。 死区效应： 在极低的输入角速度下，由于内部噪声和摩擦等因素，激光陀螺可能产生一个无法被有效检测到的“死区”。 非线性漂移： 陀螺的零偏并非固定不变，而是会随着温度、时间、震动等多种因素发生非线性变化。 振动敏感性： 惯导系统在运行过程中常常受到振动影响，激光陀螺对振动的响应可能呈现复杂的非线性耦合。 其他非线性误差： 包括但不限于增益非线性、畸变效应等。 在此基础上，本书将深入分析这些非线性误差的数学表达形式，构建出适用于高精度激光陀螺的非线性数学模型。这部分将涵盖各种可能的模型表示方法，并对不同模型的适用性进行讨论。 第二章：传统参数评估方法的局限性与非线性模型评估的挑战 在深入研究新的评估方法之前，对现有方法的局限性进行梳理至关重要。本章将回顾惯导系统参数辨识的经典方法，例如： 基于卡尔曼滤波的参数辨识： 尽管卡尔曼滤波在状态估计方面表现优异，但其线性化假设在处理强非线性系统时会引入显著误差。 基于最小二乘法的参数辨识： 传统最小二乘法对于非线性模型，若不进行适当的线性化或迭代处理，效果会大打折扣，且容易陷入局部最优。 基于数据拟合的简单模型： 许多基于经验数据拟合的方法，虽然能取得一定效果，但难以提供深入的物理机制解释，并且泛化能力有限。 通过分析这些传统方法的内在缺陷，本书将引出高精度激光陀螺非线性模型参数评估所面临的独特挑战： 模型复杂性： 非线性模型通常包含更多的参数，模型结构也更加复杂，增加了辨识难度。 非线性耦合： 各种非线性误差之间可能存在复杂的耦合关系，使得参数的相互影响难以分离。 数据需求： 精确评估非线性参数往往需要采集特定工况下的、包含足够信息量的激励数据。 计算复杂度： 非线性优化算法的计算量通常远大于线性优化，对实时性和计算资源提出了更高要求。 局部最优陷阱： 非线性优化过程中，算法容易收敛到局部最优解，而非全局最优解，导致参数评估不准确。 第三章：基于高斯过程回归的非线性模型参数评估 本章是本书的核心创新点之一，将重点介绍一种先进的非线性建模与参数评估技术——高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）。GPR是一种强大的非参数化机器学习模型，其核心思想是假定函数值服从一个高斯过程，从而能够有效地处理高维、非线性、噪声数据。 本书将详细阐述如何将GPR应用于激光陀螺的非线性模型参数评估： GPR模型构建： 讲解如何选择合适的核函数（kernel function）来描述激光陀螺非线性误差的特性，以及如何通过训练数据来学习核函数的参数。 数据采集策略： 探讨如何设计实验数据采集方案，以最大化地捕获激光陀螺的非线性行为，为GPR模型的训练提供高质量数据。这可能包括不同速率、不同温度、不同振动条件下的数据采集。 参数后验估计： 基于GPR模型，介绍如何计算参数的后验分布，从而得到参数的最佳估计值以及其不确定性度量。 模型验证与诊断： 讨论如何通过交叉验证、残差分析等方法来评估GPR模型的性能，并诊断模型可能存在的不足。 与传统方法的比较： 通过仿真和实验数据对比，展示GPR方法在处理高精度激光陀螺非线性模型参数评估方面的优势，例如更高的精度、更好的泛化能力以及对复杂非线性的有效拟合。 第四章：基于深度学习的非线性模型参数评估 随着人工智能技术的飞速发展，深度学习在处理复杂非线性映射方面展现出巨大的潜力。本章将深入研究如何利用深度学习技术来完成激光陀螺非线性模型参数的评估。 神经网络模型选择： 重点介绍适用于非线性回归任务的神经网络架构，例如多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN，尤其是LSTM和GRU，用于处理时间序列数据）以及卷积神经网络（CNN，用于处理多维输入，如振动耦合）。 网络结构设计与优化： 探讨如何根据激光陀螺的非线性特性设计合理的网络层数、神经元数量以及激活函数。还将介绍诸如残差连接、注意力机制等先进技术如何提高模型性能。 损失函数与优化算法： 讲解如何选择合适的损失函数（如均方误差、平滑L1损失等）来指导模型的训练，并介绍Adam、RMSprop等先进的优化算法。 数据增强与正则化： 探讨数据增强技术如何扩充训练数据集，提高模型的鲁棒性；以及正则化技术（如Dropout、L1/L2正则化）如何防止模型过拟合。 端到端参数评估： 重点研究如何构建端到端的深度学习模型，直接从原始测量数据或预处理数据中学习到非线性模型的参数，或者直接学习到补偿非线性误差的映射关系。 可解释性问题探讨： 讨论深度学习模型在解释性方面的挑战，并介绍一些尝试提高模型可解释性的方法。 第五章：基于采样方法的非线性模型参数评估 当模型的非线性程度较高，或者存在多峰分布等复杂情况时，基于梯度的优化方法可能会失效。本章将聚焦于采样方法在激光陀螺非线性模型参数评估中的应用。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法： 详细介绍如Metropolis-Hastings算法、Gibbs采样等MCMC方法。讲解如何将它们应用于求解非线性模型的后验分布，从而获得参数的分布信息，而非仅仅一个点估计。 粒子滤波（Particle Filter, PF）方法： 介绍粒子滤波在状态和参数联合估计中的应用。阐述如何通过一系列带权重的粒子来近似后验分布，特别适用于处理非高斯、非线性的动态系统。 模拟退火（Simulated Annealing, SA）方法： 解释模拟退火算法的原理，以及其在寻找全局最优解方面的能力，特别适用于处理参数空间中的复杂地形。 遗传算法（Genetic Algorithm, GA）及其变种： 介绍遗传算法的进化思想，如何通过模拟自然选择和交叉、变异等操作来搜索最优参数。 采样方法的优缺点分析： 对比不同采样方法的计算复杂度、收敛速度、以及在处理不同类型非线性模型时的表现。 第六章：实验验证与仿真分析 理论研究的最终目的是指导实践。本章将通过实际的实验数据和仿真分析来验证前几章提出的各种非线性模型参数评估方法的有效性。 实验平台搭建： 详细介绍用于采集激光陀螺数据的实验平台，包括惯性测量单元（IMU）的配置、激励装置（如三轴转台）的性能、以及数据采集系统的设计。 数据采集与预处理： 描述实验数据的采集流程，包括不同工况下的激励信号设计（如恒定角速度、扫频、正弦振动、随机振动等），以及原始数据的预处理方法（如滤波、归一化等）。 仿真模型建立： 基于已有的物理模型或拟合的模型，构建仿真环境，生成带有噪声的仿真数据，用于测试方法的鲁棒性。 参数评估结果对比： 将本书提出的各种非线性模型参数评估方法应用于实际采集的实验数据和仿真数据，并与传统方法进行对比。从参数评估精度、收敛速度、模型拟合优度、以及最终导航误差等方面进行量化评估。 系统性能提升分析： 基于评估得到的准确非线性模型参数，对惯导系统进行重新的校准和补偿，并分析改进后的系统导航精度是否得到显著提升。 第七章：面向实际应用的展望与建议 在总结了前期的研究工作后，本章将着眼于未来的发展方向，为相关研究者和工程师提供有价值的参考。 实时性与在线评估： 探讨如何在实际系统中实现非线性模型参数的实时或在线评估，以应对环境变化和传感器老化等问题。 多传感器融合下的参数评估： 讨论如何将激光陀螺的非线性参数评估与其他传感器（如加速度计、磁力计、GNSS）的信息融合，以获得更鲁棒和精确的导航结果。 自适应与智能校准： 展望未来系统能够具备自适应能力，根据运行环境和传感器状态自动调整模型参数，实现智能校准。 模型不确定性在导航中的应用： 探讨如何利用参数评估过程中获得的参数不确定性信息，来量化导航误差，并为导航决策提供支持。 新的非线性建模技术： 鼓励对新的非线性建模理论和方法进行探索，例如基于物理信息神经网络（PINN）等。 标准化与测试规范： 呼吁建立更完善的激光陀螺惯导系统非线性模型参数评估的测试标准和规范，促进技术的广泛应用和交流。 结论 本书系统地研究了高精度激光陀螺惯导系统非线性模型参数评估的关键理论与方法。通过深入剖析激光陀螺的非线性误差源，结合高斯过程回归、深度学习、采样方法等先进的数学与机器学习工具，提出了一系列新颖、有效的参数评估技术。并通过详细的仿真与实验验证，证明了这些方法在提升激光陀螺惯导系统模型精度、进而提高导航性能方面的巨大潜力。本书的研究成果对于推动惯性导航技术的进步，尤其是在对精度要求极高的应用领域，具有重要的理论意义和工程价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题看起来就很有分量，"正版世高精度激光陀螺惯导系统非线性模型参数评估方法研究"，光是"高精度激光陀螺"和"非线性模型"这几个词，就足以勾起我这个对精密仪器和复杂系统充满好奇的读者的兴趣。我猜想，这本书的内容一定深入浅出地剖析了惯性导航系统中最为核心的激光陀螺技术，并且不是简单地描述其原理，而是着重于"非线性模型参数评估"这个关键环节。这部分内容往往是决定系统性能上限的难点，尤其是在实际应用中，各种误差和不确定性都会导致模型出现非线性偏差。作者们（杨杰、练军）会不会从理论推导开始，一步步引导我们理解这些非线性模型的构成，然后是如何通过各种先进的评估方法来精确地确定模型中的各个参数？我特别期待书中能介绍一些具体的评估技术，比如卡尔曼滤波的变种，或者更前沿的机器学习方法，它们如何被巧妙地应用于激光陀螺参数的辨识和修正。毕竟，没有准确的参数，再精密的仪器也无法发挥其真正的潜力。我希望这本书不仅仅是枯燥的理论，也能结合一些实际的工程案例，或者实验数据来佐证其方法的有效性，这样我才能更直观地感受到这些研究的价值和应用前景。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我第一眼就被它扎实的理论基础和严谨的学术态度所吸引。标题中的“研究”二字，预示着这本书并非泛泛而谈，而是对某一特定领域进行了深入的探索。激光陀螺作为惯性导航的核心部件，其精度直接关系到整个系统的性能，而“非线性模型参数评估”更是难中之难。我猜测书中会对激光陀螺在工作过程中产生的各种非线性误差进行细致的建模，例如温漂、角速率偏置、轴耦合等，并详细阐述如何利用数学工具和实验手段，对这些非线性模型中的关键参数进行精确的辨识和标定。我非常好奇作者是如何处理这些复杂非线性方程组的，是采用了迭代求解的方法，还是有更巧妙的解析或者近似方法？另外，书中对于“评估方法”的阐述，会不会涉及到一些先进的信号处理技术，或者统计推断的理论？比如，如何通过采集大量的观测数据，运用最小二乘法、最大似然估计等方法来优化参数？我尤其关注书中是否会讨论不同评估方法在精度、计算复杂度以及对噪声鲁棒性等方面的权衡，以及在实际应用场景下，如何选择最适合的评估策略。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我感觉非常专业，而且很具体。“正版世高精度激光陀螺惯导系统非线性模型参数评估方法研究”，这些关键词组合在一起，立刻让我联想到它可能是一本硬核的技术专著。我猜想，作者们在书中会花大量的篇幅去讲解激光陀螺的基本原理，以及它在惯性导航系统中的地位。但重点无疑是围绕着“非线性模型参数评估”展开的。我很想知道，他们是如何处理激光陀螺在实际工作中所遇到的各种非线性效应的，比如由于材料特性、环境变化（温度、压力等）引起的参数漂移。书中会不会给出一个详细的非线性模型框架，然后在此基础上，详细介绍各种评估参数的方法？例如，是采用传统的参数辨识技术，还是引入了现代的机器学习算法？我尤其对书中可能提出的创新性评估方法感到好奇，这些方法是否能够克服现有技术的不足，提高参数评估的精度和效率？此外，我希望书中能够包含一些实际的测试和验证环节，通过对比不同参数评估方法的效果，来证明所提出方法的优越性。

评分☆☆☆☆☆

This title, "Research on Nonlinear Model Parameter Estimation Methods for High-Accuracy Laser Gyro Inertial Navigation Systems," immediately signals a deep dive into a highly technical and specialized field. As a reader with an interest in advanced navigation technologies, I'm drawn to the promise of uncovering the sophisticated techniques used to understand and control complex systems. I anticipate that the book will meticulously detail the construction and characteristics of nonlinear models specific to high-accuracy laser gyros. The emphasis on "parameter estimation" suggests a focus on the practical challenges of determining the precise values of these model parameters, which are often elusive due to various real-world factors. I'm curious about the methodologies presented – are they rooted in traditional control theory, or do they venture into more contemporary approaches like machine learning or advanced statistical inference? I would be particularly interested in how the authors address the inherent uncertainties and noise in sensor data, and how their proposed methods ensure robustness and accuracy in parameter estimation. The implications of such research for improving the performance and reliability of inertial navigation systems in critical applications are significant, and I look forward to gaining insight into these advanced evaluation techniques.

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的名字，我immediately feel a deep dive into a highly specialized area of engineering. "Precise High-Accuracy Laser Gyro Inertial Navigation System Nonlinear Model Parameter Estimation Methods Research" – these terms suggest a rigorous exploration of cutting-edge technology. My anticipation is that this book delves into the intricate world of laser gyroscopes, not just at a conceptual level, but by dissecting the complex nonlinear models that govern their behavior. The core of my interest lies in the "parameter estimation methods" aspect. I’m eager to understand how the authors tackle the challenge of accurately determining the parameters within these nonlinear models. Do they propose novel algorithms, or refine existing ones? Perhaps they explore the use of advanced statistical techniques or data-driven approaches to unravel the uncertainties inherent in these systems. I imagine the book would offer a methodical approach, starting from the foundational principles of laser gyroscopes and gradually building up to the sophisticated methods for parameter identification. The practical implications of such research are vast, and I hope the book illuminates how precise parameter estimation can lead to more robust and reliable inertial navigation systems in various demanding applications.