正版世高精度激光陀螺慣導係統非綫性模型參數評估方法研究9787118102680楊傑,練軍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊傑，練軍想，吳文啓 著

圖書標籤:

• 慣性導航
• 激光陀螺
• 非綫性模型
• 參數評估
• 控製理論
• 世高
• 楊傑
• 練軍
• 航空航天
• 工程技術

店鋪： 溫文爾雅圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118102680

商品編碼：29593568084

包裝：平裝

齣版時間：2016-07-01

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基本信息

書名：高精度激光陀螺慣導係統非綫性模型參數評估方法研究

定價：50.00元

作者：楊傑,練軍想,吳文啓

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2016-07-01

ISBN：9787118102680

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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楊傑、練軍想、吳文啓所*的《高精度激光陀螺 慣導係統非綫性模型參數估計方法研究》針對長航時 航海導航和航空重力測量的高精度激光陀螺慣導係統 ，買現瞭石英撓性加速度計μg量級的參數標定精度。
根據石英撓性加速度計不同的誤差特性，分彆建立瞭 加速度計組件的綫性測量模型和不同誤差特性的非綫 性測量模型。針對加速度計組件不同的測量模型，本 書提齣瞭三種詳細的標定算法，分彆為基於轉動矢量 觀測的參數分立標定算法，基於重力值觀測的參數分 立標定算法，基於姿態自主測量的參數係統級標定算 法。在此基礎上，本書還給齣瞭高精度慣導係統參數 標定精度綜閤驗證和評估的有效方法。作者對書中涉 及的重要模型和算法進行瞭嚴格的理論推導，並給齣 瞭大量詳細的工程實例，可為慣性導航專業工程師和 在校研究生提供有益的參考和指導。

目錄

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章 緒論 1.1 研究動機 1.2 基礎準備 1.2.1 慣導係統參數估計 1.2.2 慣性器件溫度誤差模型參數估計 1.2.3 慣導係統狀態估計可觀性分析 1.3 本書擬解決的主要問題 1.4 本書的主要內容和研究成果第2章 溫變環境中高精度激光陀螺非綫性溫度誤差模型參數估計 2.1 激光陀螺標定參數溫度漂移誤差形成機理 2.1.1 激光陀螺標度因數溫度漂移誤差形成機理 2.1.2 激光陀螺零偏溫度漂移誤差形成機理 2.2 激光陀螺標定參數溫度誤差對慣性導航姿態解算精度影響分析 2.2.1 激光陀螺角增量測量誤差溫度參數模型 2.2.2 激光陀螺標定參數溫度誤差對姿態解算精度影響分析 2.3 激光陀螺標度因數溫度誤差特性實驗研究 2.3.1 實驗對象 2.3.2 試驗方案 2.3.3 實驗結果 2.4 激光陀螺零偏溫度誤差特性實驗研究 2.4.1 實驗對象 2.4.2 實驗方案 2.4.3 靜態溫度誤差參數模型試驗 2.4.4 動態溫度誤差參數模型實驗 2.4.5 激光陀螺測試電路溫度實驗 2.5 本章小結第3章 基於激光陀螺組件輔助姿態測量的高精度石英撓性加速度計組件非綫性模型參數估計 3.1 石英撓性加速度計非綫性誤差特性機理分析 3.1.1 石英撓性加速度計非綫性脈衝測量模型 3.1.2 石英撓性加速度計非綫叉耦閤項誤差機理 3.2 石英撓性加速度計非綫性誤差對慣性導航解算性能分析 3.2.1 北嚮通道誤差傳播規律 3.2.2 東嚮通道誤差傳播規律 3.3 石英撓性加速度計組件非綫性模型參數的兩步估計算法 3.3.1 基於激光陀螺組件敏感軸方嚮約束的機體坐標係定義 3.3.2 激光陀螺組件和石英撓性加速度計組件的測量模型 3.3.3 慣性組閤非綫性測量模型參數的標定 3.3.4 實驗結果及驗證分析 3.3.5 參數標定精度及誤差分析 3.3.6 結論 3.4 航海導航應用中石英撓性加速度計組件非綫性模型參數標定 3.4.1 一種改進的石英撓性加速度計組件非綫性測量模型 3.4.2 石英撓性加速度計組件非綫性模型參數的迭代估計算法 3.4.3 石英撓性加速度計組件非綫性項誤差的實時補償 3.4.4 非綫性模型參數迭代估計算法仿真驗證 3.4.5 非綫性模型參數迭代估計算法實驗驗證 3.4.6 結論 3.5 石英撓性加速度計組件非綫性模型參數係統級標定 3.5.1 相關坐標係定義 3.5.2 石英撓性加速度計組件非綫性係統級參數標定模型 3.5.3 石英撓性加速度計組件非綫性模型參數的係統級標定 3.5.4 石英撓性加速度計組件係統級參數標定仿真驗證 3.5.5 結論 3.6 本章小結第4章 重力場內高精度石英撓性加速度計組件非綫性模型參數估計 4.1 石英撓性加速度計組件綫性模型參數的迭代估計算法 4.1.1 石英撓性加速度計組件綫性脈衝測量模型 4.1.2 無姿態基準條件下加速度計組件綫性模型參數一步估計算法 4.1.3 無姿態基準條件下加速度計組件綫性模型參數迭代估計算法 4.1.4 兩種無姿態基準參數估計算法的優化觀測編排 4.1.5 基於仿真分析的兩種無姿態基準標定算法性能比較 4.2 考慮二次平方項誤差的非綫性模型參數的迭代估計算法 4.2.1 考慮二次平方項誤差的加速度計組件非綫性脈衝測量模型 4.2.2 考慮二次平方項誤差的非綫性模型參數迭代估計算法 4.2.3 二次平方項係數優化觀測位置編排 4.2.4 迭代標定算法仿真驗證 4.3 考慮交叉耦閤項誤差的非綫性模型參數的迭代估計算法 4.3.1 考慮交叉耦閤項誤差的加速度計組件非綫性脈衝測量模型 4.3.2 考慮交叉耦閤項誤差的非綫性模型參數迭代估計算法 4.3.3 交叉耦閤項係數優化觀測編排 4.3.4 迭代標定算法仿真驗證 4.4 重力場空間加速度計組件參數標定與模型優化選擇的實驗驗證 4.5 本章小結第5章 溫變環境中高精度石英撓性加速度計組件非綫性溫度誤差模型參數估計 5.1 石英撓性加速度計溫度誤差形成機理及對慣性導航解算性能分析 5.1.1 石英撓性加速度計錶頭溫度誤差形成機理分析 5.1.2 石英撓性加速度計標定參數溫度誤差對慣性導航解算性能分析 5.2 轉動矢量連續觀測下加速度計組件非綫性溫度誤差模型參數標定 5.2.1 石英撓性加速度計組件熱平衡過程分析 5.2.2 石英撓性加速度計組件熱參數的比力積分增量綫性測量模型 5.2.3 溫變環境中加速度計組件非綫性溫度誤差模型參數的標定 5.2.4 基於特殊卡爾曼濾波算法的非綫性溫度誤差模型參數估計 5.2.5 係統冷啓動過程中非綫性溫度誤差模型參數標定結果及驗證 5.2.6 結論 5.3 重力值連續觀測下加速度計組件非綫性溫度誤差模型參數標定 5.3.1 一種新的石英撓性加速度計組件非綫性溫度參數模型 5.3.2 基於重力值連續觀測的石英撓性加速度計組件熱參數標定 5.3.3 恒溫環境中激光陀螺組件和加速度計組件相對姿態參數標定 5.3.4 恒溫環境中加速度計組件尺寸效應參數標定 5.3.5 石英撓性加速度計組件熱參數標定結果及實驗驗證 5.3.6 石英撓性加速度計組件尺寸效應參數標定結果及實驗驗證 5.3.7 結論 5.4 基於迭代估計的加速度計組件非綫性溫度誤差模型參數外場標定 5.4.1 石英撓性加速度計組件非綫性溫度參數外場標定模型 5.4.2 基於迭代估計的非綫性溫度誤差模型參數外場標定算法 5.4.3 加速度計組件非綫性溫度誤差模型參數優化觀測編排 5.4.4 加速度計組件非綫性溫度誤差模型參數外場標定結果及驗證 5.4.5 結論 5.5 本章小結第6章 初始位置未知環境中慣導係統非綫性模型參數估計 6.1 初始位置未知條件下慣導係統的多位置對準算法 6.1.1 初始位置未知的解析粗對準算法 6.1.2 初始位置未知的多組位置轉動精對準算法 6.2 初始位置已知條件下慣導係統多位置對準可觀性 6.3 初始位置未知條件下慣導係統多位置對準可觀性 6.3.1 PWCS可觀性分析的充分條件 6.3.2 修正的PWCS可觀性分析方法 6.4 初始位置未知條件下慣導係統多位置對準仿真和實驗 6.4.1 仿真驗證 6.4.2 實驗驗證 6.5 本章小結第7章 總結和展望 7.1 本書總結 7.2 研究展望參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《高精度激光陀螺慣導係統非綫性模型參數評估方法研究》 導言 在現代導航、製導與控製領域，慣性導航係統（INS）扮演著至關重要的角色。其核心部件——慣性傳感器，尤其是激光陀螺，因其高精度、高穩定性和長壽命等優點，在航空航天、軍事國防、海洋探測以及高精度工程測量等眾多尖端技術領域得到瞭廣泛應用。然而，慣性導航係統的性能在很大程度上受到其模型精度的製約。實際係統中，激光陀螺的測量模型往往錶現齣復雜的非綫性特性，這些非綫性參數的準確評估是提升係統整體導航精度的關鍵瓶頸。 本書深入探討瞭高精度激光陀螺慣導係統非綫性模型參數的評估方法。不同於傳統的綫性模型假設，本書直麵現實世界中激光陀螺傳感器固有的非綫性誤差源，並係統性地提齣瞭一係列新穎、高效的參數辨識與評估技術。其研究內容聚焦於如何精準地捕捉並量化這些非綫性特性，從而構建齣更為貼閤實際的激光陀螺數學模型，並基於此模型優化慣導係統的性能。 核心內容概述 第一章：激光陀螺及其非綫性模型基礎 本章將為讀者構建紮實的理論基礎。首先，係統性地介紹激光陀螺的工作原理，剖析其關鍵的物理特性和誤差來源。重點將闡述激光陀螺在實際工作過程中不可避免齣現的非綫性現象，例如： 飽和效應： 當輸入角速度過大時，激光陀螺的輸齣信號可能不再與輸入角速度成綫性關係，齣現飽和現象。 死區效應： 在極低的輸入角速度下，由於內部噪聲和摩擦等因素，激光陀螺可能産生一個無法被有效檢測到的“死區”。 非綫性漂移： 陀螺的零偏並非固定不變，而是會隨著溫度、時間、震動等多種因素發生非綫性變化。 振動敏感性： 慣導係統在運行過程中常常受到振動影響，激光陀螺對振動的響應可能呈現復雜的非綫性耦閤。 其他非綫性誤差： 包括但不限於增益非綫性、畸變效應等。 在此基礎上，本書將深入分析這些非綫性誤差的數學錶達形式，構建齣適用於高精度激光陀螺的非綫性數學模型。這部分將涵蓋各種可能的模型錶示方法，並對不同模型的適用性進行討論。 第二章：傳統參數評估方法的局限性與非綫性模型評估的挑戰 在深入研究新的評估方法之前，對現有方法的局限性進行梳理至關重要。本章將迴顧慣導係統參數辨識的經典方法，例如： 基於卡爾曼濾波的參數辨識： 盡管卡爾曼濾波在狀態估計方麵錶現優異，但其綫性化假設在處理強非綫性係統時會引入顯著誤差。 基於最小二乘法的參數辨識： 傳統最小二乘法對於非綫性模型，若不進行適當的綫性化或迭代處理，效果會大打摺扣，且容易陷入局部最優。 基於數據擬閤的簡單模型： 許多基於經驗數據擬閤的方法，雖然能取得一定效果，但難以提供深入的物理機製解釋，並且泛化能力有限。 通過分析這些傳統方法的內在缺陷，本書將引齣高精度激光陀螺非綫性模型參數評估所麵臨的獨特挑戰： 模型復雜性： 非綫性模型通常包含更多的參數，模型結構也更加復雜，增加瞭辨識難度。 非綫性耦閤： 各種非綫性誤差之間可能存在復雜的耦閤關係，使得參數的相互影響難以分離。 數據需求： 精確評估非綫性參數往往需要采集特定工況下的、包含足夠信息量的激勵數據。 計算復雜度： 非綫性優化算法的計算量通常遠大於綫性優化，對實時性和計算資源提齣瞭更高要求。 局部最優陷阱： 非綫性優化過程中，算法容易收斂到局部最優解，而非全局最優解，導緻參數評估不準確。 第三章：基於高斯過程迴歸的非綫性模型參數評估 本章是本書的核心創新點之一，將重點介紹一種先進的非綫性建模與參數評估技術——高斯過程迴歸（Gaussian Process Regression, GPR）。GPR是一種強大的非參數化機器學習模型，其核心思想是假定函數值服從一個高斯過程，從而能夠有效地處理高維、非綫性、噪聲數據。 本書將詳細闡述如何將GPR應用於激光陀螺的非綫性模型參數評估： GPR模型構建： 講解如何選擇閤適的核函數（kernel function）來描述激光陀螺非綫性誤差的特性，以及如何通過訓練數據來學習核函數的參數。 數據采集策略： 探討如何設計實驗數據采集方案，以最大化地捕獲激光陀螺的非綫性行為，為GPR模型的訓練提供高質量數據。這可能包括不同速率、不同溫度、不同振動條件下的數據采集。 參數後驗估計： 基於GPR模型，介紹如何計算參數的後驗分布，從而得到參數的最佳估計值以及其不確定性度量。 模型驗證與診斷： 討論如何通過交叉驗證、殘差分析等方法來評估GPR模型的性能，並診斷模型可能存在的不足。 與傳統方法的比較： 通過仿真和實驗數據對比，展示GPR方法在處理高精度激光陀螺非綫性模型參數評估方麵的優勢，例如更高的精度、更好的泛化能力以及對復雜非綫性的有效擬閤。 第四章：基於深度學習的非綫性模型參數評估 隨著人工智能技術的飛速發展，深度學習在處理復雜非綫性映射方麵展現齣巨大的潛力。本章將深入研究如何利用深度學習技術來完成激光陀螺非綫性模型參數的評估。 神經網絡模型選擇： 重點介紹適用於非綫性迴歸任務的神經網絡架構，例如多層感知機（MLP）、循環神經網絡（RNN，尤其是LSTM和GRU，用於處理時間序列數據）以及捲積神經網絡（CNN，用於處理多維輸入，如振動耦閤）。 網絡結構設計與優化： 探討如何根據激光陀螺的非綫性特性設計閤理的網絡層數、神經元數量以及激活函數。還將介紹諸如殘差連接、注意力機製等先進技術如何提高模型性能。 損失函數與優化算法： 講解如何選擇閤適的損失函數（如均方誤差、平滑L1損失等）來指導模型的訓練，並介紹Adam、RMSprop等先進的優化算法。 數據增強與正則化： 探討數據增強技術如何擴充訓練數據集，提高模型的魯棒性；以及正則化技術（如Dropout、L1/L2正則化）如何防止模型過擬閤。 端到端參數評估： 重點研究如何構建端到端的深度學習模型，直接從原始測量數據或預處理數據中學習到非綫性模型的參數，或者直接學習到補償非綫性誤差的映射關係。 可解釋性問題探討： 討論深度學習模型在解釋性方麵的挑戰，並介紹一些嘗試提高模型可解釋性的方法。 第五章：基於采樣方法的非綫性模型參數評估 當模型的非綫性程度較高，或者存在多峰分布等復雜情況時，基於梯度的優化方法可能會失效。本章將聚焦於采樣方法在激光陀螺非綫性模型參數評估中的應用。 馬爾可夫鏈濛特卡洛（MCMC）方法： 詳細介紹如Metropolis-Hastings算法、Gibbs采樣等MCMC方法。講解如何將它們應用於求解非綫性模型的後驗分布，從而獲得參數的分布信息，而非僅僅一個點估計。 粒子濾波（Particle Filter, PF）方法： 介紹粒子濾波在狀態和參數聯閤估計中的應用。闡述如何通過一係列帶權重的粒子來近似後驗分布，特彆適用於處理非高斯、非綫性的動態係統。 模擬退火（Simulated Annealing, SA）方法： 解釋模擬退火算法的原理，以及其在尋找全局最優解方麵的能力，特彆適用於處理參數空間中的復雜地形。 遺傳算法（Genetic Algorithm, GA）及其變種： 介紹遺傳算法的進化思想，如何通過模擬自然選擇和交叉、變異等操作來搜索最優參數。 采樣方法的優缺點分析： 對比不同采樣方法的計算復雜度、收斂速度、以及在處理不同類型非綫性模型時的錶現。 第六章：實驗驗證與仿真分析 理論研究的最終目的是指導實踐。本章將通過實際的實驗數據和仿真分析來驗證前幾章提齣的各種非綫性模型參數評估方法的有效性。 實驗平颱搭建： 詳細介紹用於采集激光陀螺數據的實驗平颱，包括慣性測量單元（IMU）的配置、激勵裝置（如三軸轉颱）的性能、以及數據采集係統的設計。 數據采集與預處理： 描述實驗數據的采集流程，包括不同工況下的激勵信號設計（如恒定角速度、掃頻、正弦振動、隨機振動等），以及原始數據的預處理方法（如濾波、歸一化等）。 仿真模型建立： 基於已有的物理模型或擬閤的模型，構建仿真環境，生成帶有噪聲的仿真數據，用於測試方法的魯棒性。 參數評估結果對比： 將本書提齣的各種非綫性模型參數評估方法應用於實際采集的實驗數據和仿真數據，並與傳統方法進行對比。從參數評估精度、收斂速度、模型擬閤優度、以及最終導航誤差等方麵進行量化評估。 係統性能提升分析： 基於評估得到的準確非綫性模型參數，對慣導係統進行重新的校準和補償，並分析改進後的係統導航精度是否得到顯著提升。 第七章：麵嚮實際應用的展望與建議 在總結瞭前期的研究工作後，本章將著眼於未來的發展方嚮，為相關研究者和工程師提供有價值的參考。 實時性與在綫評估： 探討如何在實際係統中實現非綫性模型參數的實時或在綫評估，以應對環境變化和傳感器老化等問題。 多傳感器融閤下的參數評估： 討論如何將激光陀螺的非綫性參數評估與其他傳感器（如加速度計、磁力計、GNSS）的信息融閤，以獲得更魯棒和精確的導航結果。 自適應與智能校準： 展望未來係統能夠具備自適應能力，根據運行環境和傳感器狀態自動調整模型參數，實現智能校準。 模型不確定性在導航中的應用： 探討如何利用參數評估過程中獲得的參數不確定性信息，來量化導航誤差，並為導航決策提供支持。 新的非綫性建模技術： 鼓勵對新的非綫性建模理論和方法進行探索，例如基於物理信息神經網絡（PINN）等。 標準化與測試規範： 呼籲建立更完善的激光陀螺慣導係統非綫性模型參數評估的測試標準和規範，促進技術的廣泛應用和交流。 結論 本書係統地研究瞭高精度激光陀螺慣導係統非綫性模型參數評估的關鍵理論與方法。通過深入剖析激光陀螺的非綫性誤差源，結閤高斯過程迴歸、深度學習、采樣方法等先進的數學與機器學習工具，提齣瞭一係列新穎、有效的參數評估技術。並通過詳細的仿真與實驗驗證，證明瞭這些方法在提升激光陀螺慣導係統模型精度、進而提高導航性能方麵的巨大潛力。本書的研究成果對於推動慣性導航技術的進步，尤其是在對精度要求極高的應用領域，具有重要的理論意義和工程價值。

評分☆☆☆☆☆

讀到這本書的名字，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.

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我感覺非常專業，而且很具體。“正版世高精度激光陀螺慣導係統非綫性模型參數評估方法研究”，這些關鍵詞組閤在一起，立刻讓我聯想到它可能是一本硬核的技術專著。我猜想，作者們在書中會花大量的篇幅去講解激光陀螺的基本原理，以及它在慣性導航係統中的地位。但重點無疑是圍繞著“非綫性模型參數評估”展開的。我很想知道，他們是如何處理激光陀螺在實際工作中所遇到的各種非綫性效應的，比如由於材料特性、環境變化（溫度、壓力等）引起的參數漂移。書中會不會給齣一個詳細的非綫性模型框架，然後在此基礎上，詳細介紹各種評估參數的方法？例如，是采用傳統的參數辨識技術，還是引入瞭現代的機器學習算法？我尤其對書中可能提齣的創新性評估方法感到好奇，這些方法是否能夠剋服現有技術的不足，提高參數評估的精度和效率？此外，我希望書中能夠包含一些實際的測試和驗證環節，通過對比不同參數評估方法的效果，來證明所提齣方法的優越性。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我第一眼就被它紮實的理論基礎和嚴謹的學術態度所吸引。標題中的“研究”二字，預示著這本書並非泛泛而談，而是對某一特定領域進行瞭深入的探索。激光陀螺作為慣性導航的核心部件，其精度直接關係到整個係統的性能，而“非綫性模型參數評估”更是難中之難。我猜測書中會對激光陀螺在工作過程中産生的各種非綫性誤差進行細緻的建模，例如溫漂、角速率偏置、軸耦閤等，並詳細闡述如何利用數學工具和實驗手段，對這些非綫性模型中的關鍵參數進行精確的辨識和標定。我非常好奇作者是如何處理這些復雜非綫性方程組的，是采用瞭迭代求解的方法，還是有更巧妙的解析或者近似方法？另外，書中對於“評估方法”的闡述，會不會涉及到一些先進的信號處理技術，或者統計推斷的理論？比如，如何通過采集大量的觀測數據，運用最小二乘法、最大似然估計等方法來優化參數？我尤其關注書中是否會討論不同評估方法在精度、計算復雜度以及對噪聲魯棒性等方麵的權衡，以及在實際應用場景下，如何選擇最適閤的評估策略。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題看起來就很有分量，"正版世高精度激光陀螺慣導係統非綫性模型參數評估方法研究"，光是"高精度激光陀螺"和"非綫性模型"這幾個詞，就足以勾起我這個對精密儀器和復雜係統充滿好奇的讀者的興趣。我猜想，這本書的內容一定深入淺齣地剖析瞭慣性導航係統中最為核心的激光陀螺技術，並且不是簡單地描述其原理，而是著重於"非綫性模型參數評估"這個關鍵環節。這部分內容往往是決定係統性能上限的難點，尤其是在實際應用中，各種誤差和不確定性都會導緻模型齣現非綫性偏差。作者們（楊傑、練軍）會不會從理論推導開始，一步步引導我們理解這些非綫性模型的構成，然後是如何通過各種先進的評估方法來精確地確定模型中的各個參數？我特彆期待書中能介紹一些具體的評估技術，比如卡爾曼濾波的變種，或者更前沿的機器學習方法，它們如何被巧妙地應用於激光陀螺參數的辨識和修正。畢竟，沒有準確的參數，再精密的儀器也無法發揮其真正的潛力。我希望這本書不僅僅是枯燥的理論，也能結閤一些實際的工程案例，或者實驗數據來佐證其方法的有效性，這樣我纔能更直觀地感受到這些研究的價值和應用前景。

評分☆☆☆☆☆

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.