GNSS 惯性导航组合(第3版) (美)莫欣德 S. 格雷瓦尔, 安格斯 P. 安德鲁 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美莫欣德 S. 格雷瓦尔，安格斯 P. 安德鲁 著

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• GNSS
• 惯性导航
• 组合导航
• 导航定位
• 传感器融合
• 误差分析
• 卡尔曼滤波
• 姿态估计
• 自动驾驶
• 航空航天

店铺： 典则俊雅图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121278754

商品编码：29800177262

包装：平装

出版时间：2016-01-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	GNSS 惯性导航组合(第3版)
作者	(美)莫欣德 S. 格雷瓦尔, 安格斯 P. 安德鲁
定价	88.00元
ISBN号	9787121278754
出版社	电子工业出版社
出版日期	2016-01-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	重量：0.4
版次：1	字数：	页码：

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目录

内容提要

全书共12章，章综述了GNSS、INS和GNSS/INS组合的发展现状和应用情况；第2、3章分别介绍了卫星导航和惯性导航的基本知识；第4章详细介绍了原有GPS信号的特性，并着重介绍了GPS现代化、GLONASS、Galileo等的基本情况；第5、6章介绍了GNSS天线和接收机设计；第7章分析了GNSS数据误差，着重介绍了多径问题及其消除方法；第8、9章分别介绍了差分GNSS和GNSS及GEO信号完好性等内容，0章重点研究了卡尔曼滤波，介绍了几种不同的卡尔曼滤波实现方法；1章对惯性导航系统的主要误差进行了深入分析；2章系统研究了GNSS/INS组合的原理及数学建模、性能分析等内容。

编辑推荐

作者介绍

陈军：中人民63880部队技术部工程师，参加翻译、编写出版了多部专著。

序言

《 GNSS 惯性导航组合（第3版）》 内容简介 《 GNSS 惯性导航组合（第3版）》一书深入探讨了全球导航卫星系统（GNSS）与惯性导航系统（INS）相结合所形成的强大导航技术。这本书是该领域内一本权威的参考著作，为读者提供了关于GNSS/INS组合导航原理、算法、实现及其广泛应用的详尽知识。本书第三版在原有基础上进行了更新与扩展，涵盖了该技术最新的发展动态和前沿研究成果。 第一部分：基础理论与系统构成 本书的开篇部分为读者构建了扎实的理论基础。首先，详细介绍了GNSS的基本原理，包括其组成部分（卫星星座、地面控制站、用户接收机）、信号结构、定位原理（伪距定位、载波相位定位）、误差源分析（包括大气延迟、多路径效应、接收机噪声、卫星钟差、轨道误差等）以及提高定位精度的常用技术（如差分GNSS、实时动态定位RTK）。接着，深入阐述了INS的基本概念，包括惯性传感器的类型（加速度计、陀螺仪）、其工作原理、测量量（线加速度、角速度）以及惯性导航方程的推导。重点分析了INS的误差特性，如传感器偏差、尺度因子误差、轴不对准误差以及累积误差随时间增长的特点。 在此基础上，本书详细阐述了GNSS和INS各自的优势与劣势。GNSS提供绝对的、全局的定位信息，但容易受到信号遮挡、干扰和多路径效应的影响，在短时间内精度会受到限制；而INS可以提供高频率、连续的姿态、速度和位置信息，不受外部信号干扰，但在长时间运行时，由于传感器误差的累积，其导航精度会快速下降。正是由于两者互补的特性，将GNSS和INS进行组合，能够克服各自的不足，实现高精度、高可靠性的连续导航。 第二部分：组合导航原理与算法 本书的核心内容集中在GNSS/INS组合导航的原理和算法上。作者首先从数学建模的角度，详细介绍了如何将GNSS测量信息和INS测量信息整合到一个统一的状态方程中。特别地，本书深入剖析了两种主要的组合导航实现方式： 松组合（Loosely Coupled）： 这种方式中，GNSS解算出的三维位置和速度信息直接作为INS的辅助测量，用于校正INS的累积误差。GNSS和INS分别独立进行解算，然后通过某种数据融合算法（如卡尔曼滤波）将两者结果进行融合。松组合的实现相对简单，计算量较小，对GNSS系统的完整性要求相对较低。 紧组合（Tightly Coupled）： 在紧组合方式下，GNSS的原始测量数据（如伪距、载波相位）直接输入到组合导航滤波器中，与INS的测量数据一起进行联合估计。这种方式能够更有效地利用GNSS的原始观测信息，能够容忍一定程度的GNSS信号丢失，并能在GNSS信号受限的情况下提供更优的导航性能。本书详细讲解了紧组合的数学模型，包括如何将GNSS原始测量信息映射到状态向量，以及如何设计相应的滤波算法。 在滤波算法方面，本书对卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其变种进行了详尽的介绍。详细讲解了标准卡尔曼滤波的原理，包括预测（Propagation）和更新（Update）两个阶段。在此基础上，重点介绍了在GNSS/INS组合导航中常用的扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）。EKF通过线性化非线性系统来实现滤波，而UKF则采用确定性采样方法来近似概率分布，理论上比EKF具有更好的性能，尤其是在处理强非线性系统时。书中提供了这些滤波器的详细算法步骤，并结合具体的GNSS/INS组合导航模型进行了推导和讲解。 此外，本书还探讨了其他先进的滤波算法，如粒子滤波（Particle Filter, PF），特别是在处理非高斯噪声或多模态概率分布时，粒子滤波展现出其独特的优势。 第三部分：误差分析与性能提升 为了实现高精度的GNSS/INS组合导航，对误差的精确分析和有效抑制至关重要。本书详细分析了GNSS/INS组合导航系统中的各类误差源，并提出了相应的误差补偿与性能提升策略。 GNSS误差： 包括前面提到的卫星轨道误差、卫星钟差、大气延迟（对流层、电离层）、多路径效应、接收机噪声、几何因子（DOP）等。本书提供了这些误差的建模方法和在组合导航中的处理策略。 INS误差： 包括加速度计和陀螺仪的零偏（Bias）、尺度因子误差、轴不对准误差、随机噪声等。本书深入探讨了如何通过标定技术精确估计这些误差，并在组合导航过程中进行实时补偿。 组合导航误差： 除了GNSS和INS各自的误差外，组合导航还会受到模型误差、滤波收敛性、传感器同步误差等影响。本书详细分析了这些误差的传播规律，并探讨了如何通过优化滤波器的参数、提高传感器的工作频率、采用更精确的运动学模型等方法来减小这些误差。 本书还重点介绍了提高GNSS/INS组合导航性能的关键技术： 时间同步： GNSS和INS数据的精确时间同步是实现高精度组合导航的前提。本书探讨了不同传感器之间的时间同步方法，包括硬件同步和软件同步。 数据融合策略： 除了标准的卡尔曼滤波，本书还讨论了其他数据融合技术，如平方根卡尔曼滤波（Square-Root Kalman Filter）和信息滤波（Information Filter），这些方法在数值稳定性和计算效率方面具有一定的优势。 航位推算（Dead Reckoning）： 在GNSS信号完全丢失的情况下，INS可以独立进行航位推算，提供短期的连续导航。本书探讨了如何在这种情况下利用INS的特性，并讨论了如何平滑地从组合模式切换到纯INS推算模式。 多传感器融合： 针对更复杂的应用场景，本书也触及了将其他传感器（如轮速计、磁力计、气压计、视觉传感器）引入GNSS/INS组合导航系统，以进一步提升导航精度和鲁棒性。 第四部分：应用领域与未来展望 本书的最后部分将理论与实践相结合，展示了GNSS/INS组合导航在各个领域的广泛应用。 航空领域： 在飞机导航、无人机（UAV）自主飞行、精确进近着陆等方面，GNSS/INS组合导航是不可或缺的核心技术。 汽车领域： 在高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶汽车、车道级导航、隧道导航等应用中，GNSS/INS组合导航提供了高精度、高可靠性的定位和姿态信息。 海洋与水下应用： 在船舶导航、水下航行器（AUV/ROV）定位、深海探测等场景，GNSS/INS组合导航发挥着至关重要的作用，特别是在GNSS信号无法到达的水下环境中。 大地测量与工程应用： 在高精度测绘、变形监测、地理信息系统（GIS）、机器人导航等领域，GNSS/INS组合导航也展现出其独特的价值。 军事应用： 在精确制导武器、侦察监视、人员定位等军事领域，GNSS/INS组合导航是保障任务成功和人员安全的关键技术。 最后，本书对GNSS/INS组合导航技术的未来发展趋势进行了展望。包括对新一代GNSS系统（如Galileo, BeiDou）的集成、更高精度惯性传感器的发展（如光学陀螺仪、MEMS传感器）、人工智能和机器学习在导航算法中的应用、以及面向特定应用场景的专用导航解决方案等。 总而言之，《 GNSS 惯性导航组合（第3版）》一书为读者提供了一个全面、深入、系统地了解GNSS/INS组合导航技术的平台。无论您是该领域的学生、研究人员还是工程师，都能从中获得宝贵的知识和启示，并为未来的创新和应用打下坚实的基础。本书内容详实，理论严谨，案例丰富，是理解和掌握这一关键导航技术的重要参考。

评分☆☆☆☆☆

初读《GNSS惯性导航组合 (第3版)》，我便被其磅礴的气势所震撼，它所涵盖的知识点之广、之深，足以让任何一位在相关领域探索的学者或工程师都为之侧目。这本书的内容就像一部精心编排的交响乐，各个部分相互呼应，共同奏响了 GNSS 和 INS 融合的宏伟乐章。我特别喜欢书中对传感器融合数学模型的论述，作者们以极其严谨的笔触，从概率论和统计学的角度出发，阐述了如何将来自不同传感器的信息进行最优估计。对各种滤波算法，尤其是卡尔曼滤波族，其阐释之精妙，犹如庖丁解牛，将复杂的过程分解得丝丝入扣，让我得以窥见其内在的逻辑和数学之美。书中对于实际应用中可能遇到的各种干扰和不确定性，也给出了充分的考虑和分析，例如在城市峡谷、隧道以及 GPS 信号受干扰的情况下，如何保证导航系统的连续性和精度。这一点对我来说尤为重要，因为我在项目实践中常常会遇到类似的挑战。书中对不同融合策略的深入探讨，以及它们在不同场景下的性能表现，为我提供了宝贵的参考，让我在面对复杂的设计需求时，能够做出更明智的决策。这本书不仅仅是理论的堆砌，更是智慧的结晶，它引领我突破了许多思维的定势。

评分☆☆☆☆☆

这部《GNSS惯性导航组合 (第3版)》如同一本深邃的知识宝库，我曾无数次地在其中汲取灵感，并将其视为我个人研究生涯中的一份宝贵财富。初次翻阅，就被其严谨的逻辑和详实的论证所吸引。作者们以清晰的思路，循序渐进地引导读者深入理解GNSS（全球导航卫星系统）与惯性导航系统（INS）的融合原理。从最基础的数学模型和误差分析，到复杂的卡尔曼滤波算法及其变种，每一个概念的引入都恰到好处，并且伴随着大量的公式推导和实例分析，这对于我这样热衷于理论研究的读者来说，无疑是一种极大的慰藉。书中的插图和图表也设计得非常精巧，能够直观地展现复杂的算法流程和数据特性，帮助我快速抓住问题的核心。更值得称道的是，作者在阐述理论的同时，并没有忽略实际应用中的挑战。例如，书中对不同GNSS接收机类型、IMU（惯性测量单元）的特性以及它们在各种环境下的性能表现进行了深入的探讨，这使得我在设计实际导航系统时，能够更加精准地预测和规避潜在的困难。每次重新阅读，我都能发现新的理解和体会，仿佛与书中的知识一同成长。尤其是在处理多源传感器融合的复杂问题时，这本书为我提供了坚实的理论基础和丰富的实践指导，让我能够自信地应对各种技术难题。其内容之深邃，论证之严密，在同类书籍中实属罕见。

评分☆☆☆☆☆

在我眼中，《GNSS惯性导航组合 (第3版)》这本书，是一部关于“精准”与“鲁棒”的百科全书。它并非那种可以随意翻阅的书籍，而是需要静下心来，细细品味，方能体会其精妙之处。我曾多次在书中探索关于传感器融合理论的部分，作者们以极其严谨的笔触，从概率论和信息论的宏观视角，阐述了如何将来自不同模态的数据进行最优整合，使其信息量最大化。我尤其惊叹于书中对多传感器信息融合算法的详尽论述，从经典的卡尔曼滤波及其各种变种，到近年来兴起的基于优化的方法，作者们都进行了深入的剖析，并且对它们的优劣势进行了全面的评估。这一点对我来说至关重要，因为在实际项目中，选择合适的融合算法往往决定了整个系统的性能上限。书中对各种误差源的细致分析，以及针对这些误差的补偿策略，也给了我非常大的启发。我曾尝试应用书中提出的方法来解决实际项目中遇到的传感器误差问题，并取得了显著的成效。这本书不仅仅是技术知识的集合，更是一种解决问题的思路和方法的提供者。

评分☆☆☆☆☆

《GNSS惯性导航组合 (第3版)》这本书，对我来说，更像是一位经验丰富的向导，带领我穿梭于GNSS和INS融合的复杂迷宫。它并没有用华丽的辞藻来包装，而是以一种朴实无华但极具力量的方式，将核心知识娓娓道来。我尤其欣赏书中对不同导航系统的优缺点分析，作者们并没有回避任何一个技术细节，而是坦诚地将它们的局限性也一一呈现，并在此基础上，阐述了为何要进行融合，以及融合的必要性。在这一点上，我觉得这本书非常具有实践指导意义。书中对卡尔曼滤波算法的阐释，真的是我读过的最清晰的版本之一。作者们用非常生动的语言，配合大量的图示，将抽象的数学公式转化为可理解的物理过程，让我能够真正领会到滤波的本质。对于我来说，这本书记住了我许多曾经的困惑，并一一解答。书中关于误差分析和补偿的章节，也为我提供了解决实际问题的思路，例如如何识别和量化不同传感器引入的误差，以及如何设计有效的补偿算法来提高导航精度。书中对一些高级融合算法的介绍，也让我看到了未来的发展方向，这对于我的长远规划非常有帮助。这本书的内容，如同陈年的佳酿，越品越有味道。

评分☆☆☆☆☆

我最近有幸接触到了《GNGNSS惯性导航组合 (第3版)》，这本书给我带来的冲击和启发是难以言喻的。作为一名在导航领域摸爬滚打了多年的工程师，我一直深切地感受到GNSS和INS融合的重要性，但真正能够系统性地梳理和理解这一领域的权威著作却寥寥无几。这本书恰恰填补了这一空白。它的语言风格非常专业且具有高度的学术性，但作者们巧妙地运用了大量的比喻和类比，将那些看似枯燥晦涩的数学模型和算法原理，变得生动易懂。例如，在解释误差传播时，作者会用一个形象的生活场景来比喻，让我瞬间领悟到误差累积的本质。书中对不同融合算法的优劣势进行了详尽的对比分析，并提供了实际的应用场景，这对于我做出技术选型具有极大的指导意义。特别是对于一些高级的滤波技术，如扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF），作者不仅给出了详细的数学推导，还分析了它们在不同条件下的收敛性和计算复杂度，这让我能够更深入地理解其背后的原理，并根据项目需求进行最优选择。书中对最新技术进展的关注也让我印象深刻，涵盖了诸如深度学习在惯性导航中的应用等前沿话题，为我的研究方向提供了新的启示。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次深入的学术对话，它激发了我对这个领域更深层次的思考。

评分☆☆☆☆☆

《GNSS惯性导航组合 (第3版)》这本书，对我而言，是一次深刻的学习经历。它不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪。我一直对 GNSS 和 INS 的融合领域感到好奇，但缺乏系统性的了解。这本书就如同为我打开了一扇全新的大门。书中对不同状态变量表示方法的讨论，以及它们对滤波性能的影响，让我对导航系统的数学建模有了更深的认识。我尤其欣赏作者们在介绍复杂算法时，所采用的循序渐进的方式。他们会先从基础的概念讲起，然后逐步引入更高级的理论，并辅以大量的数学推导和图示，这让我能够逐步消化和理解那些看似晦涩难懂的知识。书中对不同误差源的分析，以及如何进行误差补偿，也给我留下了深刻的印象，这对于提高导航系统的精度至关重要。我特别喜欢书中关于传感器校准和标定的部分，这些内容在实际应用中非常重要，但往往被许多教科书所忽视。这本书的出现，极大地提升了我对 GNSS-INS 融合技术的理解深度，让我能够更自信地面对科研中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

《GNSS惯性导航组合 (第3版)》这本书，对我来说，更像是一位循循善诱的导师，带领我在错综复杂的导航技术领域中找到方向。从我个人的学习体验来看，这本书的结构设计非常人性化。它并没有一开始就抛出大量复杂的公式，而是先从 GNSS 和 INS 的基本原理讲起，分别介绍它们各自的优势和局限性，然后再逐步引入融合的概念。这种由浅入深的学习路径，让我能够循序渐进地掌握核心知识，而不会感到 overwhelmed。我尤其欣赏书中对卡尔曼滤波算法的讲解。作者们花了相当大的篇幅来阐述这个核心算法，从最基础的线性卡尔曼滤波，到非线性系统的扩展卡尔曼滤波，再到更优的无迹卡尔曼滤波，他们都进行了非常细致的推导和讲解，并且提供了大量的伪代码示例，这让我能够很轻松地将其应用到实际编程中。书中关于误差建模和补偿的章节也给我留下了深刻的印象，作者们对各种误差源的分析非常到位，并且提供了多种有效的补偿策略，这对于提高导航系统的精度至关重要。此外，书中还讨论了如何处理 GNSS 信号丢失、惯性器件噪声等实际问题，这些内容对于我们在实际项目中遇到的挑战非常有针对性。这本书的出现，极大地提升了我解决导航系统实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这部《GNSS惯性导航组合 (第3版)》在我看来，是一部值得反复研读的案头宝典。它并非一本易于“速成”的书籍，其内容之深邃，论证之严谨，足以让每一位认真钻研的读者都受益匪浅。我曾无数次地沉浸在书中关于状态估计理论的海洋中，从概率论和统计学的根基出发，作者们层层深入，将复杂的算法原理梳理得井井有条。我特别欣赏书中对不同卡尔曼滤波变种的比较分析，它们不仅在数学模型上有所不同，在实际应用中的表现也各有千秋。作者们对这些细微的差别进行了详尽的阐述，并结合实际场景给出了应用建议，这对于我选择最适合项目需求的算法至关重要。书中对传感器误差的深入剖析，以及如何进行有效的误差补偿，更是让我印象深刻。我曾尝试运用书中介绍的误差建模方法来提升我所负责的导航系统的精度，并取得了显著的成效。这本书不仅仅提供了理论知识，更重要的是，它教会了我如何去思考和解决导航系统中的实际问题，是我在技术道路上不可多得的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

对于《GNSS惯性导航组合 (第3版)》这本书，我的评价可以说是充满了敬意。它并非一本轻松读物，但其深度和广度，却是我在寻找一本能够真正指导我进行 GNSS-INS 融合研究的权威著作时，所期待的。书中对状态估计理论的阐述，是我接触过的最系统、最全面的。从贝叶斯滤波的理论基础，到马尔可夫链的性质，再到粒子滤波的近似方法，作者们都进行了详尽的论述，为理解卡尔曼滤波及其变种打下了坚实的理论基础。我印象深刻的是，书中对于不同卡尔曼滤波变种的比较分析，不仅仅停留在公式的层面，还深入探讨了它们在计算复杂度、收敛速度以及对非线性系统的适应性等方面的差异，这对于我在实际项目中选择合适的滤波算法提供了非常有价值的参考。此外，书中对模型误差和测量噪声的处理方式，以及如何进行系统辨识，也给我留下了深刻的印象，这对于构建一个鲁棒的导航系统至关重要。我特别喜欢书中提供的一些案例研究，它们将理论知识与实际应用紧密结合，让我能够更直观地理解各种算法的实际效果。这本书不仅是知识的宝库，更是智慧的灯塔，指引我在导航技术领域不断前行。

评分☆☆☆☆☆

《GNGNSS惯性导航组合 (第3版)》这本书，对我来说，更像是一位经验丰富的“老工匠”，用最扎实的技艺，向我们展示了 GNSS 和 INS 融合的魅力。它并没有刻意追求华丽的辞藻，而是以一种务实、严谨的风格，将复杂的导航技术原理娓娓道来。我尤其欣赏书中对卡尔曼滤波算法的讲解，作者们用非常形象的比喻，将抽象的数学公式转化为易于理解的物理过程，让我能够真正领会到滤波的本质。这对于我理解如何让不同的传感器“协同工作”，从而获得比单一传感器更优的结果，提供了极大的帮助。书中关于误差建模和补偿的章节，也让我受益匪浅。作者们对各种误差源的分析非常到位，并且提供了多种有效的补偿策略，这对于提高导航系统的精度至关重要。我曾多次尝试将书中介绍的算法应用到我的实际项目中，并从中获得了宝贵的经验。这本书的出现，不仅仅提升了我对 GNSS-INS 融合技术的理论理解，更重要的是，它也极大地增强了我解决实际工程问题的信心。