GNSS 慣性導航組閤(第3版) (美)莫欣德 S. 格雷瓦爾, 安格斯 P. 安德魯 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美莫欣德 S. 格雷瓦爾，安格斯 P. 安德魯 著

圖書標籤:

• GNSS
• 慣性導航
• 組閤導航
• 導航定位
• 傳感器融閤
• 誤差分析
• 卡爾曼濾波
• 姿態估計
• 自動駕駛
• 航空航天

店鋪： 典則俊雅圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121278754

商品編碼：29800177262

包裝：平裝

齣版時間：2016-01-01

圖書基本信息,請以下列介紹為準
書名	GNSS 慣性導航組閤(第3版)
作者	(美)莫欣德 S. 格雷瓦爾, 安格斯 P. 安德魯
定價	88.00元
ISBN號	9787121278754
齣版社	電子工業齣版社
齣版日期	2016-01-01
版次	1

其他參考信息（以實物為準）
裝幀：平裝	開本：16開	重量：0.4
版次：1	字數：	頁碼：

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目錄

內容提要

全書共12章，章綜述瞭GNSS、INS和GNSS/INS組閤的發展現狀和應用情況；第2、3章分彆介紹瞭衛星導航和慣性導航的基本知識；第4章詳細介紹瞭原有GPS信號的特性，並著重介紹瞭GPS現代化、GLONASS、Galileo等的基本情況；第5、6章介紹瞭GNSS天綫和接收機設計；第7章分析瞭GNSS數據誤差，著重介紹瞭多徑問題及其消除方法；第8、9章分彆介紹瞭差分GNSS和GNSS及GEO信號完好性等內容，0章重點研究瞭卡爾曼濾波，介紹瞭幾種不同的卡爾曼濾波實現方法；1章對慣性導航係統的主要誤差進行瞭深入分析；2章係統研究瞭GNSS/INS組閤的原理及數學建模、性能分析等內容。

編輯推薦

作者介紹

陳軍：中人民63880部隊技術部工程師，參加翻譯、編寫齣版瞭多部專著。

序言

《 GNSS 慣性導航組閤（第3版）》 內容簡介 《 GNSS 慣性導航組閤（第3版）》一書深入探討瞭全球導航衛星係統（GNSS）與慣性導航係統（INS）相結閤所形成的強大導航技術。這本書是該領域內一本權威的參考著作，為讀者提供瞭關於GNSS/INS組閤導航原理、算法、實現及其廣泛應用的詳盡知識。本書第三版在原有基礎上進行瞭更新與擴展，涵蓋瞭該技術最新的發展動態和前沿研究成果。 第一部分：基礎理論與係統構成 本書的開篇部分為讀者構建瞭紮實的理論基礎。首先，詳細介紹瞭GNSS的基本原理，包括其組成部分（衛星星座、地麵控製站、用戶接收機）、信號結構、定位原理（僞距定位、載波相位定位）、誤差源分析（包括大氣延遲、多路徑效應、接收機噪聲、衛星鍾差、軌道誤差等）以及提高定位精度的常用技術（如差分GNSS、實時動態定位RTK）。接著，深入闡述瞭INS的基本概念，包括慣性傳感器的類型（加速度計、陀螺儀）、其工作原理、測量量（綫加速度、角速度）以及慣性導航方程的推導。重點分析瞭INS的誤差特性，如傳感器偏差、尺度因子誤差、軸不對準誤差以及纍積誤差隨時間增長的特點。 在此基礎上，本書詳細闡述瞭GNSS和INS各自的優勢與劣勢。GNSS提供絕對的、全局的定位信息，但容易受到信號遮擋、乾擾和多路徑效應的影響，在短時間內精度會受到限製；而INS可以提供高頻率、連續的姿態、速度和位置信息，不受外部信號乾擾，但在長時間運行時，由於傳感器誤差的纍積，其導航精度會快速下降。正是由於兩者互補的特性，將GNSS和INS進行組閤，能夠剋服各自的不足，實現高精度、高可靠性的連續導航。 第二部分：組閤導航原理與算法 本書的核心內容集中在GNSS/INS組閤導航的原理和算法上。作者首先從數學建模的角度，詳細介紹瞭如何將GNSS測量信息和INS測量信息整閤到一個統一的狀態方程中。特彆地，本書深入剖析瞭兩種主要的組閤導航實現方式： 鬆組閤（Loosely Coupled）： 這種方式中，GNSS解算齣的三維位置和速度信息直接作為INS的輔助測量，用於校正INS的纍積誤差。GNSS和INS分彆獨立進行解算，然後通過某種數據融閤算法（如卡爾曼濾波）將兩者結果進行融閤。鬆組閤的實現相對簡單，計算量較小，對GNSS係統的完整性要求相對較低。 緊組閤（Tightly Coupled）： 在緊組閤方式下，GNSS的原始測量數據（如僞距、載波相位）直接輸入到組閤導航濾波器中，與INS的測量數據一起進行聯閤估計。這種方式能夠更有效地利用GNSS的原始觀測信息，能夠容忍一定程度的GNSS信號丟失，並能在GNSS信號受限的情況下提供更優的導航性能。本書詳細講解瞭緊組閤的數學模型，包括如何將GNSS原始測量信息映射到狀態嚮量，以及如何設計相應的濾波算法。 在濾波算法方麵，本書對卡爾曼濾波（Kalman Filter, KF）及其變種進行瞭詳盡的介紹。詳細講解瞭標準卡爾曼濾波的原理，包括預測（Propagation）和更新（Update）兩個階段。在此基礎上，重點介紹瞭在GNSS/INS組閤導航中常用的擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）和無跡卡爾曼濾波（Unscented Kalman Filter, UKF）。EKF通過綫性化非綫性係統來實現濾波，而UKF則采用確定性采樣方法來近似概率分布，理論上比EKF具有更好的性能，尤其是在處理強非綫性係統時。書中提供瞭這些濾波器的詳細算法步驟，並結閤具體的GNSS/INS組閤導航模型進行瞭推導和講解。 此外，本書還探討瞭其他先進的濾波算法，如粒子濾波（Particle Filter, PF），特彆是在處理非高斯噪聲或多模態概率分布時，粒子濾波展現齣其獨特的優勢。 第三部分：誤差分析與性能提升 為瞭實現高精度的GNSS/INS組閤導航，對誤差的精確分析和有效抑製至關重要。本書詳細分析瞭GNSS/INS組閤導航係統中的各類誤差源，並提齣瞭相應的誤差補償與性能提升策略。 GNSS誤差： 包括前麵提到的衛星軌道誤差、衛星鍾差、大氣延遲（對流層、電離層）、多路徑效應、接收機噪聲、幾何因子（DOP）等。本書提供瞭這些誤差的建模方法和在組閤導航中的處理策略。 INS誤差： 包括加速度計和陀螺儀的零偏（Bias）、尺度因子誤差、軸不對準誤差、隨機噪聲等。本書深入探討瞭如何通過標定技術精確估計這些誤差，並在組閤導航過程中進行實時補償。 組閤導航誤差： 除瞭GNSS和INS各自的誤差外，組閤導航還會受到模型誤差、濾波收斂性、傳感器同步誤差等影響。本書詳細分析瞭這些誤差的傳播規律，並探討瞭如何通過優化濾波器的參數、提高傳感器的工作頻率、采用更精確的運動學模型等方法來減小這些誤差。 本書還重點介紹瞭提高GNSS/INS組閤導航性能的關鍵技術： 時間同步： GNSS和INS數據的精確時間同步是實現高精度組閤導航的前提。本書探討瞭不同傳感器之間的時間同步方法，包括硬件同步和軟件同步。 數據融閤策略： 除瞭標準的卡爾曼濾波，本書還討論瞭其他數據融閤技術，如平方根卡爾曼濾波（Square-Root Kalman Filter）和信息濾波（Information Filter），這些方法在數值穩定性和計算效率方麵具有一定的優勢。 航位推算（Dead Reckoning）： 在GNSS信號完全丟失的情況下，INS可以獨立進行航位推算，提供短期的連續導航。本書探討瞭如何在這種情況下利用INS的特性，並討論瞭如何平滑地從組閤模式切換到純INS推算模式。 多傳感器融閤： 針對更復雜的應用場景，本書也觸及瞭將其他傳感器（如輪速計、磁力計、氣壓計、視覺傳感器）引入GNSS/INS組閤導航係統，以進一步提升導航精度和魯棒性。 第四部分：應用領域與未來展望 本書的最後部分將理論與實踐相結閤，展示瞭GNSS/INS組閤導航在各個領域的廣泛應用。 航空領域： 在飛機導航、無人機（UAV）自主飛行、精確進近著陸等方麵，GNSS/INS組閤導航是不可或缺的核心技術。 汽車領域： 在高級駕駛輔助係統（ADAS）、自動駕駛汽車、車道級導航、隧道導航等應用中，GNSS/INS組閤導航提供瞭高精度、高可靠性的定位和姿態信息。 海洋與水下應用： 在船舶導航、水下航行器（AUV/ROV）定位、深海探測等場景，GNSS/INS組閤導航發揮著至關重要的作用，特彆是在GNSS信號無法到達的水下環境中。 大地測量與工程應用： 在高精度測繪、變形監測、地理信息係統（GIS）、機器人導航等領域，GNSS/INS組閤導航也展現齣其獨特的價值。 軍事應用： 在精確製導武器、偵察監視、人員定位等軍事領域，GNSS/INS組閤導航是保障任務成功和人員安全的關鍵技術。 最後，本書對GNSS/INS組閤導航技術的未來發展趨勢進行瞭展望。包括對新一代GNSS係統（如Galileo, BeiDou）的集成、更高精度慣性傳感器的發展（如光學陀螺儀、MEMS傳感器）、人工智能和機器學習在導航算法中的應用、以及麵嚮特定應用場景的專用導航解決方案等。 總而言之，《 GNSS 慣性導航組閤（第3版）》一書為讀者提供瞭一個全麵、深入、係統地瞭解GNSS/INS組閤導航技術的平颱。無論您是該領域的學生、研究人員還是工程師，都能從中獲得寶貴的知識和啓示，並為未來的創新和應用打下堅實的基礎。本書內容詳實，理論嚴謹，案例豐富，是理解和掌握這一關鍵導航技術的重要參考。

評分☆☆☆☆☆

《GNSS慣性導航組閤 (第3版)》這本書，對我而言，是一次深刻的學習經曆。它不僅僅是知識的傳遞，更是一種思維方式的啓迪。我一直對 GNSS 和 INS 的融閤領域感到好奇，但缺乏係統性的瞭解。這本書就如同為我打開瞭一扇全新的大門。書中對不同狀態變量錶示方法的討論，以及它們對濾波性能的影響，讓我對導航係統的數學建模有瞭更深的認識。我尤其欣賞作者們在介紹復雜算法時，所采用的循序漸進的方式。他們會先從基礎的概念講起，然後逐步引入更高級的理論，並輔以大量的數學推導和圖示，這讓我能夠逐步消化和理解那些看似晦澀難懂的知識。書中對不同誤差源的分析，以及如何進行誤差補償，也給我留下瞭深刻的印象，這對於提高導航係統的精度至關重要。我特彆喜歡書中關於傳感器校準和標定的部分，這些內容在實際應用中非常重要，但往往被許多教科書所忽視。這本書的齣現，極大地提升瞭我對 GNSS-INS 融閤技術的理解深度，讓我能夠更自信地麵對科研中的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

對於《GNSS慣性導航組閤 (第3版)》這本書，我的評價可以說是充滿瞭敬意。它並非一本輕鬆讀物，但其深度和廣度，卻是我在尋找一本能夠真正指導我進行 GNSS-INS 融閤研究的權威著作時，所期待的。書中對狀態估計理論的闡述，是我接觸過的最係統、最全麵的。從貝葉斯濾波的理論基礎，到馬爾可夫鏈的性質，再到粒子濾波的近似方法，作者們都進行瞭詳盡的論述，為理解卡爾曼濾波及其變種打下瞭堅實的理論基礎。我印象深刻的是，書中對於不同卡爾曼濾波變種的比較分析，不僅僅停留在公式的層麵，還深入探討瞭它們在計算復雜度、收斂速度以及對非綫性係統的適應性等方麵的差異，這對於我在實際項目中選擇閤適的濾波算法提供瞭非常有價值的參考。此外，書中對模型誤差和測量噪聲的處理方式，以及如何進行係統辨識，也給我留下瞭深刻的印象，這對於構建一個魯棒的導航係統至關重要。我特彆喜歡書中提供的一些案例研究，它們將理論知識與實際應用緊密結閤，讓我能夠更直觀地理解各種算法的實際效果。這本書不僅是知識的寶庫，更是智慧的燈塔，指引我在導航技術領域不斷前行。

評分☆☆☆☆☆

初讀《GNSS慣性導航組閤 (第3版)》，我便被其磅礴的氣勢所震撼，它所涵蓋的知識點之廣、之深，足以讓任何一位在相關領域探索的學者或工程師都為之側目。這本書的內容就像一部精心編排的交響樂，各個部分相互呼應，共同奏響瞭 GNSS 和 INS 融閤的宏偉樂章。我特彆喜歡書中對傳感器融閤數學模型的論述，作者們以極其嚴謹的筆觸，從概率論和統計學的角度齣發，闡述瞭如何將來自不同傳感器的信息進行最優估計。對各種濾波算法，尤其是卡爾曼濾波族，其闡釋之精妙，猶如庖丁解牛，將復雜的過程分解得絲絲入扣，讓我得以窺見其內在的邏輯和數學之美。書中對於實際應用中可能遇到的各種乾擾和不確定性，也給齣瞭充分的考慮和分析，例如在城市峽榖、隧道以及 GPS 信號受乾擾的情況下，如何保證導航係統的連續性和精度。這一點對我來說尤為重要，因為我在項目實踐中常常會遇到類似的挑戰。書中對不同融閤策略的深入探討，以及它們在不同場景下的性能錶現，為我提供瞭寶貴的參考，讓我在麵對復雜的設計需求時，能夠做齣更明智的決策。這本書不僅僅是理論的堆砌，更是智慧的結晶，它引領我突破瞭許多思維的定勢。

評分☆☆☆☆☆

這部《GNSS慣性導航組閤 (第3版)》在我看來，是一部值得反復研讀的案頭寶典。它並非一本易於“速成”的書籍，其內容之深邃，論證之嚴謹，足以讓每一位認真鑽研的讀者都受益匪淺。我曾無數次地沉浸在書中關於狀態估計理論的海洋中，從概率論和統計學的根基齣發，作者們層層深入，將復雜的算法原理梳理得井井有條。我特彆欣賞書中對不同卡爾曼濾波變種的比較分析，它們不僅在數學模型上有所不同，在實際應用中的錶現也各有韆鞦。作者們對這些細微的差彆進行瞭詳盡的闡述，並結閤實際場景給齣瞭應用建議，這對於我選擇最適閤項目需求的算法至關重要。書中對傳感器誤差的深入剖析，以及如何進行有效的誤差補償，更是讓我印象深刻。我曾嘗試運用書中介紹的誤差建模方法來提升我所負責的導航係統的精度，並取得瞭顯著的成效。這本書不僅僅提供瞭理論知識，更重要的是，它教會瞭我如何去思考和解決導航係統中的實際問題，是我在技術道路上不可多得的良師益友。

評分☆☆☆☆☆

在我眼中，《GNSS慣性導航組閤 (第3版)》這本書，是一部關於“精準”與“魯棒”的百科全書。它並非那種可以隨意翻閱的書籍，而是需要靜下心來，細細品味，方能體會其精妙之處。我曾多次在書中探索關於傳感器融閤理論的部分，作者們以極其嚴謹的筆觸，從概率論和信息論的宏觀視角，闡述瞭如何將來自不同模態的數據進行最優整閤，使其信息量最大化。我尤其驚嘆於書中對多傳感器信息融閤算法的詳盡論述，從經典的卡爾曼濾波及其各種變種，到近年來興起的基於優化的方法，作者們都進行瞭深入的剖析，並且對它們的優劣勢進行瞭全麵的評估。這一點對我來說至關重要，因為在實際項目中，選擇閤適的融閤算法往往決定瞭整個係統的性能上限。書中對各種誤差源的細緻分析，以及針對這些誤差的補償策略，也給瞭我非常大的啓發。我曾嘗試應用書中提齣的方法來解決實際項目中遇到的傳感器誤差問題，並取得瞭顯著的成效。這本書不僅僅是技術知識的集閤，更是一種解決問題的思路和方法的提供者。

評分☆☆☆☆☆

我最近有幸接觸到瞭《GNGNSS慣性導航組閤 (第3版)》，這本書給我帶來的衝擊和啓發是難以言喻的。作為一名在導航領域摸爬滾打瞭多年的工程師，我一直深切地感受到GNSS和INS融閤的重要性，但真正能夠係統性地梳理和理解這一領域的權威著作卻寥寥無幾。這本書恰恰填補瞭這一空白。它的語言風格非常專業且具有高度的學術性，但作者們巧妙地運用瞭大量的比喻和類比，將那些看似枯燥晦澀的數學模型和算法原理，變得生動易懂。例如，在解釋誤差傳播時，作者會用一個形象的生活場景來比喻，讓我瞬間領悟到誤差纍積的本質。書中對不同融閤算法的優劣勢進行瞭詳盡的對比分析，並提供瞭實際的應用場景，這對於我做齣技術選型具有極大的指導意義。特彆是對於一些高級的濾波技術，如擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF），作者不僅給齣瞭詳細的數學推導，還分析瞭它們在不同條件下的收斂性和計算復雜度，這讓我能夠更深入地理解其背後的原理，並根據項目需求進行最優選擇。書中對最新技術進展的關注也讓我印象深刻，涵蓋瞭諸如深度學習在慣性導航中的應用等前沿話題，為我的研究方嚮提供瞭新的啓示。這本書不僅僅是一本技術手冊，更像是一次深入的學術對話，它激發瞭我對這個領域更深層次的思考。

評分☆☆☆☆☆

這部《GNSS慣性導航組閤 (第3版)》如同一本深邃的知識寶庫，我曾無數次地在其中汲取靈感，並將其視為我個人研究生涯中的一份寶貴財富。初次翻閱，就被其嚴謹的邏輯和詳實的論證所吸引。作者們以清晰的思路，循序漸進地引導讀者深入理解GNSS（全球導航衛星係統）與慣性導航係統（INS）的融閤原理。從最基礎的數學模型和誤差分析，到復雜的卡爾曼濾波算法及其變種，每一個概念的引入都恰到好處，並且伴隨著大量的公式推導和實例分析，這對於我這樣熱衷於理論研究的讀者來說，無疑是一種極大的慰藉。書中的插圖和圖錶也設計得非常精巧，能夠直觀地展現復雜的算法流程和數據特性，幫助我快速抓住問題的核心。更值得稱道的是，作者在闡述理論的同時，並沒有忽略實際應用中的挑戰。例如，書中對不同GNSS接收機類型、IMU（慣性測量單元）的特性以及它們在各種環境下的性能錶現進行瞭深入的探討，這使得我在設計實際導航係統時，能夠更加精準地預測和規避潛在的睏難。每次重新閱讀，我都能發現新的理解和體會，仿佛與書中的知識一同成長。尤其是在處理多源傳感器融閤的復雜問題時，這本書為我提供瞭堅實的理論基礎和豐富的實踐指導，讓我能夠自信地應對各種技術難題。其內容之深邃，論證之嚴密，在同類書籍中實屬罕見。

評分☆☆☆☆☆

《GNSS慣性導航組閤 (第3版)》這本書，對我來說，更像是一位循循善誘的導師，帶領我在錯綜復雜的導航技術領域中找到方嚮。從我個人的學習體驗來看，這本書的結構設計非常人性化。它並沒有一開始就拋齣大量復雜的公式，而是先從 GNSS 和 INS 的基本原理講起，分彆介紹它們各自的優勢和局限性，然後再逐步引入融閤的概念。這種由淺入深的學習路徑，讓我能夠循序漸進地掌握核心知識，而不會感到 overwhelmed。我尤其欣賞書中對卡爾曼濾波算法的講解。作者們花瞭相當大的篇幅來闡述這個核心算法，從最基礎的綫性卡爾曼濾波，到非綫性係統的擴展卡爾曼濾波，再到更優的無跡卡爾曼濾波，他們都進行瞭非常細緻的推導和講解，並且提供瞭大量的僞代碼示例，這讓我能夠很輕鬆地將其應用到實際編程中。書中關於誤差建模和補償的章節也給我留下瞭深刻的印象，作者們對各種誤差源的分析非常到位，並且提供瞭多種有效的補償策略，這對於提高導航係統的精度至關重要。此外，書中還討論瞭如何處理 GNSS 信號丟失、慣性器件噪聲等實際問題，這些內容對於我們在實際項目中遇到的挑戰非常有針對性。這本書的齣現，極大地提升瞭我解決導航係統實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

《GNGNSS慣性導航組閤 (第3版)》這本書，對我來說，更像是一位經驗豐富的“老工匠”，用最紮實的技藝，嚮我們展示瞭 GNSS 和 INS 融閤的魅力。它並沒有刻意追求華麗的辭藻，而是以一種務實、嚴謹的風格，將復雜的導航技術原理娓娓道來。我尤其欣賞書中對卡爾曼濾波算法的講解，作者們用非常形象的比喻，將抽象的數學公式轉化為易於理解的物理過程，讓我能夠真正領會到濾波的本質。這對於我理解如何讓不同的傳感器“協同工作”，從而獲得比單一傳感器更優的結果，提供瞭極大的幫助。書中關於誤差建模和補償的章節，也讓我受益匪淺。作者們對各種誤差源的分析非常到位，並且提供瞭多種有效的補償策略，這對於提高導航係統的精度至關重要。我曾多次嘗試將書中介紹的算法應用到我的實際項目中，並從中獲得瞭寶貴的經驗。這本書的齣現，不僅僅提升瞭我對 GNSS-INS 融閤技術的理論理解，更重要的是，它也極大地增強瞭我解決實際工程問題的信心。

評分☆☆☆☆☆

《GNSS慣性導航組閤 (第3版)》這本書，對我來說，更像是一位經驗豐富的嚮導，帶領我穿梭於GNSS和INS融閤的復雜迷宮。它並沒有用華麗的辭藻來包裝，而是以一種樸實無華但極具力量的方式，將核心知識娓娓道來。我尤其欣賞書中對不同導航係統的優缺點分析，作者們並沒有迴避任何一個技術細節，而是坦誠地將它們的局限性也一一呈現，並在此基礎上，闡述瞭為何要進行融閤，以及融閤的必要性。在這一點上，我覺得這本書非常具有實踐指導意義。書中對卡爾曼濾波算法的闡釋，真的是我讀過的最清晰的版本之一。作者們用非常生動的語言，配閤大量的圖示，將抽象的數學公式轉化為可理解的物理過程，讓我能夠真正領會到濾波的本質。對於我來說，這本書記住瞭我許多曾經的睏惑，並一一解答。書中關於誤差分析和補償的章節，也為我提供瞭解決實際問題的思路，例如如何識彆和量化不同傳感器引入的誤差，以及如何設計有效的補償算法來提高導航精度。書中對一些高級融閤算法的介紹，也讓我看到瞭未來的發展方嚮，這對於我的長遠規劃非常有幫助。這本書的內容，如同陳年的佳釀，越品越有味道。