基本信息
书名：捷联惯导动基座对准新方法及导航误差抑制技术研究
定价：50.00元
作者：练军想
出版社：国防工业出版社
出版日期：2016-06-01
ISBN：9787118102628
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.4kg
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内容提要
本书共包含7部分内容，包括：绪论，捷联惯导惯性系对准方法研究，典型环境下惯性系对准方法的应用研究，惯性系动基座对准实验验证，惯导系统误差转动抑制机理研究，惯导系统误差转动抑制实验研究，结论与展望等方面内容。
目录
作者介绍
文摘
序言
现代导航技术前沿探索：高精度惯性导航系统核心问题解析与创新解决方案 引言： 在全球化加速、军事现代化需求日益增长的今天，高精度、高可靠性的导航定位技术已成为国家安全、经济发展和社会运行不可或缺的关键支撑。尤其在复杂电磁环境、GPS信号受干扰甚至丢失的极端情况下，惯性导航系统（INS）凭借其自主、连续、不受外部信号影响的优势，显得尤为重要。然而，传统的捷联惯性导航系统（SINS）在实际应用中，始终面临着基座对准精度不高、导航误差累积迅速等核心挑战，严重制约了其性能的发挥。本书籍聚焦于此关键技术瓶颈，深入剖析了惯性导航系统中最为棘手的几个问题，并在此基础上，提出了一系列具有创新性和前瞻性的解决方案，旨在推动惯性导航技术迈向新的高度。 第一章：捷联惯性导航系统基座对准技术现状与挑战 本章将首先系统性地梳理和介绍目前捷联惯性导航系统基座对准技术的基本原理和主流方法。我们将从经典的对准方式出发，如初始对准、平台对准等，详细阐述其数学模型、误差来源以及影响因素。在此基础上，深入探讨现有对准技术在精度、速度、鲁棒性以及适应性等方面存在的不足。 传统对准方法的局限性： 分析为什么在某些应用场景下，例如快速运动平台、高动态环境、以及对初始姿态要求极高的场合，现有对准方法难以满足严苛的精度要求。例如，一些方法依赖于平台静止或缓慢运动，在动态环境下精度会显著下降。 外部信息融合的挑战： 阐述当前如何通过融合GPS、陀螺仪、加速度计等多种传感器信息来提升对准精度，并分析在信号遮挡、多径效应等复杂电磁环境下，这种融合方式所面临的挑战，以及如何有效处理和辨别无效或错误的外部信息。 误差传播机制： 详细解析基座对准误差如何作为初始误差注入到导航解算过程中，并分析其在后续导航过程中的累积和放大机制，为后续的导航误差抑制技术奠定理论基础。 模型不确定性与参数辨识： 探讨惯性传感器模型的不确定性、非线性以及参数随环境变化的特点，分析这些因素对对准精度的影响，以及现有参数辨识方法在实时性和精度方面的局限。 第二章：新型捷联惯导基座对准方法研究 针对第一章所暴露出的挑战，本章将重点介绍并推导一系列创新的捷联惯导基座对准新方法。这些新方法将基于更先进的数学模型和算法，力求在对准精度、速度以及鲁棒性方面实现突破。 高精度动态对准技术： 提出适用于高动态环境下的一种新型对准算法。该算法可能利用模型预测控制（MPC）或先进状态估计方法（如扩展卡尔曼滤波E-KF、无迹卡尔曼滤波UKF的变种），在充分考虑平台动态特性的同时，实现对惯性传感器误差的在线估计与补偿，从而显著提高动态条件下的对准精度。 基于观测量的对准增强： 探讨如何设计和利用新型的观测信息来增强对准过程。这可能包括但不限于利用摄像头视觉信息、磁力计数据，甚至地磁场的空间分布信息，通过多源信息融合，构建更丰富的对准模型，提升对准的精度和可靠性。 自适应与智能对准策略： 研究开发一种能够根据环境变化、平台状态以及传感器性能进行自适应调整的对准策略。例如，利用机器学习的方法，实时学习和辨识传感器误差模型，并动态调整滤波器的参数或模型参数，以达到最佳的对准效果。 低功耗与快速对准方案： 针对对准速度要求极高的应用场景，探索能够实现快速收敛且对功耗要求较低的对准算法，可能涉及一些近似计算或基于采样的方法，在满足应用需求的前提下，最大化资源利用效率。 第三章：惯性导航系统中的关键误差来源分析 本章将聚焦于惯性导航系统在正常工作过程中的关键误差来源，并对其进行深入的数学建模和理论分析。理解这些误差的产生机制是后续进行有效抑制的前提。 惯性传感器误差： 详细分析陀螺仪和加速度计的静态误差（零偏、尺度因子误差、轴倾角误差等）和动态误差（随机噪声、角随机游走、速度随机游走、温度漂移等）。将介绍这些误差如何随时间和环境变化而演变。 模型误差： 探讨导航算法中使用的地球模型、平台运动模型等简化假设所带来的误差。例如，地球形状的非均匀性、大气的扰动对测量值的影响，以及对平台运动进行的解析模型无法完全准确描述时的误差。 量化误差与离散化误差： 在数字系统中，传感器读数的量化以及导航算法的离散化都会引入误差，本章将对其进行分析。 平台运动特性影响： 分析平台在不同运动状态下的特性，例如高纬度地区地球自转角速度的影响，以及平台在高动态运动时可能引起的传感器饱和或非线性效应。 第四章：导航误差的抑制技术研究 在充分理解了误差来源之后，本章将重点介绍和研究一系列创新的导航误差抑制技术，以期大幅度提高惯性导航系统的长期精度和可靠性。 误差补偿与校正策略： 提出基于前述误差分析的实时误差补偿与校正方法。这可能包括利用在线辨识的传感器误差模型进行补偿，或者利用辅助传感器（如磁力计、气压计）来校正累积的垂直位置和姿态误差。 滤波与平滑算法优化： 深入研究并改进现有的滤波与平滑算法，例如，针对惯性导航系统的非线性特点，提出新型的非线性滤波方法（如无迹卡尔曼滤波UKF、粒子滤波PF等）在导航误差抑制方面的应用。同时，研究如何优化滤波器的设计参数，以在收敛速度和跟踪精度之间找到最佳平衡。 基于多源信息融合的导航增强： 进一步深化对多源信息融合在导航误差抑制方面的应用。除了GPS，还将考虑融合视觉里程计（VIO）、激光雷达SLAM（LiDAR-SLAM）、惯性测量单元（IMU）等，构建更鲁棒的导航系统。分析如何在信息不完整或不可靠时，依然能保持高精度的导航能力。 自学习与智能导航： 探索利用机器学习和人工智能技术，构建能够自主学习环境特征、识别并抑制导航误差的智能导航系统。例如，训练神经网络模型来预测和补偿传感器漂移，或者利用强化学习来优化导航策略，以最小化累积误差。 长时程导航策略： 针对需要长时间自主导航的应用场景，提出能够有效抑制误差长期累积的导航策略。这可能包括利用特殊的轨迹规划、周期性的辅助信息校准，或者结合预先建立的高精度地图进行比对和修正。 第五章：仿真与实验验证 本章将详细介绍如何通过仿真和实际实验来验证上述提出的新方法和技术。 仿真平台构建： 介绍如何构建一个高保真的惯性导航仿真平台，能够模拟各种复杂的运动场景、传感器误差模型以及环境干扰，用于对算法的性能进行初步评估。 关键指标评估： 定义一系列用于评估对准和导航性能的关键指标，例如，对准误差（方位角、俯仰角、横滚角）、定位精度（2D RMS, 3D RMS）、速度精度、以及导航误差的累积速率等。 实验设计与实施： 详细阐述如何设计并实施实际的实验，包括选择合适的测试平台（如无人机、地面车辆、水下机器人等）、配置惯性测量单元和其他辅助传感器，以及在不同环境下进行测试。 仿真与实验结果对比分析： 对仿真结果和实验结果进行详细的对比分析，说明新方法在不同场景下的优势和局限性，并解释可能存在的偏差原因。 结论与展望： 本书籍通过对捷联惯性导航系统基座对准和导航误差抑制技术的深入研究，提出了一系列创新性的解决方案。这些技术有望显著提升惯性导航系统的精度、可靠性和适应性，为无人驾驶、自主机器人、航空航天、国防军事等领域的快速发展提供强有力的技术支撑。未来，随着传感器技术的不断进步和算法研究的深入，惯性导航技术将朝着更加智能化、微型化、低功耗化的方向发展，并在更广泛的领域发挥重要作用。 参考文献 （此部分将列出与本书内容相关的详细文献列表，旨在为读者提供更深入的学术背景和研究方向。）
这本书的行文风格非常严谨，但又不失学术上的灵动性。它不是那种枯燥的公式堆砌，而是通过清晰的逻辑链条，引导读者从宏观的系统架构层层深入到微观的算法细节。最难能可贵的是，作者在引入新概念时，都会清晰地回顾前置知识，确保读者不会在复杂的数学符号中迷失方向。对于那些希望跨学科学习导航和控制的读者来说，这本书提供了一个绝佳的平台，它巧妙地融合了控制理论、信号处理和估计理论的精髓。特别是在探讨新型传感器融合策略时，作者的论述逻辑清晰，对比公正，没有偏袒任何一种现有的主流技术，而是客观地分析了每种方法的优劣和适用场景。读完这本书，感觉自己的知识体系得到了极大的拓展和巩固，对整个导航系统的理解进入了一个新的层次。