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
《惯性导航系统在现代军事与航空航天中的应用与挑战》 内容简介 本书深入探讨了惯性导航系统（INS）在现代军事、航空航天以及高精度定位领域的核心作用、关键技术及其面临的挑战。全书围绕惯性导航系统的原理、设计、误差分析、优化策略以及前沿应用方向展开，旨在为相关领域的科研人员、工程师和技术爱好者提供一本详实而富有洞察力的参考读物。 第一章 绪论 本章首先回顾了惯性导航技术的发展历程，从早期的机械式陀螺系统到现代的光学陀螺和MEMS（微机电系统）惯性传感器，梳理了技术演进的关键节点。接着，阐述了惯性导航系统在现代国防、航空航天、高精度测绘、自动驾驶等领域不可替代的地位。重点分析了惯性导航系统的基本原理，即利用惯性传感器测量平台的加速度和角速度，通过积分运算推算出平台的姿态、速度和位置信息。本书的研究背景与意义在于，随着现代战争形态的变革和航空航天技术的飞速发展，对惯性导航系统的精度、可靠性和自主性提出了前所未有的要求。如何进一步提高系统的对准精度、抑制各种误差源的影响，并实现更长时间的自主导航，是当前研究的重点和难点。最后，对全书的章节结构和研究内容进行了概览，为读者构建了清晰的学习路径。 第二章 惯性导航系统基本原理与组成 本章详细解析了惯性导航系统的核心工作原理。首先，深入讲解了惯性导航系统的数学模型，包括欧拉方程、牛顿运动定律在导航坐标系下的应用，以及如何通过状态方程描述系统动态。其次，对惯性导航系统的关键组成部分进行了详尽的介绍。其中，惯性测量单元（IMU）是核心，本章重点阐述了陀螺仪和加速度计的工作原理。陀螺仪（包括机械陀螺、光纤陀螺、激光陀螺等）测量角速度，加速度计（包括压电式、电容式、科氏力式等）测量比力。详细分析了不同类型惯性传感器的性能指标，如零偏、比例系数误差、随机噪声、尺度因子等，并探讨了这些参数对导航精度的影响。接着，介绍了平台式和捷联式惯性导航系统的结构差异与优缺点。平台式系统通过稳定的平台来安装惯性器件，结构复杂但易于理解；捷联式系统直接将惯性器件安装在载体上，结构紧凑、成本低廉，是当前的主流技术。本章还重点介绍了导航计算机的功能，包括数据采集、信号处理、滤波算法、导航信息解算以及对准与标定等。最后，讨论了惯性导航系统与外部辅助导航系统（如GPS、磁罗姆、气压高度计等）进行组合导航的必要性，以及组合导航的常见结构和优势。 第三章 惯性导航系统误差分析与建模 本章是本书的重点和核心，详细剖析了惯性导航系统中存在的各类误差源及其建模方法。首先，对惯性传感器的误差进行了系统性的分析，包括： 零偏（Bias）: 传感器在零输入时产生的恒定输出，可能是温度相关的，也可能是随时间漂移的。 尺度因子误差（Scale Factor Error）: 传感器输出与其输入之间的线性关系不精确，即输出与实际输入不成严格的比例关系。 轴间耦合误差（Cross-axis Coupling）: 一个轴的输入会引起其他轴的输出，尤其在陀螺仪中常见。 随机噪声（Random Noise）: 传感器输出的随机波动，包括角度随机游走（Angle Random Walk, ARW）和速率随机游走（Rate Random Walk, RRW）等。 温度漂移（Temperature Drift）: 惯性传感器的性能参数随温度的变化而变化。 振动和冲击影响（Vibration and Shock Effects）: 外部的机械激励对传感器输出产生的干扰。 其次，针对导航系统本身的误差进行了建模： 平台误差（Platform Errors）: 主要针对平台式INS，包括平台倾斜误差、平台轴间耦合等。 捷联误差（Strapdown Errors）: 主要针对捷联式INS，包括姿态解算误差、坐标系转换误差等。 地球物理误差（Geophysical Errors）: 地球自转效应（Earth’s Rotation）: 惯性器件会受到地球自转的影响，需要进行补偿。 地球曲率效应（Earth’s Curvature）: 在较长距离导航中，地球的曲率对导航解算产生影响。 科里奥利力（Coriolis Force）: 载体在地球自转框架下运动时，受到的惯性力。 引力梯度（Gravity Gradient）: 在较高精度应用中，引力场的变化也需要考虑。 对准误差（Alignment Errors）: 系统在启动时，对初始姿态、速度和位置进行校准的误差。 模型误差（Model Errors）: 导航模型本身的不精确性，例如对地球形状、重力场的简化模型。 本章还重点介绍了卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其扩展形式（如扩展卡尔曼滤波 EKF）在惯性导航误差建模和补偿中的核心作用。通过建立系统的状态方程和观测方程，利用卡尔曼滤波可以实时估计和抑制上述各种误差。详细阐述了基于EKF的惯性导航系统误差状态方程的构建，包括状态向量的选取、系统噪声协方差矩阵（Q）和量测噪声协方差矩阵（R）的确定。 第四章 惯性导航系统对准技术 对准是惯性导航系统正常工作的关键前提，本章深入探讨了各种对准技术。首先，阐述了对准的基本概念和目的，即确定载体在导航坐标系下的初始姿态、速度和位置。接着，详细介绍了不同对准方式的原理和适用场景： 初始对准（Initial Alignment）: 静态对准（Static Alignment）: 在载体静止条件下进行的对准。包括： 重力对准（Gravity Alignment）: 利用重力加速度矢量来确定水平姿态。 地磁对准（Geomagnetic Alignment）: 利用地磁场矢量来确定航向。 天文对准（Celestial Alignment）: 利用天体（如太阳、恒星）来确定姿态，精度高但实现复杂。 动态对准（Dynamic Alignment）: 在载体运动过程中进行的对准。讨论了不同运动模式（如圆周运动、往复运动）下的动态对准方法。 组合对准（Combined Alignment）: 结合静态和动态对准的优点，提高对准速度和精度。 捷联惯导系统的对准难点与解决方案: 详细分析了捷联惯导系统在对准过程中面临的挑战，如对准时间、初始姿态的精度、环境干扰等。重点介绍了利用GPS等外部辅助信息来加速和提高对准精度的方法。 高精度对准技术: 探讨了提高对准精度的各种手段，包括多期观测、优化算法、利用高精度传感器等。 第五章 惯性导航系统导航误差抑制技术 本章聚焦于如何有效地抑制惯性导航系统在工作过程中产生的误差，以提高导航精度和自主工作时间。 基于滤波的误差补偿: 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）: 再次强调了卡尔曼滤波在实时误差估计和补偿中的重要性，详细介绍了其在惯导系统中的具体应用，包括状态向量的选取、过程噪声和量测噪声的设置。 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）: 针对惯导系统的非线性特性，详细阐述了EKF的原理及在惯导系统中的应用。 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）: 介绍UKF如何通过采样点来近似非线性系统，相比EKF，UKF在处理强非线性系统时通常表现更优。 粒子滤波（Particle Filter, PF）: 针对更复杂的非线性非高斯系统，介绍了粒子滤波的思想和应用潜力。 组合导航技术: GPS/INS组合导航: 详细阐述了GPS和INS组合导航的优势，如GPS提供绝对位置信息，INS提供高频的姿态和速度信息，并能克服GPS信号丢失的短暂时间。介绍了几种主要的组合方式：松组合（Loosely Coupled）和紧组合（Tightly Coupled）。 其他组合导航: 探讨了惯导系统与视觉里程计（VINS）、激光雷达里程计（LIOS）、雷达、气压高度计、磁罗盘等传感器的组合，以及组合导航的优势和挑战。 模型补偿与校准技术: 实时标定与在线校准: 介绍了在系统工作过程中实时估计和补偿惯性器件参数（如零偏、尺度因子）的方法。 自适应滤波技术: 探讨了滤波器的参数可以根据环境变化进行自适应调整的技术。 基于学习的误差预测: 引入机器学习方法，利用历史数据学习误差模型，并进行预测和补偿。 第六章 惯性导航系统在高精度应用中的挑战与发展趋势 本章着眼于惯性导航系统在高精度领域的应用，如高精度制导、无人系统自主导航、深海探测、空间测定轨等，并探讨了当前面临的主要挑战以及未来的发展趋势。 挑战: 长期高精度自主导航: 如何在GPS等外部信号完全丢失的情况下，长时间保持高精度导航，对惯性传感器的性能和误差抑制提出了极高的要求。 微小化与低功耗: 在轻小型化载体（如无人机、微型机器人）上集成高精度惯导系统，需要克服尺寸、重量和功耗的限制。 极端环境下的鲁棒性: 在强电磁干扰、高强度振动、宽温域等极端环境下，惯导系统的稳定性和可靠性面临考验。 成本与可维护性: 高性能惯性器件成本高昂，如何降低成本并提高系统的可维护性是推广应用的关键。 发展趋势: 新一代惯性传感器技术: 重点介绍正在研发或已初具雏形的新型惯性传感器，如原子干涉仪、微机械陀螺（MMG）、量子陀螺等，这些技术有望在精度、稳定性、抗干扰能力等方面实现突破。 深度学习与人工智能在惯导中的应用: 探讨AI技术如何用于更精准的误差建模、异常检测、环境感知和导航路径优化。 多传感器融合与协同导航: 进一步发展多模态传感器融合技术，构建更具鲁棒性和全天候能力的导航系统。 惯性器件的自校准与自诊断: 发展具有自主感知和修复能力的惯性器件，降低对人工维护的需求。 面向特定应用的惯导解决方案: 针对不同的应用场景，设计定制化的惯导系统，优化性能与成本比。 结论 本书系统性地梳理了惯性导航技术从原理到应用的各个方面，重点突出了误差分析、对准技术和误差抑制策略。尽管惯性导航系统在精度和自主性方面取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。未来的研究将集中于开发更高性能的惯性传感器、更先进的滤波与融合算法，以及更智能的误差补偿方法。随着技术的不断进步，惯性导航系统必将在更广泛的领域发挥越来越重要的作用，为人类的探索和发展提供坚实的导航基础。 参考文献 （此处为示例，实际图书中应包含详细的参考文献列表） 索引 （此处为示例，实际图书中应包含详细的索引）
我最近在寻找一些关于高精度导航系统抗干扰能力的文献资料，无意中发现了这本书，简直是淘到宝了。这本书的叙事风格非常具有实战性，不像有些学术著作那样充斥着晦涩的术语和脱离实际的假设。它更像是资深工程师的经验总结，直击要害地指出了现有技术在动态环境下的瓶颈，并且针对性地提出了创新性的解决方案。特别是关于“误差抑制”这部分内容的阐述，非常接地气，列举了大量实际工程中可能遇到的复杂工况，并展示了如何通过精妙的算法设计来削弱这些干扰的影响。阅读过程中，我常常会停下来思考，这些方法在我的项目中能否借鉴应用，那种强烈的代入感和启发性，是其他同类书籍难以比拟的。这本书的价值在于，它提供的不只是理论，更是一套可操作的、经过检验的思路。