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
《惯性导航系统基础理论与应用》 内容简介： 本书系统阐述了惯性导航系统的基本原理、关键技术和广泛应用。惯性导航系统（INS）作为一种自主的、不受外部信号制约的导航方式，在航空航天、船舶、陆地车辆、无人系统等众多领域扮演着至关重要的角色。本书旨在为读者提供一个全面深入的理解，涵盖从理论基石到实际工程应用的各个层面。 第一部分：惯性导航系统理论基础 本部分深入探讨惯性导航系统的核心理论，为读者建立坚实的理论认知。 惯性测量单元（IMU） 角速度计（Gyroscope）：详细介绍不同类型角速度计的工作原理，包括其在测量载体角速度方面的作用。我们将探讨陀螺仪的误差来源，如零偏、尺度因子误差、安装误差、随机游走等，并简要介绍补偿这些误差的方法。 加速度计（Accelerometer）：阐述加速度计测量载体加速度的原理，并分析其主要的误差特性，包括零偏、尺度因子误差、线性加速度依赖误差、横轴耦合等。我们将讨论如何通过标定和模型修正来减小这些误差的影响。 IMU标定与性能评估：详细讲解IMU的标定流程，包括静态标定、动态标定等，以及如何通过各种性能指标（如 Allan 方差）来评估IMU的精度和稳定性。 导航方程 基本导航方程：推导并解释惯性导航系统的核心微分方程，包括位置、速度和姿态的更新方程。我们将从牛顿第二定律和运动学方程出发，逐步构建导航方程。 参考系：详细介绍惯性导航系统中常用的参考系，如地理坐标系（ECEF）、导航坐标系（NED/ENU）、载体坐标系等，以及它们之间的转换关系。理解参考系的转换对于准确计算导航信息至关重要。 姿态更新：深入分析姿态更新的数学模型，包括欧拉角、四元数、旋转矩阵等表示方法，以及它们之间的转换关系。重点讲解如何利用角速度计的测量值更新载体的姿态。 误差传播：分析惯性导航系统自身误差（IMU误差）如何在导航解算过程中累积和传播，导致位置、速度和姿态的漂移。 大地测量学基础 地球模型：介绍地球的形状和重力场模型，如椭球模型、大地水准面等，这些模型是进行精确导航计算的基础。 坐标系统转换：详细讲解地球固定坐标系（ECEF）与大地地理坐标系（LLA）之间的转换方法，以及在导航应用中常用的局部坐标系（如 NED）与地理坐标系之间的转换。 重力模型：阐述重力模型在惯性导航中的作用，如何利用重力模型来补偿重力对加速度计测量值的影响，以及当地重力异常对导航精度的影响。 第二部分：惯性导航系统误差分析与抑制技术 本部分聚焦于惯性导航系统中的关键挑战——误差，并介绍多种先进的误差抑制技术。 误差源分析 IMU自身误差：系统性地分析角速度计和加速度计的各种误差特性，包括其对导航精度的具体影响。 模型误差：探讨由于地球模型、重力模型、载体运动模型等假设不精确而引入的误差。 计算误差：分析离散化、数值计算方法等引入的误差。 滤波技术 卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）：详细介绍卡尔曼滤波器的基本原理、状态方程和量测方程的构建，以及其在惯性导航系统中的应用。我们将解释卡尔曼滤波器如何利用系统的动态模型和测量信息来最优地估计状态并抑制误差。 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）：针对非线性系统，详细讲解EKF的原理和应用，以及它在姿态更新和导航解算中的重要性。 无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）：介绍UKF的原理，并说明其在处理强非线性系统时相比EKF的优势。 粒子滤波（Particle Filter, PF）：阐述粒子滤波的原理，以及其在处理非高斯噪声和多模态问题时的适用性。 组合导航技术 GNSS/INS组合导航：深入分析全球导航卫星系统（GNSS）与惯性导航系统（INS）组合的优势。GNSS提供绝对的位置和速度信息，而INS提供高频的姿态和短时内的连续导航信息。我们将重点讲解组合导航的实现方式，如松组合和紧组合，以及如何利用卡尔曼滤波进行最优信息融合。 多传感器融合：讨论将INS与其他传感器（如磁力计、气压计、激光雷达、相机等）融合的可能性，以及如何通过多传感器融合提升导航的鲁棒性和精度。 辅助信息利用：讲解如何利用外部辅助信息，如已知航迹、地貌匹配、轮速计信息等，来辅助惯性导航系统的精度提升和误差抑制。 误差补偿与校准技术 IMU标定改进：介绍更高级的IMU标定技术，如在线标定、自补偿等，以应对环境变化和传感器老化带来的误差。 运动补偿：分析载体运动对IMU性能的影响，并介绍相应的运动补偿技术。 模型修正：讲解如何根据实际应用场景，对地球模型、重力模型等进行局部修正，以提高导航精度。 第三部分：惯性导航系统的应用与发展 本部分将展示惯性导航系统在不同领域的具体应用，并展望其未来发展趋势。 航空航天应用 飞机导航：讲解INS在飞机上的应用，包括起飞、巡航、着陆等各个阶段的导航。 导弹制导：阐述INS在弹道导弹、巡航导弹等精确制导武器中的核心作用。 航天器导航：介绍INS在卫星、空间站等航天器轨道控制和姿态维持中的应用。 船舶与海洋工程应用 船舶定位与导航：讲解INS在大型船舶、潜艇等水下装备中的应用，尤其是在GNSS信号受限或丢失的环境下。 海洋测绘：介绍INS在海底地形测绘、水下探测等方面的作用。 陆地车辆与机器人应用 自动驾驶：深入探讨INS在自动驾驶汽车中的关键作用，包括定位、导航、车辆状态估计等。 机器人导航：介绍INS在各种移动机器人、无人机、服务机器人等自主移动中的应用。 高精度测绘：讲解INS在地面测量、工程勘察等领域的应用。 其他应用 个人导航：探讨INS在智能手机、可穿戴设备等个人定位设备中的发展潜力。 军事应用：概述INS在军事领域的广泛应用，包括侦察、侦测、武器系统等。 发展趋势 微型化与低成本化：分析MEMS惯性传感器的发展趋势及其对惯性导航系统的影响。 智能化与自主化：探讨人工智能、机器学习等技术在惯性导航系统中的应用，以实现更高级别的自主性和鲁棒性。 多模态融合的深化：展望未来，多传感器融合将更加广泛和深入，构建更强大的自主导航系统。 抗干扰与抗欺骗能力：分析未来导航系统在面对复杂电磁环境时的挑战，以及提高抗干扰和抗欺骗能力的重要性。 本书适合于从事惯性导航、组合导航、自动驾驶、机器人技术、航空航天工程、船舶工程等领域的科研人员、工程师、研究生以及相关专业的本科生阅读。通过本书的学习，读者将能够深刻理解惯性导航系统的原理，掌握分析和解决惯性导航系统误差的关键技术，并能将其应用于实际工程问题中。
我刚刚看完一本关于[一个历史或哲学领域，比如古希腊哲学]的书，这本书的深度和广度完全超出了我的预期。它不像一般学术著作那样晦涩难懂，而是以一种近乎散文诗的叙事方式，带领读者穿梭于雅典的街头巷尾，与苏格拉底、柏拉图进行一场跨越时空的对话。作者对于历史背景的梳理极其到位，使得那些复杂的哲学思想不再是孤立的概念，而是深深植根于当时的社会、政治和文化土壤之中。我特别喜欢其中关于“洞穴寓言”的新解读，作者认为这不仅仅是对认知局限的探讨，更是对早期民主制度下信息传播困境的深刻隐喻。阅读这本书的过程，与其说是学习知识，不如说是一次对思维边界的拓展训练，每一次读完一个章节，都需要停下来消化很久，那种“醍醐灌顶”的感觉是很多同类书籍无法给予的。