基本信息
书名：GPS原理与接收机设计
定价：79.00元
作者：谢钢
出版社：电子工业出版社
出版日期：2017-01-01
ISBN：9787121305399
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装-胶订
开本：16开
商品重量：0.4kg
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内容提要
本书系统、透彻地阐述了GPS及其接收机设计的各项相关内容，包括GPS信号结构、时空坐标系、测量值、定位原理、卡尔曼滤波、接收机的射频前端、信号捕获和信号跟踪。此外，本书还介绍了差分精密定位、GPS与惯性导航的组合和地图匹配三方面GPS应用技术，并对多路径、电磁干扰、互相关干扰、高灵敏度GPS、辅助GPS等关键课题做了论述。本书理论分析清晰，实用性强，并且内容力求反映近些年来出现的GPS*技术和成果。
目录
作者介绍
谢钢 清华大学电工程系学士，波士顿大学电子与计算机工程硕士，斯坦福大学电气工程博士。摩托罗拉等多家高科技公司高级工程师，主要从事GPS接收机的研究与开发工作。
文摘
序言
《智能导航系统：原理、算法与应用》 内容简介： 在当今高度互联和移动化的时代，精确、可靠的定位与导航能力已成为诸多技术和应用的核心驱动力。从自动驾驶汽车的精准路径规划，到无人机在复杂环境下的自主飞行，再到智慧城市中人流与车流的高效调度，无不依赖于先进的导航系统。本书《智能导航系统：原理、算法与应用》旨在深入剖析当前智能导航系统的核心构成要素、运作机制以及前沿发展趋势，为读者构建一个全面而深刻的理解框架。 本书内容涵盖了智能导航系统的基础理论、关键技术、核心算法以及广泛的实际应用。我们从导航系统的基本概念入手，详细阐述了不同类型导航系统的原理，包括但不限于惯性导航、视觉导航、无线电导航、以及近年来飞速发展的基于信号的定位技术（例如GNSS，即全球导航卫星系统，但本书将更侧重于其在智能导航系统中的集成与协同，而非单独的GNSS接收机设计）。我们将深入探讨这些技术如何协同工作，以克服单一技术固有的局限性，实现更鲁棒、更精准的定位和导航。 在理论基础部分，本书会详细介绍多传感器信息融合的原理与方法。理解如何有效地整合来自不同传感器的信息，是构建高性能智能导航系统的关键。我们将介绍卡尔曼滤波、粒子滤波等经典的滤波算法，以及更现代的基于机器学习的融合技术。这些算法能够有效地处理传感器噪声、弥补部分传感器失效的问题，从而显著提升导航的精度和可靠性。 在算法层面，本书将重点讲解路径规划与运动控制的核心算法。这包括经典的A、Dijkstra等搜索算法，以及针对动态、复杂环境的实时路径规划技术，例如行为树、潜在场法等。同时，我们还会深入探讨运动控制策略，如何将规划好的路径转化为实际的运动指令，以实现平稳、高效的轨迹跟踪。对于机器人和无人驾驶等领域，本书还将介绍SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，这是实现自主导航的关键技术之一，它允许设备在未知环境中同时构建地图并确定自身位置。 除了核心的定位与导航技术，本书还关注智能导航系统中的“智能”要素。我们将探讨人工智能和机器学习在导航系统中的应用，例如利用深度学习进行环境感知、目标识别，以及通过强化学习优化导航策略。这些技术使得导航系统能够更好地理解环境，做出更智能的决策，并适应不断变化的工作场景。 在实际应用方面，本书将通过多个典型案例，展示智能导航系统在不同领域的应用现状与发展潜力。我们将探讨自动驾驶汽车如何利用多传感器融合实现安全可靠的行驶；无人机如何在复杂的工业检测、物流配送场景中进行精准作业；室内导航系统如何为智能家居、智慧零售提供无缝的定位服务；以及在机器人操作、虚拟现实/增强现实等新兴技术中，导航系统所扮演的关键角色。 本书的读者对象广泛，包括但不限于： 高校相关专业的学生： 如计算机科学、自动化、电子工程、机器人工程、地理信息科学等专业的学生，可以本书作为学习智能导航系统原理和技术的教材或参考书。 科研人员与工程师： 从事导航、机器人、自动驾驶、物联网等领域的研究和开发人员，可以本书获取最新的技术动态、算法思路和应用实践。 对智能导航技术感兴趣的从业者： 无论您身处哪个行业，只要对智能定位、路径规划、自主系统等技术感兴趣，本书都能为您提供清晰的知识脉络和深入的理解。 《智能导航系统：原理、算法与应用》力求以清晰的逻辑、严谨的论述和丰富的实例，引领读者深入探索智能导航技术的广阔世界。我们相信，通过本书的学习，您将能够掌握智能导航系统的核心知识，洞察其未来的发展方向，并为相关领域的创新与实践打下坚实的基础。 详细内容框架： 第一部分：智能导航系统基础 第一章：导航系统的演进与分类 从传统导航到智能导航的发展历程 不同导航方法的原理概述：惯性导航、天文导航、无线电导航、信号基导航等 智能导航系统的定义、特点与关键要素 智能导航系统的基本架构与工作流程 第二章：传感器技术与数据采集 惯性测量单元（IMU）：陀螺仪、加速度计的原理与误差分析 视觉传感器：摄像头、深度相机、激光雷达（LiDAR）的原理与特性 GNSS接收机在智能导航系统中的角色（侧重集成与协同，而非单一接收机设计） 其他辅助传感器：磁力计、气压计、轮式编码器等 传感器数据的预处理与校准技术 第二部分：多传感器信息融合 第三章：信息融合的基本原理 信息融合的必要性与优势 融合的层次：数据级融合、特征级融合、决策级融合 状态估计与误差传播 第四章：经典滤波算法 卡尔曼滤波（KF）及其变种（EKF, UKF） 粒子滤波（PF） 扩展卡尔曼滤波在非线性系统中的应用 算法的实现细节与性能分析 第五章：基于机器学习的信息融合 神经网络在传感器数据融合中的应用 深度学习模型的设计与训练 注意力机制与跨模态融合 算法的鲁棒性与适应性研究 第三部分：定位与地图构建 第六章：基于信号的定位技术（GNSS集成与协同） GNSS信号的接收与处理（不深入接收机硬件设计） 差分GNSS（DGNSS）、RTK（Real-Time Kinematic）技术 GNSS与其他导航方式的融合以提高定位精度和可用性 GNSS信号的干扰与抗干扰技术 第七章：惯性导航系统（INS） INS的基本原理：位置、速度、姿态推算 INS的误差来源与误差补偿方法 INS与GNSS的松耦合与紧耦合 第八章：视觉里程计（Visual Odometry） 单目、双目、RGB-D视觉里程计 特征点法与直接法 位姿估计与轨迹重建 第九章：SLAM（Simultaneous Localization and Mapping） 基于图的SLAM（Graph-based SLAM） 基于优化的SLAM（Optimization-based SLAM） 激光雷达SLAM与视觉SLAM 多机器人SLAM 第十章：地图表示与管理 栅格地图、特征地图、点云地图 地图的更新与维护 高精度地图在自动驾驶中的应用 第四部分：路径规划与运动控制 第十一章：全局路径规划 基于搜索的算法：Dijkstra, A, RRT 基于采样和概率的算法 考虑环境约束的路径规划 第十二章：局部路径规划与避障 动态窗口法（DWA） 向量场势法（VFF） 基于模型的避障 实时路径规划算法 第十三章：运动控制 PID控制及其在轨迹跟踪中的应用 模型预测控制（MPC） 零力矩控制（Zero Moment Point, ZMP） 轨迹跟踪的鲁棒性与稳定性 第十四章：机器学习在路径规划与控制中的应用 强化学习在路径规划中的应用 模仿学习与行为克隆 深度学习用于生成式路径规划 第五部分：智能导航系统应用 第十五章：自动驾驶汽车导航 感知、决策、控制的整体架构 多传感器融合在自动驾驶中的作用 高精度地图与定位技术 安全性和可靠性保障 第十六章：无人机导航 自主飞行控制与路径规划 环境感知与避障 任务执行与导航协同 第十七章：机器人导航 移动机器人室内/室外导航 服务机器人与工业机器人导航 人机交互与导航 第十八章：新兴应用领域 增强现实/虚拟现实（AR/VR）中的定位与跟踪 智能穿戴设备与个人导航 智慧城市与物联网的导航支持 水下与地下导航的挑战与机遇 第六部分：未来展望与挑战 第十九章：智能导航系统的未来趋势 AI与导航的深度融合 5G/6G通信技术对导航的影响 分布式导航与协同定位 导航系统的安全与隐私问题 第二十章：面临的挑战与研究方向 极端环境下的导航 高动态场景下的定位与跟踪 低功耗与低成本导航方案 标准化与互操作性 本书将以深入浅出的方式，结合丰富的图示和案例分析，带领读者从宏观到微观，系统性地掌握智能导航系统的理论精髓和技术细节。
作为一个资深的射频工程师，我手中的资料堆积如山，但真正能让我感到“相见恨晚”的却不多。这本书的价值在于它对现代导航系统复杂性的深刻洞察。它没有回避那些令人头疼的非线性效应和环境干扰问题，反而将其作为重点进行深入剖析。我发现书中关于抗干扰和抗多径技术的讨论尤为精彩，作者提出的几种创新性的软硬件结合的处理方法，让我对现有系统的性能瓶颈有了全新的认识。更难能可贵的是，这本书的论述风格非常成熟，既有学术研究的前沿性，又不失工程应用的实用性。读完后，我感觉自己对整个系统的设计边界和未来发展趋势都有了一个更宏观、更立体的把握，极大地拓宽了我的技术视野。