GNSS惯性导航组合(第3版) 畅销书籍 通信教材 正版GNSS 惯性导航组合(第3版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

基本信息

商品名称：	GNSS惯性导航组合(第3版) 畅销书籍 通信教材 正版GNSS 惯性导航组合(第3版)	开本：
作者：	(美)莫欣德 S. 格雷瓦尔, 安格斯 P. 安德鲁	页数：
定价：	88.00元	出版时间：	2016-01-01
ISBN号：	9787121278754	印刷时间：
出版社：	电子工业出版社	版次：	1
商品类型：		印次：

插图目录内容提要全书共12章，章综述了GNSS、INS和GNSS/INS组合的发展现状和应用情况；第2、3章分别介绍了卫星导航和惯性导航的基本知识；第4章详细介绍了原有GPS信号的特性，并着重介绍了GPS现代化、GLONASS、Galileo等的基本情况；第5、6章介绍了GNSS天线和接收机设计；第7章分析了GNSS数据误差，着重介绍了多径问题及其消除方法；第8、9章分别介绍了差分GNSS和GNSS及GEO信号完好性等内容，0章重点研究了卡尔曼滤波，介绍了几种不同的卡尔曼滤波实现方法；1章对惯性导航系统的主要误差进行了深入分析；2章系统研究了GNSS/INS组合的原理及数学建模、性能分析等内容。编辑推荐作者介绍陈军：中人民63880部队技术部工程师，参加翻译、编写出版了多部专著。

智能出行新纪元：探寻定位导航的无限可能 在现代社会，精准、可靠的定位导航技术已经渗透到我们生活的方方面面，从日常出行导航到高精度的工业应用，它扮演着至关重要的角色。然而，单一的定位技术往往难以满足日益增长的复杂场景需求。 GNSS（全球导航卫星系统）凭借其全球覆盖的优势，为我们提供了基本的定位信息；但当卫星信号受到遮挡、干扰，或是在室内、隧道等环境中时，其精度和可用性便会大打折扣。而惯性导航系统（INS）则是一种能够独立工作的导航方式，它通过测量载体的加速度和角速度来推算位置、速度和姿态。当GNSS信号不可用时，惯性导航便能提供连续的导航信息，从而填补GNSS的“盲点”。 正是基于这种互补性，GNSS与惯性导航的组合（GNSS/INS组合导航）应运而生，并成为当前乃至未来一段时间内定位导航领域的研究热点和技术发展方向。本书正是围绕这一前沿技术，深入剖析其原理、关键技术、实现方法以及在各个领域的创新应用，旨在为读者构建一个全面、系统的GNSS/INS组合导航知识体系。 第一章：定位导航技术基础回顾与挑战 本章将带领读者回顾和梳理当下主流的定位导航技术。我们将从GNSS系统的基本原理入手，深入讲解GPS、GLONASS、Galileo、BeiDou等主要卫星导航系统的构成、信号特点、定位原理以及影响精度的主要误差源（如大气延迟、多路径效应、接收机噪声等）。同时，我们也将探讨GNSS在实际应用中遇到的典型挑战，例如信号衰减、遮挡、城市峡谷效应、电离层扰动等，这些挑战直接促使了对更鲁棒、更精确导航解决方案的需求。 随后，本章将重点介绍惯性导航系统的基础知识。我们将详细阐述惯性传感器（加速度计和陀螺仪）的工作原理，以及如何通过积分算法（如欧拉积分、龙格-库塔法）从原始的惯性测量单元（IMU）数据推算出载体的姿态、速度和位置。我们将深入分析惯性导航系统固有的误差累积特性，即“误差随时间漂移”，并讨论常用的误差补偿方法，为后续章节的组合导航策略奠定理论基础。 通过对单一技术的优缺点以及面临的挑战进行深入剖析，读者将对GNSS/INS组合导航的必要性和优势产生深刻的理解，为后续学习组合导航的精髓做好充分准备。 第二章：GNSS/INS组合导航的原理与融合策略 本章是本书的核心内容之一，将详细阐述GNSS/INS组合导航的理论基础和核心技术。我们将首先解析两种导航系统如何通过信息融合实现优势互补。组合导航的关键在于如何有效地融合GNSS提供的绝对位置信息和INS提供的惯性测量信息，以获得比单一系统更优的导航性能。 我们将重点介绍两种主流的组合导航滤波算法：卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）及其扩展形式——扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）和无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）。卡尔曼滤波作为一种最优线性估计器，在处理高斯噪声过程中表现出色。我们将从数学原理上推导卡尔曼滤波的状态预测和量测更新过程，并详细讲解如何将其应用于GNSS/INS组合导航的状态向量（包括位置、速度、姿态、IMU零偏等）估计。 此外，本章还将深入探讨基于模型的组合导航策略。我们不仅会讲解“串联式”（Loose Coupling）和“紧耦合”（Tight Coupling）两种最经典的融合模式，还会介绍它们的优缺点以及适用的场景。“串联式”是将GNSS和INS的解算结果分别获得后再进行融合，实现相对简单，但性能提升有限；而“紧耦合”则直接将GNSS的原始伪距、多普勒等测量值与INS数据进行联合滤波，能够充分发挥两种系统的互补性，显著提升导航精度和鲁棒性，尤其是在GNSS信号受限的情况下。 同时，本章也将触及更先进的组合导航技术，如粒子滤波（Particle Filter）在处理非线性、非高斯噪声情况下的应用潜力，以及基于机器学习的融合方法在应对复杂环境下的适应性。通过本章的学习，读者将能够深入理解GNSS/INS组合导航的设计理念、滤波原理以及不同融合策略的权衡选择。 第三章：GNSS/INS组合导航的误差分析与补偿 本章将聚焦于GNSS/INS组合导航系统中的误差源分析和有效的补偿策略。虽然组合导航显著提升了系统的鲁棒性和精度，但 residual 误差依然存在，并且可能对特定应用产生影响。 我们将系统性地分析GNSS测量误差在组合导航中的传播方式，包括接收机偏差、卫星轨道误差、大气延迟误差等，以及它们如何通过滤波过程影响组合导航的输出。针对INS部分，我们将深入分析IMU自身的噪声、温漂、尺度因子误差、轴不对准等关键误差项，并重点讲解如何通过IMU标定（包括静态标定和动态标定）来准确辨识和补偿这些误差。 更重要的是，本章将详细阐述组合导航中的误差补偿技术。我们将讲解如何利用INS提供的高频惯性信息来辅助GNSS进行动静态模糊度固定（Ambiguity Resolution），以实现厘米级乃至毫米级的绝对定位精度。同时，我们还将讨论如何利用组合导航的输出信息，对GNSS和INS的误差模型进行在线辨识和补偿，例如通过滤波过程估计IMU的陀螺仪零偏和加速度计偏差，并将其作为状态向量的一部分进行实时更新和补偿。 此外，本章还将探讨多路径效应、高动态下的姿态和速度估计误差等在特定工况下可能出现的挑战，并介绍相应的误差抑制和补偿方法，例如使用GNSS接收机的载波相位信息、利用IMU的高频数据进行平滑等。通过本章的学习，读者将能够更深刻地理解组合导航系统的精度限制，并掌握有效的误差分析和补偿技术，为实现高精度、高可靠性的导航应用打下坚实基础。 第四章：GNSS/INS组合导航的实际应用与未来趋势 在掌握了GNSS/INS组合导航的原理、融合策略和误差补偿技术后，本章将带领读者走进真实世界的应用场景，并展望未来的发展趋势。 我们将详细介绍GNSS/INS组合导航在自动驾驶领域的关键作用。在自动驾驶车辆中，高精度、高可靠性的定位导航是实现安全、自主行驶的基石。GNSS/INS组合导航能够为车辆提供全天候、全场景的定位信息，即使在GNSS信号弱或丢失的情况下，依然能够保证车辆的连续定位和路径跟踪。我们将探讨组合导航在车道级导航、高精度地图匹配、传感器融合等方面的具体实现。 此外，本章还将深入探讨GNSS/INS组合导航在航空航天领域的应用，例如高精度飞行器导航、无人机自主飞行、卫星姿态控制等。在这些领域，对导航的精度、稳定性和可靠性有着极高的要求，GNSS/INS组合导航技术能够有效地满足这些严苛的需求。 同时，我们还将介绍GNSS/INS组合导航在机器人技术、测绘工程、形变监测、智能手机等众多领域的广泛应用，展示其强大的适应性和解决实际问题的能力。 最后，本章将聚焦于GNSS/INS组合导航的未来发展趋势。我们将讨论如何进一步提升组合导航的精度和鲁棒性，例如通过融合更多传感器（如激光雷达、视觉传感器、轮速计等）来实现多源信息融合，以及利用人工智能和深度学习技术来优化滤波算法和误差模型。我们还将探讨低成本IMU的性能提升、GNSS信号的抗干扰和欺骗技术、以及北斗三号等新一代GNSS系统对组合导航带来的机遇。 通过对实际应用案例的深入分析和对未来趋势的展望，读者将能够清晰地认识到GNSS/INS组合导航技术的重要价值和广阔前景，并能为未来的研究和开发提供启示。 本书旨在为相关领域的科研人员、工程技术人员、研究生以及对定位导航技术感兴趣的读者提供一份详实、深入的学习资料。通过阅读本书，您将能够全面掌握GNSS/INS组合导航的核心理论、关键技术和前沿应用，为您的学习和工作提供坚实的支持。