具体描述
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
这是一本让我眼前一亮的著作。从书名上看，我本以为会是一部偏向于理论推导的艰深学术专著，但实际阅读下来，它展现出的深度和广度远超我的预期。书中对信息融合理论的阐述，不仅仅是停留在概念层面，而是深入剖析了如何在惯性导航（INS）、天文导航（Astro-nav）以及全球定位系统（GPS）这三大核心导航技术之间构建起有效的融合桥梁。它并没有简单地将这三种技术视为独立的模块，而是以一种系统工程的思维，探讨了如何利用不同技术的优势，弥补各自的不足。 例如，书中关于卡尔曼滤波及其变种（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波）在融合过程中的应用，就做了极为细致的讲解。我特别欣赏作者在阐述理论时，并没有回避实际工程中遇到的诸多挑战。比如，惯性导航系统在长时间运行后会累积误差，而GPS虽然精度高，但在信号遮挡或受到干扰时会失效。书中详细分析了如何通过天文导航的定姿信息和GPS的绝对位置信息，来校正INS的漂移，同时又如何在GPS信号不佳时，依赖INS和天文导航的组合来维持导航精度。这种对实际问题的关注，使得全书充满了“接地气”的实用价值，而不是空中楼阁般的理论空谈。
评分拿到这本书的第一时间，我就被其深厚的学术底蕴和扎实的工程实践相结合的特点所吸引。它并非一本仅仅停留在理论框架上的书，而是真正将信息融合的精髓，融入到惯性、天文和GPS这三大导航系统之中，给出了许多切实可行的解决方案。我尤其对书中关于如何处理传感器故障和异常数据的内容印象深刻。在实际的导航应用中，传感器失效或数据污染是不可避免的难题，而这本书详细探讨了如何利用其他可靠的传感器数据，通过信息融合来检测、隔离甚至补偿这些异常，从而保证整个导航系统的连续性和可用性。 书中对不同融合层级的讨论也颇具价值。比如，是从原始测量层进行融合，还是在信息提取层进行融合，亦或是更高层次的决策层融合。每种方式都有其适用性和局限性，而作者通过大量的案例分析，清晰地展示了在惯性/天文/GPS组合导航系统中，哪种融合层级更适合解决特定的问题。这种对细节的深入挖掘，让我对信息融合的应用有了更深刻的理解。
评分这本书的知识密度非常高，但得益于作者清晰的逻辑结构和深入浅出的讲解，读起来并不枯燥。我之前对惯性导航的漂移问题，GPS信号的脆弱性，以及天文导航在现代应用中的局限性都有些模糊的认识，但通过这本书，我才真正理解了信息融合是如何将这三者有机结合，产生“1+1+1 > 3”的奇妙效果。 书中对各种融合算法的详细分析，让我对如何提升导航系统的鲁棒性有了全新的认识。我尤其关注了书中关于“联合概率数据关联”和“多重假设跟踪”在处理多目标跟踪和复杂环境下的应用。这些高级技术能够有效地解决在导航过程中，由于传感器噪声、环境干扰或多路径效应等原因导致的虚假量测或杂波，从而保证导航精度的稳定。
评分这本书给我最大的震撼在于它揭示了信息融合在现代导航技术中不可或缺的地位。我之前对惯性导航、天文导航和GPS各自的原理有所了解，但始终不明白如何将它们有机地结合起来，以达到最优的导航效果。这本书就像一座桥梁，将这些分散的技术碎片，通过信息融合这一强大的理论工具，串联成了一个高性能、高可靠性的整体。 书中关于贝叶斯滤波理论的介绍，为理解信息融合奠定了坚实的数学基础。它不仅仅是罗列公式，而是深入浅出地解释了概率模型、似然函数、先验信息和后验信息之间的关系，以及如何在动态系统中进行迭代更新。我特别赞赏书中在讨论卡尔曼滤波在惯性/GPS组合导航中的应用时，不仅讲解了基本的卡尔曼滤波器，还细致地阐述了其在处理非线性系统时面临的挑战，以及如何通过扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）来克服这些困难。
评分这本书的结构设计非常合理，循序渐进地引导读者理解信息融合在多模导航系统中的核心地位。首先，它清晰地界定了惯性导航、天文导航和GPS各自的原理、优缺点以及在现代导航中的作用。随后，便是对信息融合理论的系统性介绍，包括其基本概念、发展历程以及关键算法。我特别喜欢作者在介绍各种融合算法时，不仅仅是给出一个公式，而是会解释其背后的物理意义和数学原理，以及在实际应用中需要注意的参数调整和性能评估方法。 比如，书中对GPS/INS组合导航的详细分析，让我明白了为何在民用和军用领域，这种组合方式能够成为主流。它详细阐述了如何利用GPS提供的绝对位置和速度信息，来校正INS的误差，以及如何利用INS的高采样率和惯性测量单元（IMU）的运动学特性，来弥补GPS在动态环境下可能出现的短暂失锁。同时，书中也探讨了如何将天文导航信息，特别是天体在不同时间、不同地点的相对位置信息，作为一种独立的、不受外界干扰的校正源，来进一步提高系统的长期稳定性和可靠性。
评分这本书的价值在于它不仅仅停留在理论层面，而是深入到实际应用中的细节。我一直对组合导航系统如何应对各种挑战感到好奇，而这本书为我打开了一扇门。书中对于惯性导航的累积误差，GPS信号的不可靠性，以及天文导航的低更新率等问题，都给出了详细的分析，并重点阐述了信息融合是如何克服这些挑战的。 我非常欣赏书中对于各种信息融合算法的严谨论述，从经典的卡尔曼滤波，到更复杂的粒子滤波，以及针对特定场景的优化算法，都进行了深入的探讨。书中还对如何进行系统级的仿真和实际测试，以验证融合算法的性能，提出了宝贵的建议。这种理论与实践相结合的风格，使得这本书既具有学术价值，又具备工程指导意义。
评分这是一本能够真正提升读者对组合导航系统理解深度的图书。它将信息融合这一复杂的理论，巧妙地应用于惯性/天文/GPS这三个在导航领域至关重要的技术。我之前对这三个技术各自的原理有所了解，但一直不清楚它们如何能够协同工作，以达到更高的精度和可靠性。这本书则详细地解答了我的疑问。 书中对卡尔曼滤波及其变种的深入讲解，以及在不同场景下如何选择和应用这些滤波器的指导，让我受益匪浅。特别是对于如何处理非线性系统和非高斯噪声，书中给出了清晰的思路和可行的算法。我个人对书中关于如何利用天文导航数据来约束惯性导航系统的姿态漂移，以及如何在GPS信号丢失时，利用惯性导航和天文导航的组合来维持定位，这部分内容尤其感兴趣。
评分我一直对导航技术的发展史和前沿理论很感兴趣，而这本书正好填补了我在这方面知识的一个重要空白。它将信息融合这一强大的理论工具，巧妙地应用于惯性/天文/GPS的组合导航系统，其深度和严谨性给我留下了深刻印象。书中对于不同传感器数据的时间同步、误差特性建模、以及多源异构数据融合的算法选择，都进行了非常详尽的讨论。我尤其关注了书中关于“概率数据关联”和“多假设跟踪”等高级融合技术在面对复杂导航场景时的应用。 例如，在GPS信号受多径效应影响时，书中是如何通过融合INS的运动信息和天文导航提供的姿态信息，来降低GPS伪距测量误差的，这部分内容对我理解现实世界中的导航挑战非常有启发。作者并没有局限于单一的滤波方法，而是根据不同的应用场景和精度要求，提出了多种融合策略，并对比了它们的优劣。这种多角度、多层次的分析，让读者能够更全面地认识到信息融合在提升导航系统鲁棒性和精度的关键作用。
评分这是一本让我感到“解渴”的书，特别是对于那些像我一样，渴望深入理解高精度、高可靠性导航系统背后原理的读者来说。书中对惯性导航系统（INS）的误差建模，如陀螺仪和加速度计的随机误差、系统误差等，进行了非常细致的描述，并给出了相应的补偿方法。同时，它又将GPS的高精度绝对定位能力，以及天文导航在不受外部信号干扰下的独特优势，巧妙地融入到融合框架中。 让我印象深刻的是，书中关于如何构建信息融合的状态向量，以及如何设计相应的测量模型和过程模型。这对于理解不同传感器数据如何被统一处理至关重要。比如，当INS输出的是姿态、速度和位置信息，而GPS输出的是绝对位置和速度，天文导航输出的是姿态和位置信息时，如何将这些不同维度、不同精度的数据，有效地整合到一个统一的数学模型中，并利用信息融合算法进行优化，书中给出了详尽的指导。
评分这本书让我对信息融合在现代高精度导航系统中的重要性有了全新的认识。它不仅仅是理论的堆砌，而是将信息融合的思想，深入到了惯性、天文和GPS这三个核心导航技术的融合之中，并给出了详实的解决方案。我特别欣赏书中对各种融合算法的详细阐述，从基础的卡尔曼滤波，到高级的粒子滤波，以及针对具体问题的优化方法。 书中关于如何处理传感器噪声、环境干扰以及系统故障，并保持导航系统鲁棒性的讨论，让我印象深刻。例如，书中详细介绍了如何通过融合INS的高动态响应能力和GPS的高精度绝对位置信息，来克服GPS信号短暂失锁带来的影响。同时，也探讨了如何利用天文导航作为一种独立的、不受外界干扰的辅助信息源，来提高系统的长期精度和可靠性。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有