具体描述
《自适应动态导航定位》首先分析了函数模型误差补偿和随机模型误差补偿法；讨论了Kalman滤波的残差向量、新息向量及状态预报值残差向量的解析关系及协方差矩阵之间的关系；分析了基于新息向量、残差向量和状态预报值残差向量的自适应协方差估计存在的问题；对抗差滤波、Sage自适应滤波进行了综合比较与分析。创建了一套全新的动态自适应抗差滤波理论体系，研究了相应解的性质。构造了三段函数、两段函数和指数函数三种动态自适应因子；讨论了Sage滤波与自适应滤波组合的导航解算方法，基于方差分量估计的自适应滤波理论。构造了最优自适应滤波理论。建立了卫星轨道的自适应定轨理论与方法，提出了一种综合Sage滤波和自适应抗差滤波的新的轨道计算方法。最后对组合导航理论进行了探讨。
《自适应动态导航定位》可作为导航定位和大地测量专业高年级本科生与研究生的教材或参考书。也适合从事导航定位、卫星轨道测定等工程技术人员参考。
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用户评价
从文献综述的角度来看，导航定位领域的研究已经非常细分，要想写出一本能够自圆其说且具有前瞻性的著作，难度极高。《自适应动态导航定位》这个标题暗示了一种超越静态定位的范式转变。我非常好奇作者是如何定义和量化“动态性”的，它仅仅指代载体的运动速度和加速度，还是包含了环境的结构变化（如可移动障碍物、地形改变）？如果作者能够构建一个统一的数学模型，将载体运动模型和环境变化模型耦合起来，并提出一种能够实时辨识环境参数并调整定位算法增益的机制，那这本书的理论深度将是革命性的。我尤其关注其在多智能体系统中的应用潜力，例如，多无人机如何通过相互观测和信息共享，实现比单体系统更快速、更鲁棒的环境建模和导航。期望本书能够提供一套严谨的数学推导，支撑起其“自适应”的核心论点，而非仅仅是概念上的堆砌。
评分这本新近出版的《自适应动态导航定位》似乎在技术前沿领域投下了一颗深水炸弹，尽管我还没来得及翻阅它的内页，但光看书名所蕴含的潜力，就足以让我对它产生浓厚的兴趣和高度的期待。从“自适应”和“动态”这两个关键词的组合来看，这本书很可能深入探讨了系统如何实时感知环境变化、调整自身策略，从而实现最优路径规划和精确位置估计的复杂机制。我猜想，它不仅仅是传统导航理论的简单复述，更可能融入了最新的机器学习、传感器融合甚至是量子计算的思维模型，来解决当下自动驾驶、无人机编队乃至深空探测中遇到的非线性、不确定性难题。例如，书中或许会详细阐述如何构建一个能有效处理多源异构数据（如激光雷达、视觉、惯性测量单元）的概率框架，用以在城市峡谷、水下环境或强电磁干扰区域维持亚米级甚至厘米级的定位精度。如果它能提供一套清晰、可落地的算法验证流程和性能评估标准，那对于工程实践者而言，无疑将是一本不可多得的“实战宝典”。我更期待看到作者在系统鲁棒性和安全性设计上的独到见解，毕竟，在关键任务系统中，导航的可靠性是高于一切的基石。
评分当我看到《自适应动态导航定位》这个书名时，我立刻联想到过去几年在地理信息系统（GIS）和高精度测绘领域所经历的痛点——如何保证设备在快速移动和复杂电磁环境下长时间保持一致的定位精度。我期待这本书能够解决一些长期困扰业界的“灰色地带”问题。例如，如何设计一个能够在GPS信号完全丢失（如室内或城市中心）时，平滑、无缝地切换到惯性导航（INS）或地磁匹配的切换算法。这种切换过程本身就应该是“自适应”的，即系统应能自动判断何时切换、切换到何种辅助传感器、以及如何补偿切换瞬间的误差。如果书中能提供关于“上下文感知导航”的讨论，即系统能根据任务类型（例如，是追求精度还是追求速度）动态调整定位模型的复杂度，那就更棒了。我希望这本书能提供一种“系统工程”的视角，将算法、硬件接口、实时操作系统间的交互关系清晰地描绘出来，为实际系统集成提供蓝图。
评分我最近一直在追踪关于复杂系统控制理论的最新进展，而《自适应动态导航定位》这个书名，恰好击中了我的研究兴趣点。我个人非常关注那些能够从“预设模型”向“学习驱动”转变的研究方向。如果这本书的内容如我所想，它必然会对基于模型预测控制（MPC）的演化和替代方案进行深入剖析。我好奇它是否突破了传统卡尔曼滤波及其变种的局限性，转而采用了诸如粒子滤波、扩展信息滤波，甚至更具颠覆性的深度强化学习（DRL）方法来处理高维状态空间中的动态不确定性。一个真正具有价值的论述，应该能清晰地勾勒出不同算法在计算复杂度、收敛速度和环境适应性之间的权衡取舍。对于那些试图设计下一代自主移动机器人或高精度测绘系统的研究人员来说，这本书或许能提供一套全新的、超越当前主流范式的理论框架，指导我们在面对未知环境时，如何设计出既高效又具备自我修正能力的导航策略，而非仅仅依赖于预先绘制的地图数据。这本书的价值，或许就在于它对“动态”二字的哲学式解构与工程化实现。
评分坦白地说，我对这类偏向于硬核技术的书籍一向抱持着审慎的态度，因为很多理论往往停留在PPT层面，缺乏实际可操作性。但《自适应动态导航定位》这个名字，却让我隐约感受到了作者对工程落地性的执着。我希望能在这本书里找到关于异构传感器融合的最新实践，特别是那些关于时间同步和空间标定的细节。比如，作者是否探讨了在边缘计算设备上实现实时、低延迟的导航解算所面临的功耗和散热挑战？再比如，在纯视觉导航（Visual Odometry/SLAM）中，如何通过引入自适应机制来有效抵抗光照突变、纹理缺失或动态遮挡带来的漂移问题？我特别关注那些关于“鲁棒性”和“故障容错”的章节，因为一个真正“自适应”的系统，必须能在传感器部分失效或数据质量严重下降时，依然能保持对自身状态的合理估计，并及时发出预警。如果这本书能给出一些详尽的案例研究，对比不同自适应策略在真实世界复杂场景中的表现，那它的参考价值将无可估量。
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