组合导航原理及应用

·基础铺垫：夯实导航技术的基本概念
·核心应用：深入探讨组合导航理论应用
·体系覆盖：涵盖传统导航与现代导航
·深度解析：剖析各种导航技术优缺点
·故障处理：介绍导航系统故障检测与解决

本书基于提高导航的精度和可靠性的视角，从导航及组合导航的基本概念与原理出发，重点阐述组合导航系统的应用，帮助读者在掌握原理的基础上，提高组合导航的应用水平。
全书共11 章，第1 章为绪论，第2～4 章介绍地球参考模型、导航系统分类、组合导航基本原理与滤波方法，第5～10 章介绍INS/GPS 组合导航系统、INS/CNS 组合导航系统、INS/SAR 组合导航系统、数据库参考导航系统、地形辅助导航系统及其他惯性组合导航系统，第11 章介绍组合导航系统的故障检测。
本书内容系统、全面，论述清晰，适合作为高等院校相关专业本科生以及研究生的教材，也可作为工程技术人员的参考书。

本书将通过特定的分数阶微积分定义与图像处理领域的重要工具――傅里叶变换和分数阶傅里叶变换建立分数阶微积分与图像变换的关系。 本书首先介绍分数阶变阶微分的概念，进而设计基于分数阶变阶微分的图像去噪模型，以及基于分数阶变阶微分的图像复原模型，最终实现了分数阶微积分在图像处理领域的交叉应用。分数阶微积分、傅里叶变换、分数阶傅里叶变换各自都有很好的性质，并且它们的关系式子比较简洁，因此容易进行交叉应用。分数变阶微分突破了传统微分思想，由其建立的新模型对信号和图像的细节处理非常有效。同时在研究的过程中以大量的数值实验和Matlab仿真验证所提出方法的有效性。

第1 章 绪论 1
1.1 导航的概念 1
1.1.1 导航的定义和方法 1
1.1.2 航行体对于导航系统的要求 1
1.2 导航的分类 4
1.2.1 按导航所用信息划分 4
1.2.2 按载体所在位置划分 6
1.2.3 按导航时载体轨迹类型划分 7
1.2.4 按导航时对外部信息的依赖性划分 8
第2 章 地球参考模型 9
2.1 地球的几何形状 9
2.1.1 地球的形状 9
2.1.2 参考椭球体介绍 10
2.1.3 地球参考椭球体主曲率半径 10
2.2 地球的重力场 13
2.3 垂线、纬度及高度的定义 14
2.3.1 垂线的定义 14
2.3.2 纬度的定义 14
2.3.3 高度的定义 15
2.4 导航常用坐标系及坐标系间的转换 15
2.4.1 导航常用坐标系 15
2.4.2 坐标系的转换 17
第3 章 导航系统分类 19
3.1 惯性导航系统 19
3.1.1 惯性导航原理 19
3.1.2 惯性导航系统的分类 23
3.1.3 平台式惯性导航系统的力学编排方程 25
3.1.4 平台式惯性导航系统的误差模型 28
3.1.5 捷联式惯性导航系统的力学编排方程 32
3.1.6 捷联式惯性导航系统的误差模型 35
3.1.7 速率偏频激光陀螺仪惯性导航系统 40
3.2 卫星导航系统 45
3.2.1 GPS 45
3.2.2 GLONASS 导航系统 47
3.2.3 北斗卫星导航系统 47
3.2.4 伽利略导航卫星系统 48
3.3 陆基无线电导航系统 48
3.3.1 塔康 48
3.3.2 测距器 48
3.3.3 伏尔 49
3.3.4 罗兰-C 49
3.3.5 奥米伽 49
3.3.6 多普勒导航系统 50
3.4 天文导航系统 50
3.5 其他导航系统 51
3.5.1 地形辅助导航系统 51
3.5.2 联合战术信息发布系统 52
3.5.3 定位报告系统 52
3.6 组合导航系统 53
第4 章 组合导航基本原理与滤波方法 54
4.1 组合导航概述 54
4.2 组合导航基本原理 54
4.3 组合导航系统的发展 56
4.3.1 组合导航与最优估计 56
4.3.2 组合导航的应用和发展 57
4.4 滤波方法与算法 59
4.4.1 滤波理论与方法 59
4.4.2 典型滤波算法 64
4.5 采用卡尔曼滤波的最优综合方法 77
4.5.1 滤波结构 77
4.5.2 估计方法 78
4.5.3 校正方法 78
4.5.4 状态选取和次优滤波方法 79
4.6 滤波误差分析 80
4.6.1 误差分析方法 80
4.6.2 协方差分析 81
第5 章 INS/GPS 组合导航系统 86
5.1 INS/GPS 组合导航系统原理及设计 86
5.1.1 INS/GPS 组合导航系统原理 86
5.1.2 基于卡尔曼滤波的INS/GPS 组合导航系统设计 87
5.2 INS/GPS 组合导航系统的硬件实现方式 87
5.2.1 INS 辅助GPS 接收机快捕卫星信号 88
5.2.2 INS 辅助GPS 接收机跟踪信号 88
5.3 SINS/GPS 组合导航系统的软件实现方式 89
5.3.1 SINS 和GPS 软件的组合策略 90
5.3.2 双差相位观测值闭环校正组合方法 91
5.4 分布式滤波与全组合滤波 94
5.4.1 组合导航系统问题描述 94
5.4.2 全组合滤波法 95
5.4.3 分布式滤波法 96
5.4.4 INS/GPS 组合滤波器及其应用 97
5.5 INS 用于周跳的检测与模糊度参数修复 98
5.6 GPS 辅助INS 提高惯性平台姿态精度 99
5.6.1 惯性平台姿态精度问题描述 99
5.6.2 GPS 速度辅助提高惯性平台水平姿态精度 99
5.6.3 惯性平台水平失准误差的估计 100
第6 章 INS/CNS 组合导航系统 101
6.1 INS/CNS 组合导航系统原理 101
6.2 天文导航系统组成与原理 102
6.2.1 天文导航敏感器 102
6.2.2 天文导航的原理和方法 103
6.3 INS/CNS/GNSS 组合导航系统及其应用 112
6.3.1 空间惯性组合导航的状态方程 113
6.3.2 INS/星敏感器/GNSS 组合导航的观测方程 116
6.3.3 INS/星敏感器/GNSS 组合导航仿真 117
第7 章 INS/SAR 组合导航系统 120
7.1 合成孔径雷达的基本理论 120
7.1.1 雷达的发展概况 120
7.1.2 合成孔径雷达的特点、发展现状与研究方向 121
7.2 INS/SAR 组合导航系统的原理 122
7.2.1 系统原理简述 122
7.2.2 INS/SAR 组合导航系统的主要组成模块功能 124
7.2.3 实现INS/SAR 组合导航系统的关键技术 125
7.2.4 INS/SAR 组合导航系统的特点及应用 125
7.3 INS/SAR 组合导航系统的数学模型 126
7.3.1 INS/SAR 组合导航系统的状态方程和测量方程 126
7.3.2 INS/SAR 组合滤波器的性能分析与仿真 127
7.4 SAR 的运动补偿 128
7.4.1 运动补偿的基本原理 128
7.4.2 运动补偿的因素及措施 129
7.4.3 IMU 数据与双星定位系统组合的机载SAR 运动补偿 135
7.5 主INS 和天线附加的IMU 之间的传递对准及处理 137
7.5.1 主INS 和天线附加的IMU 之间的传递对准 137
7.5.2 传递对准卡尔曼滤波器数学模型 138
7.6 INS 的误差修正 140
7.6.1 INS/SAR 组合导航系统观测量的获得 140
7.6.2 误差校正与故障检测 143
第8 章 数据库参考导航系统 144
8.1 数据库参考导航系统概述 144
8.2 典型数据库参考导航系统 145
8.2.1 地形测量 DBRN 系统和深海测量DBRN 系统 145
8.2.2 磁DBRN 系统与重力DBRN 系统 146
8.2.3 天体/星体DBRN 系统 147
8.3 地形数据库参考导航 148
8.3.1 地形参考导航的概念和特点 148
8.3.2 地形参考导航的方法 149
8.3.3 TERCOM 导航系统 151
8.3.4 SITAN 系统 154
8.3.5 TERCOM 导航系统与SITAN 系统的比较 162
8.3.6 地形参考导航的仿真计算 162
第9 章 地形辅助导航系统 165
9.1 地形辅助导航系统概述 165
9.1.1 地形辅助导航技术的发展背景 165
9.1.2 地形辅助导航系统的组成及特点 165
9.2 地形辅助导航系统的类型 166
9.2.1 基于地形高度数据的地形匹配系统 166
9.2.2 景象匹配地形辅助导航系统 167
9.3 地形辅助导航系统的数学模型 167
9.4 地形辅助导航系统的关键技术 169
9.4.1 数字地图 169
9.4.2 存储技术 170
9.4.3 多模卡尔曼滤波技术 171
9.4.4 数字相关器 171
第10 章 其他惯性组合导航系统 172
10.1 SAR/单轴稳定SINS 组合导航系统 172
10.1.1 原理与数学模型 172
10.1.2 系统仿真数据与结论 173
10.2 GPS/DR 组合导航系统 173
10.2.1 GPS/DR 组合导航数学模型 173
10.2.2 GPS/DR 组合导航自适应卡尔曼滤波算法 174
10.2.3 GPS/DR 组合导航粒子滤波算法 177
10.3 车辆导航北斗双星定位技术 178
10.3.1 北斗双星定位导航系统的组成及其定位过程 178
10.3.2 北斗双星定位导航系统定位解算过程 179
第11 章 组合导航系统的故障检测 180
11.1 子系统故障检测 180
11.1.1 基于KPCA 的SINS 传感器故障诊断 180
11.1.2 基于RAIM 的GNSS 故障诊断 185
11.2 系统级故障检测 187
11.2.1 状态χ2检验法 188
11.2.2 残差χ2检验法 190
11.3 统计学习理论与支持向量机 191
11.3.1 统计学习理论 191
11.3.2 支持向量机原理 193
11.3.3 最小二乘支持向量机 196
11.4 基于LS-SVM 的故障检测方法 199
参考文献 201