惯导测试设备原理与设计

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isbn号码:9787560313771
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  • 惯性导航
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  • 测试设备
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具体描述

图书简介:先进传感器融合技术与系统集成 导言 随着现代工程领域对高精度、高可靠性测量和控制需求的不断攀升,单一传感器的局限性日益凸显。《先进传感器融合技术与系统集成》深入探讨了如何整合来自不同类型传感器的数据,以构建出更鲁棒、更全面的环境感知和状态估计系统。本书不仅聚焦于理论基础,更强调实践应用和系统级的工程实现,旨在为航空航天、自主导航、机器人技术以及精密仪器等领域的研发人员提供一套系统性的知识框架和实用的设计方法。 第一部分:传感器基础与数据特性分析 本书首先回顾了当前主流传感器的工作原理及其在工程中的典型应用场景。重点分析了惯性传感器(如高精度光纤陀螺仪和激光多普勒测速仪)、视觉传感器(如高分辨率CMOS/CCD、事件相机)以及环境感知传感器(如激光雷达、超声波传感器)的数据特性。 数据特性剖析: 详细介绍了各类传感器数据流的特点,包括采样频率、分辨率、量程限制、系统延迟以及不同类型的噪声模型(如高斯白噪声、闪烁噪声、偏置不稳定性等)。特别强调了不同传感器数据在时间同步和空间配准方面的挑战。我们通过大量实例数据分析,揭示了原始数据中隐藏的误差来源及其对后续融合算法性能的影响。 误差建模与校准: 针对传感器系统的固有误差,本书系统阐述了静态误差(如零偏、比例因子)和动态误差(如随机游走、角速率随机游走)的精确建模方法。内容涵盖了温度漂移补偿、标定场设计以及在线误差修正技术,确保了输入数据的高质量。 第二部分:传感器数据融合的理论基石 本部分是全书的核心,构建了从基础统计学到复杂最优估计的完整理论体系。 概率论与信息论基础: 回顾了贝叶斯定理、最大似然估计(MLE)和最小均方误差(MMSE)估计在状态估计中的应用。重点阐述了卡尔曼滤波(KF)的数学推导及其在线性系统中的最优性证明。 卡尔曼滤波族的深入研究: 详细讲解了扩展卡尔曼滤波(EKF)在线性化处理非线性系统时的具体步骤、雅可比矩阵的计算方法,以及其可能引入的二阶误差。随后,系统介绍了无迹卡尔曼滤波(UKF)的Sigma点采样策略,并对比了UKF在处理强非线性问题时的收敛性和精度优势。对于更复杂的非高斯噪声环境,本书引入了粒子滤波(PF)的基本思想和序列蒙特卡洛(SMC)方法,并讨论了其在资源受限系统中的优化应用。 信息理论在融合中的应用: 探讨了互信息和协方差矩阵在评估融合信息量和系统可观测性方面的作用。通过信息增益的概念,指导读者设计更高效的融合结构。 第三部分:多速率与异构数据融合策略 实际系统中,传感器数据通常以不同的频率和格式到达,这要求融合算法必须具备处理异构信息流的能力。 时间同步与插值技术: 阐述了硬件时间戳同步机制(如PTP、GPS PPS)和软件同步方法。针对低频传感器数据,详细比较了样条插值、线性插值和基于运动模型的预测插值方法的适用场景和精度差异。 多速率滤波器的设计: 介绍了如何设计能够同时处理高频和低频数据的融合滤波器结构,例如,将高速数据用于实时状态更新,而低速数据用于周期性系统参数修正。 固定杆与联邦式融合架构: 深入分析了两种主流的系统集成架构。固定杆(Fixed-Lag Smoother)用于后处理高精度轨迹重构,而联邦式(Federated Filtering)架构则侧重于去中心化的处理能力,适用于分布式传感网络,并详细讨论了数据相关性对联邦滤波性能的影响。 第四部分:基于模型的系统集成与设计 成功的传感器融合不仅仅是算法的堆砌,更是对整个物理系统建模的精度体现。 系统级动态建模: 重点讲解了如何建立包含所有传感器的耦合动力学模型,包括刚体运动学、柔性结构耦合以及环境扰动(如风载、磁场干扰)对模型的影响。使用状态空间法构建高维度的系统模型是本节的重点。 软件定义系统(SDS)集成: 探讨了如何利用现代嵌入式计算平台(如FPGA、GPU和高性能DSP)实现复杂融合算法的实时部署。内容涵盖了面向实时操作系统的任务调度、内存管理以及数据流水线优化,确保算法在严格的时序约束下稳定运行。 容错与鲁棒性设计: 针对传感器失效或恶意攻击,设计了基于交叉校验和判决逻辑的异常检测机制。介绍了如基于多元统计量检验(如Mahalanobis距离)的故障隔离技术,以及在部分传感器失效情况下,系统如何切换到降级运行模式以维持基本功能。 结论与展望 本书最后总结了当前传感器融合领域的前沿研究方向,包括深度学习在特征提取和非线性建模中的应用,以及事件驱动的稀疏数据处理技术。通过对理论的深入挖掘和对工程实践的全面覆盖,《先进传感器融合技术与系统集成》为读者提供了一个坚实的平台,使其能够自信地应对下一代高精度测量与控制系统的复杂挑战。

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读后感

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用户评价

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这本书的深度绝对是同类书籍中少有的,它不仅仅停留在描述“是什么”和“怎么做”,而是深入挖掘了“为什么是这样”。我过去读过一些关于导航定位的书籍,往往在关键的误差源分析环节处理得比较草率,仅仅是罗列出一些常见的漂移项。而这本著作,对每一个主要的误差来源,例如温漂、标度因子误差、轴间耦合等,都进行了详尽的机理分析和数学建模。作者甚至引用了最新的研究成果来解释一些长期困扰行业的技术难题,这显示出作者知识体系的广度和前沿性。比如,关于地球物理模型对导航精度的影响那几节,内容之细致,连不同纬度下重力加速度的微小变化都会被纳入考量范围,这种对细节的偏执,使得整本书的论述充满了不可动摇的专业性。对于那些希望将自己的知识体系打磨到极致的资深工程师来说,这本书无疑是一本宝贵的参考资料,它提供的不仅仅是知识,更是一种精益求精的治学态度。我敢说,书中提供的某些设计思路,即便是我们实验室的资深专家也可能未曾系统性地思考过。

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从阅读体验的角度来看,这本书的结构安排极具逻辑性,完全符合一个完整工程项目的开发顺序。开篇对惯性导航的基本原理进行了扎实的回顾,避免了对基础概念的假设,确保了所有读者从同一起跑线出发。随后,章节的推进是层层递进的:从传感器的选型与标定,到滤波算法的选择与优化,再到最终的系统集成与测试验证。这种线性且严密的结构,使得读者在阅读过程中,可以很自然地将自己代入到项目经理或主设计者的角色中去。特别值得称赞的是,作者对“测试”环节的重视程度超出了我的预期。通常设计类书籍会一笔带过测试流程,但这本书花了相当大的篇幅讨论了如何设计一套科学、全面的测试方案,包括如何搭建高精度的基准参考系统,如何进行长时间的闭环测试以暴露潜在的累积误差。这些实战经验的分享,对于正在进行产品开发和验收的团队来说,具有极高的实操价值,它教会的不仅仅是“如何设计”,更是“如何证明你的设计是正确的”。

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这本书的语言风格给我一种非常沉稳、可靠的感觉,仿佛不是由一个学术研究者写成,而更像是一位经验极其丰富的“老匠人”在传授毕生绝学。它没有花哨的辞藻,没有故作高深的理论堆砌,一切都以解决实际问题为导向。行文之中,作者总是在强调工程实践中的“取舍”艺术。例如,在讨论惯导系统的成本控制与性能提升的平衡点时,作者提供了多套不同的设计“配方”,并清晰地列出了每套配方在精度、体积、功耗和成本上的优劣势。这使得这本书不仅仅是一本理论手册,更像是一本实用的工程决策指南。对我而言,最大的收获在于它提供的“思维框架”。它教会我如何系统性地拆解一个复杂的导航任务,如何预估不同设计选择带来的长期影响。这本书的价值不在于它教会了我多少现成的公式,而在于它塑造了一种严谨、务实、全面考虑系统约束的工程思维方式。每当我遇到设计难题时,翻开这本书,总能从中找到启发,并重新审视自己的设计路径是否遗漏了关键的考量点。

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说实话,当我翻开这本书的章节目录时,内心是有些忐忑的,因为“原理与设计”这几个字通常意味着艰深的数学推导和晦涩的理论模型。然而,作者的叙事方式却出乎我的意料。他似乎有一种天赋,能将那些抽象的物理定律和复杂的控制算法,用一种极其生活化的语言来阐释。比如,在解释卡尔曼滤波在导航系统中的应用时,他没有直接丢出矩阵运算,而是构建了一个虚拟的“迷路的小孩找回家”的模型,通过不断地预测和修正位置,将滤波器的迭代过程描绘得淋漓尽致。这种教学手法的转变,极大地降低了学习门槛,让像我这样工程背景稍弱的读者也能快速建立起对核心逻辑的理解。更让我印象深刻的是,书中对于设计流程的把控非常到位。从需求分析到系统集成,作者一步步地引导读者构建起一个完整的项目框架,而不是零散地介绍各个模块。尤其是关于“鲁棒性设计”那一章,作者强调了在非理想环境下,系统如何通过冗余设计和容错机制来保证输出的可靠性,这对于任何实际的工程应用都是至关重要的经验之谈。读完这一部分,我感觉自己不再是只会调参的“操作员”,而是真正开始理解这套系统的“设计师”了。

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这本书的排版和装帧真是让人眼前一亮,拿到手里就能感受到作者对细节的把控。书页的纸张质感很好,印刷清晰度极高,那些复杂的电路图和系统架构图看起来一点都不费劲,即便是初次接触这类专业书籍,也能很快跟上思路。作者在讲解核心概念时,习惯性地会加入一些历史背景和发展脉络的介绍,这让原本可能枯燥的技术内容变得鲜活起来,仿佛在听一位资深的工程师讲述他多年的心路历程。尤其欣赏的是,书中并没有仅仅停留在理论层面,大量的实例分析和仿真结果展示,极大地增强了理论指导实践的可操作性。比如,在谈到误差补偿模型时,作者不仅给出了数学公式,还配上了不同工况下的实际数据对比,这种严谨的论证方式,让读者对算法的有效性有了直观的认识。我尤其喜欢它对不同惯导系统(如光纤陀螺、激光陀螺、环比速率陀螺)的性能权衡和适用场景的对比分析,这种宏观的视角比单纯的罗列技术参数要高明得多,能帮助读者在项目初期做出更明智的技术选型决策。整体来说,这本书更像是一本精心打磨的工具书与教科书的完美结合体,兼顾了学术的深度和工程的广度。

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