微惯性传感器融合技术 - 中国高校教材图书网
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书名： |
微惯性传感器融合技术
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| ISBN： | 9787560677095 |
条码： | 5606 |
| 作者： |
沈晓卫
相关图书
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装订： | |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥61.00
折扣价：￥57.95
折扣：0.95
节省了3.05元
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字数： |
280千字
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| 出版社： |
西安电子科技大学出版社 |
页数： |
192页
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| 发行编号： | |
每包册数： |
13
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| 出版日期： |
2025-9-3 |
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| 内容简介： |
微惯性传感器是微机电系统的重要组成部分, 广泛应用于工业、军事等领域。近年来, 微惯性传感器发展迅速, 正形成新的产业和新的技术平台。 本书结合微惯性传感器的应用与发展, 基于编者课题组长期积累的研究成果, 系统地介绍了微惯性传感器的原理、航姿估计和导航定位典型算法, 具有较高的应用价值。 全书共7章, 主要内容包括概述、 基础理论、 微惯性传感器、微惯性传感器的误差分析与补偿技术、多传感融合算法、航姿系统估计算法、GPS-INS组合导航算法。
本书可作为高等院校相关专业的本科生教材, 也可作为从事相关研究的工程技术人员和科技工作者的参考书。
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| 作者简介： |
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| 章节目录： |
第1章 概述 1
1.1 微惯性传感器发展概况 2
1.1.1 微机械陀螺仪 2
1.1.2 微机械加速度计 4
1.1.3 微惯性测量单元 6
1.2 微惯性传感器的应用 8
1.2.1 民用领域 8
1.2.2 军用领域 9
第2章 基础理论 12
2.1 常用坐标系及坐标系转换 12
2.1.1 常用坐标系 12
2.1.2 坐标系转换 13
2.2 常用姿态表示方法 17
2.2.1 方向余弦 17
2.2.2 欧拉角 18
2.2.3 四元数 20
2.2.4 方向余弦、欧拉角和四元数的关系 21
2.3 姿态更新算法 23
2.3.1 基于方向余弦的姿态更新 23
2.3.2 基于四元数的姿态更新 25
第3章 微惯性传感器 28
3.1 MEMS陀螺仪 28
3.1.1 MEMS陀螺仪工作原理 28
3.1.2 MEMS陀螺仪性能指标 29
3.1.3 MEMS陀螺仪特性 32
3.1.4 MEMS陀螺仪分类和典型产品 32
3.2 MEMS加速度计 37
3.2.1 MEMS加速度计工作原理 37
3.2.2 MEMS加速度计性能指标 39
3.2.3 MEMS加速度计特性 39
3.3 MEMS磁强计 40
3.3.1 MEMS磁强计工作原理 40
3.3.2 MEMS磁强计模型 41
3.4 微惯性测量单元 43
3.4.1 MIMU组成 43
3.4.2 MIMU典型产品 43
3.4.3 MIMU典型应用 46
第4章 微惯性传感器的误差分析与补偿技术 53
4.1 微惯性传感器误差 53
4.1.1 系统误差 54
4.1.2 随机误差 54
4.1.3 误差分析 55
4.2 典型微惯性传感器测试设备 56
4.2.1 速率转台 56
4.2.2 离心机 58
4.2.3 温控箱 59
4.2.4 六面体夹具 59
4.3 微惯性传感器温度补偿方法 60
4.3.1 多项式拟合温度补偿方法 60
4.3.2 神经网络温度补偿方法 67
4.3.3 基于支持向量机的温度补偿方法 68
4.4 MEMS陀螺仪标定 75
4.4.1 MEMS陀螺仪误差模型 75
4.4.2 MEMS陀螺仪标定方法及步骤 76
4.5 MEMS加速度计标定 77
4.5.1 MEMS加速度计误差模型 78
4.5.2 MEMS加速度计六位置标定方法 78
4.5.3 MEMS加速度计椭球拟合现场标定方法 80
4.6 Allan方差分析 84
4.6.1 Allan方差的定义 84
4.6.2 陀螺仪误差及其Allan方差 85
4.6.3 Allan方差分析方法 87
第5章 多传感融合算法 90
5.1 算法概述 90
5.2 卡尔曼滤波及其扩展 93
5.2.1 卡尔曼滤波 93
5.2.2 扩展卡尔曼滤波 96
5.2.3 扩展卡尔曼滤波典型应用 97
5.2.4 卡尔曼滤波及扩展卡尔曼滤波局限性 100
5.3 互补滤波 100
5.3.1 定义 101
5.3.2 自适应互补滤波 102
5.3.3 实验验证 108
5.3.4 卡尔曼滤波器与互补滤波器对比 110
5.4 非线性观测器 111
5.4.1 互补滤波器与非线性观测器对比 111
5.4.2 二轴水平姿态估计非线性观测器 112
5.5 无迹卡尔曼滤波 115
5.5.1 无迹变换 115
5.5.2 无迹卡尔曼滤波采样策略 116
5.5.3 无迹卡尔曼滤波方程 119
5.5.4 平方根无迹卡尔曼滤波 120
5.5.5 算法分析对比 123
5.6 插值滤波 123
5.6.1 二阶插值滤波算法 123
5.6.2 仿真验证 125
5.7 强跟踪滤波 128
5.7.1 定义 128
5.7.2 改进强跟踪滤波算法 129
第6章 航姿系统估计算法 133
6.1 传感器姿态估计 133
6.1.1 传感器组成 133
6.1.2 传感器姿态估计原理 134
6.2 姿态估计算法设计 137
6.2.1 算法总体设计 137
6.2.2 状态参数设计 138
6.3 基于MIMU-单基线GPS的EKF姿态估计 139
6.3.1 机动加速度补偿 140
6.3.2 系统方程建立 142
6.3.3 EKF姿态估计 144
6.3.4 AEKF姿态估计 148
6.4 基于MIMU-单基线GPS的ASSRUKF姿态估计 152
6.4.1 系统方程建立 152
6.4.2 姿态估计流程 154
6.4.3 实验分析 155
6.5 基于MIMU-单天线GPS自适应UKF姿态估计 163
6.5.1 开关自适应UKF算法 163
6.5.2 自适应UKF算法 165
6.5.3 实验分析 167
第7章 GPS-INS组合导航算法 170
7.1 GPS导航定位原理 170
7.1.1 GPS系统的构成 170
7.1.2 GPS定位原理 171
7.2 GPS-INS组合导航 172
7.2.1 INS导航原理 172
7.2.2 GPS-INS组合方式 173
7.3 GPS-INS松散组合导航系统 175
7.3.1 模型建立 175
7.3.2 可观性分析 178
7.3.3 实验分析 181
参考文献 184
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