《GPS惯性导航组合(第2版)》介绍了包括全球导航卫星系统(GNSS)、惯性导航系统(INS)和卡尔曼滤波等方面的内容。《GPS惯性导航组合(第2版)》详细介绍了卫星导航的基本原理、信号特性、接收机/天线设计、数据误差及差分GNSS等内容，并重点就卡尔曼滤波、惯性导航系统、GNSS/INS组合的原理及数学建模进行了深入阐述。《GPS惯性导航组合(第2版)》还增加了GNSS/INS技术的一些重要改变，主要涉及GPS、GLONASS和 Galileo的新信号结构、卫星导航增强系统的新发展、卫星系统完好性监测、多径消除技术的最近改进及时钟控制新算法、紧/松组合不同级别的MATLAB仿真等。
《GPS惯性导航组合(第2版)》可作为高等院校全球导航卫星系统(GNSS)技术专业的课程教材，也可作为GNSS、INS和卡尔曼滤波理论及应用领域工程技术人员和科研人员的自学参考书。
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《GPS惯性导航组合(第2版)》：卫星定位与导航系列丛书。 作者简介
作者：（美国）格雷沃尔（Mohinder S.Grewal） （美国）Lawrence R.Weill （美国）Augus P.Andrews 译者：陈军 易翔 梁高波 等 目录
第1章 绪论
1.1 GNSS／INS综述
1.2 GNSS概述
1.2.1 GPS
1.2.2 全球导航卫星系统(GLONASS)
1.2.3 伽利略系统(Galileo)
1.3 差分和增强GPS
1.3.1 差分GPS
1.3.2 局域差分GPS
1.3.3 广域差分GPS
1.3.4 广域增强系统WAAS
1.4 空基增强系统(SBAS)
1.4.1 历史背景
1.4.2 广域增强系统(WAAS)
1.4.3 欧洲同步导航覆盖系统(EGNOS)
1.4.4 日本的基于MTSAT多功能传输卫星的增强系统(MSAS)
1.4.5 加拿大的广域增强系统(CWAAS)
1.4.6 中国的卫星导航增强系统(SNAS)
1.4.7 印度的GPS和GEO增强导航系统(GAGAN)、
1.4.8 地基增强系统(GBAS)
1.4.9 Inmarsat民用导航
1.4.10 卫星重叠导航服务
1.4.11 未来的卫星系统
1.5 应用
1.5.1 航空
1.5.2 航天器引导
1.5.3 海运
1.5.4 陆地
1.5.5 地理信息系统(GISs)、绘图及农业
习题
第2章 卫星导航和惯性导航的基本原理
2.1 导航系统研究
2.1.1 不同于GNSS的系统
2.1.2 比较标准
2.2 惯性导航的基本原理
2.2.1 惯性导航的基本概念
2.2.2 惯性导航系统
2.2.3 传感器的信号处理
2.2.4 独立INS性能
2.3 卫星导航
2.3.1 卫星轨道
2.3.2 导航解算(二维实例)
2.3.3 卫星选择和精度因子
2.3.4 DOPs的计算实例
2.4 时间与GPS
2.4.1 协调世界时的产生
2.4.2 GPS系统时
2.4.3 接收机UTC的计算
2.5 例子：无误差的用户定位计算
2.5.1 用户的位置计算
2.5.2 用户的速率计算
习题
第3章.信号特征及信息提取
3.1 信号的数学模型
3.2 GPS信号的组成、用途和特性
3.2.1 50bps的数据码流
3.2.2 GPS卫星位置的计算
3.2.3 C／A码及其性能
3.2.4 P码及其性能
3.2.5 L1和L2载波
3.3 信号功率电平
3.3.1 发射功率电平
3.3.2 自由空间损耗因子
3.3.3 大气损耗因子
……
第4章 接收机及天线的设计
第5章 GNSS数据误差
第6章 差分GNSS
第7章 GNSS、GEO信号的完好性
第8章 卡尔曼滤波
第9章 惯性导航系统
第10章 GNSS／INS组合
附录A 软件
附录B 向量和矩阵
附录C 坐标变换
缩略语
参考文献 文摘
版权页：
插图：
导航有以下五种基本形式。
（1）地标引航，依靠识别明显的标记来确定自己的位置及方向引导。它的历史可以追溯到人类出现以前。
（2）航位推测，依赖于掌握的开始位置、特定的航向信息及对速度的估算。
（3）天体导航，利用时间及本地垂线与已知天体（如太阳、月亮、行星或恒星等）之间的夹角来估计方位和经、纬度。
（4）无线电导航，依赖于已知位置的射频源（包括全球导航卫星系统）。
（5）惯性导航，依赖于初始位置、速度、姿态及其后测量的姿态变化速度、加速度。这是唯一不需要外界基准源的导航形式。
这些导航形式也可以组合起来使用。本书主要研究应用卡尔曼滤波技术的第四和第五种导航方式。
1.1 GNSS／INS综述
卡尔曼滤波技术将全球卫星导航系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）紧密结合起来。在某种程度上讲，INS和GNSS误差特性的强互补性使得这种结合成为可能。一方面，INS的短期位置误差相对较小，但这种误差会随时间而持续增加。另一方面，GNSS位置误差的短期误差不如INS好，但该误差不随时间而增加。卡尔曼滤波能够利用这些特性，提供一个性能优于GNSS、INS中任一系统的共用集成导航工具。通过使用这两个系统中误差的统计信息，就能够将一个定位误差为数十米的系统（GNSS）与另一个定位误差以每小时几公里速度恶化的系统（INS）相结合，从而获得从厘米（使用差分GNSS）到米的不同等级的定位误差范围。
卡尔曼滤波器的关键作用是利用GNSS和INS信息的综合统计对INS中传感器的漂移参数进行跟踪。其结果是在GNSS的信号有可能丢失的阶段中，INS可以提供较高的导航精度；而当GNSS信号再次可用时，来自INS的高精度位置和速度估计可以使GNSS信号被更迅速地重新捕获。
这个等级的组合必然需要深入每一个子系统，这样就可以利用用户通常不使用的那部分结果。为了充分利用所提出的组合，我们必须深入研究每种系统设计的技术细节。
| ISBN | 9787121128073,712112 |
|---|---|
| 出版社 | 电子工业出版社 |
| 作者 | 格雷沃尔(Mohinder S.Grewal) |
| 尺寸 | 16 |