【内容简介】 译者序 自古以来，无论是航海家的远洋探险，还是旅行者的陆地跋涉，精准可靠的导航定位技术始终是支撑人类文明进步与发展的重要基石。从*初的星象导航、罗盘导航，到现代的全球卫星导航系统（GNSS）（如 GPS、北斗等）和惯性导航系统（INS），导航定位技术经历了从简单到复杂、从粗略到精确的飞跃式发展，推动了交通出行、资源勘探，以及无人机、自动驾驶、物联网等相关新技术的研发和应用，这些新技术的发展又进一步推动了相关产业的升级和转型。 随着信息化社会对时间和空间信息应用需求的不断提升，GNSS 与 INS 的融合已成为导航领域的主流趋势。本书作者 Mohinder S. Grewal、Angus P. Andrews 和 Chris G. Bartone 是在导航和控制等领域做出显著贡献的三位学者，其研究成果多次发表在顶*的学术期刊和会议上，并获得了广泛的认可和引用。他们根据多年深入研究的大量成果，汇聚 GNSS、INS 以及两者组合技术的精髓，凝练出第 4 版《全球导航卫星系统、惯性导航系统及其组合导航技术》。本书不仅系统阐述了两种导航系统的基本原理、技术特点及应用范围，更深入探讨了它们之间的互补优势与组合策略，为读者揭示了导航技术未来的发展方向与创新路径。 本书覆盖了 GNSS 和 INS 的基本理论、关键技术和实际应用，兼顾初学者的学习需求和专业人员的深入研究。书中详述了 INS 的工作原理，介绍了卡尔曼滤波的数学基础及其在组合导航中的应用，基于上述主题提供了在理论和实践方面的可用工作知识，便于读者能够更好地理解这些导航系统的复杂性及其在实际操作中的挑战。 在内容设计上，本书注重论述系统误差的来源、误差模型的构建以及卡尔曼滤波器的优化设计方法，以提高系统的整体性能。为了帮助读者更好地掌握这些复杂的概念，我们提供了大量实际案例，涵盖了传感器噪声补偿、非线性问题处理以及传感器漂移误差的模型。通过对这些实际问题的分析和讲解，读者不仅可以掌握系统设计的理论知识，还可以将其应用于实际的导航系统研制中。 本书特别提供了基于 MATLAB 的实践操作内容。通过这些附带的代码，读者可以自行模拟 GNSS 和 INS 的组合导航过程，深入理解导航系统的动态特性，并在不同的动态条件下测试集成模型的性能。这些实践内容不仅对教学和学习极具价值，还为从事导航系统设计和开发的工程师提供了一定的参考。 全书架构清晰，从导航技术的基础理论，深入到复杂系统的集成与应用，我们希望本书不仅能够为相关专业的学生提供清晰的学习路径，也能为研究人员和工程师提供实用的设计指导。本书特别注意将复杂的理论内容与实际应用相结合，以期为读者提供一本既富有理论深度又具备实践价值的导航领域权威参考指南，帮助他们在这一充满活力的技术领域中开拓创新，为 GNSS 和 INS 融合技术的进一步发展贡献力量。 V 全球卫星导航系统、惯性导航及其组合技术（第 4 版） 在此，特别感谢原著作者的笔耕不辍与无私奉献，他们的智慧与努力，为我们打开了导航技术的大门，引领我们走向更加精准、智能、高效的未来。同时，也要感谢所有在翻译过程中给予支持与帮助的同事及学生们，特别感谢中国船舶集团有限公司第七一七研究所乐晋研究员、韩继涛研究员，浙江海洋大学的杨淑洁老师，以及哈尔滨工程大学程建华教授对本书进行了仔细审读并提出了重要且宝贵的意见，在此谨致深切谢意。 由于译者水平有限，书中难免存在错误和不当之处，恳请读者批评指正。 译者 2026 年 1 月 VI
【目录】 目录
第 1 章 绪论
1.1 导航
1.1.1 导航技术
1.1.2 导航模式
1.2 GNSS 综述
1.2.1 GPS
1.2.2 全球轨道导航卫星系统
1.2.3 伽利略系统
1.2.4 北斗导航卫星系统
1.2.5 区域卫星系统
1.3 惯性导航综述
1.3.1 历史
1.3.2 开发成果
1.4 GNSS/INS 组合概述
1.4.1 卡尔曼滤波器的作用
1.4.2 工程实现
习题
参考文献
第 2 章 卫星导航系统基础
2.1 本章重点
2.2 卫星导航系统的注意事项
2.2.1 GNSS 以外的系统
2.2.2 卫星导航系统比较准则
2.3 卫星导航
2.3.1 GNSS 轨道
2.3.2 导航解算方案
2.3.3 用户导航解算与精度衰减因子分析
2.3.4 DOP 计算示例
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 无误差时用户位置计算实例
2.5.1 用户位置计算
2.5.2 用户速度计算
习题
参考文献
第 3 章 惯性导航基础
3.1 本章重点
3.2 基本术语
3.3 惯性传感器技术
3.3.1 陀螺仪
3.3.2 加速度计
3.3.3 传感器误差
3.3.4 惯性传感器组件校准
3.3.5 旋转调制与位置标定
3.4 惯性导航模型
3.4.1 大地水准面模型
3.4.2 地面导航坐标系
3.4.3 地球自转模型
3.4.4 重力模型
3.4.5 姿态模型
3.5 导航解算的初始化
3.5.1 基于地固静止状态的初始化
3.5.2 动态初始化
3.6 导航解算的更新
3.6.1 姿态更新
3.6.2 位置和速度更新
3.7 测试和评估
3.7.1 实验室测试
3.7.2 现场测试
3.7.3 性能鉴定测试
3.8 总结
习题
参考文献
第 4 章 GNSS 信号结构、特征及信息利用
4.1 传统全球定位系统信号的组成、用途和特征
4.1.1 传统 GPS 信号的数字信号模型
4.1.2 导航数据格式
4.1.3 GPS 卫星位置计算
4.1.4 C/A 码及其性能
4.1.5 P (Y) 码及其特性
4.1.6 L1 和 L2 载波
4.1.7 发射功率电平
4.1.8 自由空间损耗及其他损耗因子
4.1.9 接收信号功率
4.2 GPS 的现代化
4.2.1 从现代化中受益的领域
4.2.2 GPS 现代化改进内容
4.2.3 L2 民用信号
4.2.4 L5 信号
4.2.5 M 码
4.2.6 L1 民用信号
4.2.7 GPS 卫星系列
4.2.8 GPS 地面控制段
4.3 GLONASS 信号结构和特征
4.3.1 FDMA 信号
4.3.2 CDMA 现代化
4.4 伽利略系统
4.4.1 星座配置和服务等级
4.4.2 导航数据和信号
4.5 北斗卫星导航系统
4.6 准天顶卫星系统
4.7 印度区域导航卫星系统
习题
参考文献
第 5 章 GNSS 天线设计与分析
5.1 应用
5.2 GNSS 天线性能特点
5.2.1 尺寸和成本
5.2.2 频率和带宽
5.2.3 辐射图特性
5.2.4 天线极化和轴比
5.2.5 GNSS 天线的指向、效率和增益
5.2.6 天线阻抗、驻波比和回波损耗
5.2.7 天线带宽
5.2.8 天线噪声系数
5.3 GNSS 天线设计的计算电磁模型（CEM）
5.4 GNSS 天线技术
5.4.1 偶极子 GNSS 天线
5.4.2 GNSS 贴片天线
5.4.3 勘测级 / 参考 GNSS 天线
5.5 自适应相控阵天线原理
5.5.1 数字波束形成自适应天线阵公式
5.5.2 空时自适应处理（STAP）
5.5.3 空间 - 频率自适应处理技术（SFAP）
5.5.4 自适应相控阵天线结构
5.5.5 自适应相控阵天线的优点
5.6 校准 / 补偿的应用考量
习题
参考文献
第 6 章 GNSS 接收机设计与分析
6.1 接收机设计选择
6.1.1 GNSS 支持应用
6.1.2 单频或多频支持
6.1.3 通道数量
6.1.4 码选择
6.1.5 差分能力
6.1.6 辅助输入
6.2 接收机结构
6.2.1 射频前端
6.2.2 下变频和中频放大
6.2.3 模数转换和自动增益控制
6.2.4 基带信号处理
6.3 信号采集与跟踪
6.3.1 关于用户位置的假设
6.3.2 对可见 GNSS 卫星进行假设分析
6.3.3 信号多普勒估计
6.3.4 在频率和码相中搜索信号
6.3.5 信号检测与确认
6.3.6 码跟踪环
6.3.7 载波相位跟踪环
6.3.8 位同步
6.3.9 数据位解调
6.4 为用户解决方案提取信息
6.4.1 信号传输时间信息
6.4.2 卫星位置和速度的星历数据
6.4.3 使用码相位的伪距测量公式
6.4.4 载波相位测量
6.4.5 载波多普勒测量
6.4.6 积分多普勒测量
6.5 伪距、载波相位和频率估计的理论考量
6.5.1 码相位测量的理论误差界限
6.5.2 载波相位测量的理论误差界限
6.5.3 频率测量的理论误差范围
6.6 高灵敏度 A-GPS 系统
6.6.1 辅助数据如何提高接收机性能
6.6.2 影响高灵敏度接收机的因素
6.7 软件定义无线电（SDR）方法
6.8 伪卫星注意事项
习题
参考文献
第 7 章 GNSS 测量误差
7.1 GNSS 测量误差的来源
7.2 电离层传播误差
7.2.1 电离层延迟模型
7.2.2 GNSS SBAS 电离层算法
7.3 对流层传播误差
7.4 多径效应误差
7.5 多径抑制方法
7.5.1 空间处理技术
7.5.2 时域处理
7.5.3 多径误差抑制技术（MMT）
7.5.4 时域方法性能
7.6 多径抑制理论限制
7.6.1 估计理论方法
7.6.2 *小均方误差估计器
7.6.3 多径建模误差
7.7 星历表数据误差
7.8 卫星时钟误差
7.9 接收机时钟误差
7.10 误差预估计
习题
参考文献
第 8 章 差分全球导航卫星系统
8.1 引言
8.2 局域差分 GNSS、广域差分 GNSS 和天基增强系统
8.2.1 局域差分 GNSS
8.2.2 广域差分 GNSS
8.2.3 天基增强系统
8.3 GEO L1 和 L5 信号
8.3.1 GEO 上行链路子系统（GUS）控制环路概述
8.4 GUS 时钟控制算法
8.4.1 接收机时钟误差确定
8.4.2 时钟驱动控制律
8.5 GEO 轨道确定（OD）
8.5.1 轨道确定协方差分析
8.6 地基增强系统
8.6.1 区域增强系统
8.6.2 联合精密进近着陆系统
8.6.3 增强型远程导航系统
8.7 基于相对测量的 DGNSS
8.7.1 码差分测量
8.7.2 载波相位差分测量
8.7.3 双差测量定位
8.8 GNSS 精确单点定位服务和产品
8.8.1 国际 GNSS 服务（IGS）
8.8.2 连续运行参考站（CORS）
8.8.3 GPS 推断定位系统（GIPSY）和轨道分析仿真软件（OASIS）
8.8.4 斯克里普斯 Scripps 坐标更新工具（SCOUT）
8.8.5 在线定位用户业务（OPUS）
8.8.6 澳大利亚在线 GPS 处理系统（AUPOS）
8.8.7 加拿大国家资源部（NRCan）
习题
参考文献
第 9 章 GNSS 和 GEO 信号完好性
9.1 引言
9.1.1 距离比较法
9.1.2 *小二乘法
9.1.3 等价法
9.2 SBAS 和 GBAS 完好性设计
9.2.1 天基增强系统误差源和完好性威胁
9.2.2 与 GNSS 相关的误差
9.2.3 与 GEO 相关的误差
9.2.4 接收机和测量处理误差
9.2.5 估计误差
9.2.6 完好性边界相关误差
9.2.7 GEO 上行链路误差
9.2.8 完好性威胁的消除
9.3 天基增强系统示例
9.4 总结
9.5 GNSS 数据完好性通道展望
习题
参考文献
第 10 章 卡尔曼滤波
10.1 本章重点
10.2 常见问答
10.2.1 卡尔曼滤波器的概念
10.2.2 卡尔曼滤波的主要作用
10.2.3 卡尔曼滤波的工作原理
10.2.4 卡尔曼滤波器的实现流程
10.3 符号表示
10.3.1 实数向量与矩阵
10.3.2 概率原理
10.3.3 离散时间符号
10.4 卡尔曼滤波起源
10.4.1 量测更新（校正器）
10.4.2 时间更新（预测器）
10.4.3 卡尔曼滤波基本方程
10.4.4 线性时不变情况
10.4.5 可观测性与稳定性
10.5 替代实现方案
10.5.1 实现要点
10.5.2 常规实现方法的改进
10.5.3 詹姆斯?波特与平方根滤波
10.5.4 平方根矩阵运算方法
10.5.5 平方根滤波的替代实现方案
10.6 非线性近似
10.6.1 线性近似误差
10.6.2 自适应卡尔曼滤波
10.6.3 泰勒 - 麦克劳林（Taylor–Maclauren）级数近似
10.6.4 轨迹摄动建模
10.6.5 结构化采样方法
10.7 诊断与监测
10.7.1 协方差矩阵诊断
10.7.2 新息监测
10.8 独立 GNSS 导航
10.8.1 GNSS 动态模型
10.8.2 GNSS 量测模型
10.9 总结
习题
参考文献
第 11 章 惯性导航误差分析
11.1 本章重点
11.2 导航解算误差
11.2.1 INS 误差变量
11.2.2 用于 INS 误差分析的坐标系
11.2.3 模型变量及参数
11.2.4 动态耦合机制
11.3 导航误差动态特性
11.3.1 速度积分误差动态特性
11.3.2 重力误差动态特性
11.3.3 哥氏加速度误差动态特性
11.3.4 离心加速度误差动态特性
11.3.5 大地水准测量误差动态特性
11.3.6 速度水准测量误差动态特性
11.3.7 加速度计与惯性器件对准误差动态特性
11.3.8 所有因素的综合模型
11.3.9 垂向导航的不稳定性
11.3.10 舒勒 Schuler 振荡
11.3.11 核心模型验证和调整
11.4 惯性传感器噪声传播
11.4.1 1/f 噪声
11.4.2 白噪声
11.4.3 水平 CEP 率与传感器噪声
11.5 传感器补偿误差
11.5.1 传感器补偿误差模型
11.5.2 旋转调制与分度
11.6 总结
11.6.1 扩展阅读
习题
参考文献
第 12 章 GNSS/INS 集成
12.1 本章重点
12.2 新的应用机遇
..................................
【前言】 第 4 版序言
本书适用于需要了解全球导航卫星系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）及组合导航中卡尔曼滤波（Kalman filtering）模型与方法的人员，旨在帮助读者从理论和实践两方面建立切实可用的理解框架。为此，我们特别融入了实际应用中的真实案例作为说明性示例。书中还涵盖了更具实践意义的实现细节，包括通过数学模型描述问题、分析模型参数对性能的影响、用数值稳定算法实现机制方程、评估计算需求、验证结果有效性，以及通过 GPS 和 INS 传感器数据对系统运行性能进行监控。这些关键要素在理论研究中往往被忽视，但对于理论有效应用于现实问题而言至关重要。
配套的 Wiley 网站（www.wiley.com/go/grewal/gnss）提供了一系列 MATLAB® 脚本文件，用于演示相关导航解决方案的实现过程。该平台包含结合 GNSS 与 INS 数据集的卡尔曼滤波算法，读者可通过实际操作观察 GNSS 和 INS 数据在卡尔曼滤波中的运行机制，从而深入理解其工作原理。GNSS、INS 与卡尔曼滤波在计算机上的实现过程，揭示了有限字长运算等实际工程问题，以及采用替代算法保障结果精度的必要性。若读者希望将知识付诸实践，必须亲身体验算法的运行过程与潜在缺陷，并学会辨识二者的本质区别。
占位居中
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