本書重點(diǎn)研究的組合導(dǎo)航技術(shù)是一種研究活躍、應(yīng)用廣泛、典型的信息融合技術(shù)。導(dǎo)航是人類的基本活動(dòng)，其技術(shù)的發(fā)展決定了人類精確控制自身活動(dòng)范圍的能力，影響著人類社會(huì)生活。隨著技術(shù)的發(fā)展，人類可利用的導(dǎo)航系統(tǒng)信息資源越來(lái)越多。由于不同導(dǎo)航系統(tǒng)各具優(yōu)劣，提高導(dǎo)航系統(tǒng)的整體性能的有效途徑便是采用組合導(dǎo)航技術(shù)�？梢哉f(shuō)，組合導(dǎo)航技術(shù)是導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果。組合導(dǎo)航系統(tǒng)從產(chǎn)生開始，就將各種不同的導(dǎo)航傳感器融合在一起，其獨(dú)立發(fā)展起來(lái)的理論與技術(shù)有力地促進(jìn)了信息融合技術(shù)的發(fā)展。特別是在信息融合研究和應(yīng)用最為活躍的作戰(zhàn)武器系統(tǒng)中，以組合導(dǎo)航系統(tǒng)為代表的導(dǎo)航系統(tǒng)是其最為重要的信息基礎(chǔ)平臺(tái)之一。
　　本書研究的基礎(chǔ)來(lái)自于艦船組合導(dǎo)航領(lǐng)域的相關(guān)研究工作，試圖系統(tǒng)地介紹組合導(dǎo)航信息融合方法的技術(shù)脈絡(luò)和重點(diǎn)知識(shí)。概念上注重從技術(shù)發(fā)展的角度詮釋導(dǎo)航與組合導(dǎo)航的內(nèi)在本質(zhì)；內(nèi)容上則注重選取與組合導(dǎo)航信息融合技術(shù)相關(guān)的研究熱點(diǎn)。在編排上本書分為8章，每章相對(duì)獨(dú)立地構(gòu)成一個(gè)大的主題。
　　第1章主要介紹信息融合和組合導(dǎo)航的基本概念，一方面指出組合導(dǎo)航與信息融合技術(shù)在理論方法上交互影響的客觀聯(lián)系；另一方面指出組合導(dǎo)航所具有的本質(zhì)的信息融合特征。本章也可以看作是組合導(dǎo)航與信息融合的一種快照式介紹，可以方便讀者快速?gòu)暮暧^了解組合導(dǎo)航技術(shù)的全貌。
　　第2章主要介紹了組合導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和研究方法。在這一章節(jié)中，除了給出部分典型導(dǎo)航系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型外，也介紹了組合導(dǎo)航的一般研究方法。上述內(nèi)容可以幫助初步從事組合導(dǎo)航研究的讀者理解研究上的基本問(wèn)題，同時(shí)也構(gòu)成后續(xù)章節(jié)論述的基礎(chǔ)。
　　第3章介紹了線性離散系統(tǒng)最優(yōu)估計(jì)方法，內(nèi)容涵蓋基于卡爾曼濾波（KF）技術(shù)的濾波、平滑、預(yù)測(cè)等內(nèi)容。重點(diǎn)增加了卡爾曼濾波遞推公式的貝葉斯推導(dǎo)方法，從遞推貝葉斯估計(jì)的角度來(lái)重新認(rèn)識(shí)信息融合中隨機(jī)系統(tǒng)狀態(tài)最優(yōu)估計(jì)問(wèn)題的本質(zhì)。這不僅有利于理解以Kalman濾波為代表的線性系統(tǒng)最優(yōu)估計(jì)理論，同時(shí)也會(huì)對(duì)后續(xù)其他非線性系統(tǒng)最優(yōu)估計(jì)理論與智能信息融合技術(shù)建立更加統(tǒng)一的認(rèn)識(shí)。通過(guò)本章選用的典型組合導(dǎo)航問(wèn)題的算例，讀者可以掌握基本的組合導(dǎo)航卡爾曼濾波方法。
　　第4章介紹組合導(dǎo)航中自適應(yīng)卡爾曼濾波（AKF）技術(shù)的內(nèi)容。首先分析濾波器發(fā)散的原因，并在分析卡爾曼新息序列特征的基礎(chǔ)上，從衰減記憶濾波、新息方差估計(jì)濾波和多模型估計(jì)自適應(yīng)濾波等幾條線索介紹目前自適應(yīng)卡爾曼濾波技術(shù)的研究熱點(diǎn)。上述內(nèi)容可以幫助讀者在實(shí)際組合導(dǎo)航系統(tǒng)中，研究建立實(shí)用的自適應(yīng)卡爾曼濾波算法。
　　第5章介紹非線性系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)濾波方法。在傳統(tǒng)的擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）的基礎(chǔ)上，增加了無(wú)跡卡爾曼濾波（UKF）、粒子濾波（PF）等內(nèi)容，上述方法均為近年來(lái)本領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。讀者可以通過(guò)本章的GPS/DR組合導(dǎo)航問(wèn)題，掌握上述非線性濾波方法在應(yīng)用中的基本特點(diǎn)。
　　第6章和第7章重點(diǎn)對(duì)目前智能信息融合技術(shù)在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用方法進(jìn)行介紹。
　　第6章主要介紹模糊控制在組合導(dǎo)航信息融合應(yīng)用的相關(guān)內(nèi)容。本章在簡(jiǎn)要介紹模糊理論的概念、基本知識(shí)和模糊控制器基本設(shè)計(jì)方法的基礎(chǔ)上，對(duì)組合導(dǎo)航系統(tǒng)模糊規(guī)則設(shè)計(jì)方法進(jìn)行了歸納分析，并給出了具體的應(yīng)用實(shí)例。
　　第7章則重點(diǎn)介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息融合技術(shù)在組合導(dǎo)航中的應(yīng)用方法。對(duì)典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了宏觀概要性的介紹，并在此基礎(chǔ)上對(duì)在組合導(dǎo)航中應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的主要研究方法進(jìn)行了闡述，重點(diǎn)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)算法（NN-AKF）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理自適應(yīng)算法（ANFIS-AKF）兩種技術(shù)。
　　第8章介紹了聯(lián)邦卡爾曼濾波器的設(shè)計(jì)及應(yīng)用。內(nèi)容主要包括在各子濾波器估計(jì)不相關(guān)和相關(guān)條件下的聯(lián)邦濾波算法、聯(lián)邦濾波器信息分配算法、數(shù)據(jù)時(shí)空關(guān)聯(lián)以及容錯(cuò)設(shè)計(jì)等內(nèi)容。同時(shí)選取一個(gè)典型的組合導(dǎo)航聯(lián)邦卡爾曼濾波算例進(jìn)行介紹。
　　本書是我們本方向研究課題組多年科研實(shí)踐的總結(jié)。在此向在本書編寫過(guò)程中提供了大量幫助的上海交通大學(xué)金志華教授、田蔚鳳教授、王俊璞博士、張靜博士、華南理工大學(xué)楊艷娟副教授、海軍工程大學(xué)高啟孝教授、邊少鋒教授、朱濤副教授、范崧偉博士、高薪碩士、朱蕾碩士、信冠杰碩士和聶浩翔碩士一并表示感謝。
　　本書編寫的初衷是期望盡量反映目前組合導(dǎo)航信息融合研究的主要問(wèn)題，并結(jié)合應(yīng)用需求針對(duì)不同問(wèn)題進(jìn)行一定深度的闡析，希望所提出的觀點(diǎn)思想能夠?qū)��?guó)內(nèi)同行有所幫助。由于作者水平所限，錯(cuò)誤及不詳之處敬請(qǐng)讀者指正，不勝感激。
　　最后，本書的出版用于紀(jì)念海軍工程大學(xué)導(dǎo)航工程專業(yè)創(chuàng)始人之一汪人定教授，感謝他為航海導(dǎo)航專業(yè)的建設(shè)發(fā)展所做出的卓越貢獻(xiàn)。