《水下组合导航系统》简介：水下组合导航系统可充分利用各导航子系统之间优势互补的特点，大大提高导航系统的精度与可靠性，已成为实现定位导航的有效手段，它一直是导航技术领域的研究重点与热点。全书内容共分10章：章主要介绍了水下组合导航系统的历史与现状；第2—4章分别介绍了惯性导航系统的基本原理、误差分析、标定及初始对准技术；第5～10章是《水下组合导航系统》的重点内容，其中第5章介绍了组合导航系统基本结构与信息滤波技术，为后续奠定基础；第6—9章分别介绍了惯性／速度匹配组合导航、惯性／地形匹配组合导航、惯性／地磁匹配组合导航、惯性／重力匹配组合导航；0章介绍了静电陀螺监控技术。

本书在理论联系实际的基础上，注重基本理论的阐述与分析，主要介绍惯性导航的基本原理和相关技术，包括陀螺仪的基本理论、惯性仪表陀螺仪、惯性仪表加速度计、惯性仪表误差建模及标定测试、捷联惯导系统、平台式惯导系统以及惯性导航技术在导弹 上的应用等。

胡小平主编的《自主导航技术(导航技术系列教材)》作为导航技术专业的研究生教材，比较系统地介绍了自主导航的基础理论与应用技术。根据不同的导航需要，运动载体有时仅采用单一的自主导航手段就能满足要求，有时则必须将多种自主导航手段组合起来使用才能满足要求。自主导航技术涉及近代数学、物理学、力学、天文学、光学、材料学以及微电子技术、计算机技术、通信技术等诸多学科领域，内容十分丰富。

《卫星导航系统时间基础》共10章，分别介绍了卫星导航系统与时间频率的关系、时间频率的基础知识、卫星导航系统中的时间频率体系、卫星导航中的时间同步技术、系统时间的产生和保持、卫星和星座时间、导航信号的时间频率特性、卫星导航系统的授时及其应用、时间频率测量与校准、gnss时间兼容与互操作等内容。全书内容基本上覆盖了卫星导航系统各组成部分中的所有时间频率问题，既介绍了基本知识，也尽量采用了卫星导航领域的时间频率研究成果。 《卫星导航系统时间基础》可供从事卫星导航、时间频率领域的工程技术人员与科研人员阅读，也可供测试计量技术与仪器、电子科学与技术等学科的研究生参阅。

《X射线脉冲星导航系统原理与方法》系统深入地阐述了X射线脉冲星导航的基本概念和原理、基础理论和方法、数学模型和算法.数值试验和结果。全书共分为8章，主要内容包括导航的基本概念；X射线脉冲星导航技术研究进展及应用前景；张量分析与广义相对论基础；脉冲星物理特征及观测研究；X射线脉冲导航时空基准的建立与维持；航天器轨道与姿态动力学模型及太阳系行星星历计算；x射线脉冲星导航的基本观测量及测量模型；航天器自主导航算法；以及导航卫星自主导航数值试验等。 《X射线脉冲星导航系统原理与方法》适合于从事航天器导航制导与控制，航天任务分析和系统总体设计等方面的工程技术人员阅读，也可作为高等院校导航制导与控制、飞行器设计等相关专业的研究生、教师的教材和教学参考书。

本书系统和全面的介绍了惯性基组合导航系统的智能信息处理技术，本书内容可大致分为四部分： 部分介绍了惯性基组合导航系统智能信息处理技术的研究背景与研究意义，分析了惯性基组合导航系统、以及惯性器件和组合系统信息处理的研究现状、发展趋势以及与国外的差距；第二部分分析了陀螺仪的噪声成分、以及温度变化对陀螺仪漂移的影响，并介绍了基于小波、神经网络等智能算法的去噪和温度漂移误差补偿技术；第三部分重点介绍了卡尔曼滤波器及其改进方法在组合导航系统中的应用，并提出了非连续观测条件下的组合导航模型，设计了基于神经网络的非连续观测算法；第四部分主要包括基于大脑导航细胞模型的类脑导航算法，及其在惯性基组合导航系统中的实现。

本书系统和全面的介绍了惯性基组合导航系统的智能信息处理技术，本书内容可大致分为四部分： 部分介绍了惯性基组合导航系统智能信息处理技术的研究背景与研究意义，分析了惯性基组合导航系统、以及惯性器件和组合系统信息处理的研究现状、发展趋势以及与国外的差距；第二部分分析了陀螺仪的噪声成分、以及温度变化对陀螺仪漂移的影响，并介绍了基于小波、神经网络等智能算法的去噪和温度漂移误差补偿技术；第三部分重点介绍了卡尔曼滤波器及其改进方法在组合导航系统中的应用，并提出了非连续观测条件下的组合导航模型，设计了基于神经网络的非连续观测算法；第四部分主要包括基于大脑导航细胞模型的类脑导航算法，及其在惯性基组合导航系统中的实现。

本书系统和全面的介绍了惯性基组合导航系统的智能信息处理技术，本书内容可大致分为四部分： 部分介绍了惯性基组合导航系统智能信息处理技术的研究背景与研究意义，分析了惯性基组合导航系统、以及惯性器件和组合系统信息处理的研究现状、发展趋势以及与国外的差距；第二部分分析了陀螺仪的噪声成分、以及温度变化对陀螺仪漂移的影响，并介绍了基于小波、神经网络等智能算法的去噪和温度漂移误差补偿技术；第三部分重点介绍了卡尔曼滤波器及其改进方法在组合导航系统中的应用，并提出了非连续观测条件下的组合导航模型，设计了基于神经网络的非连续观测算法；第四部分主要包括基于大脑导航细胞模型的类脑导航算法，及其在惯性基组合导航系统中的实现。