本书系统、全面地阐述了仿生偏振光罗盘信息处理技术。本书内容分为三部分：第一部分介绍仿生偏振光罗盘智能信息处理技术的研究背景与研究意义，分析基于大气偏振模式的定向方法，以及仿生偏振光罗盘定向误差处理方法，探讨组合系统信息处理的研究现状、发展趋势等；第二部分分析仿生偏振光罗盘的噪声成分、噪声对其定向精度的影响，并介绍了基于多尺度主成分分析、多尺度自适应时频峰值滤波等智能算法的去噪方法和仿生偏振光罗盘定向误差补偿技术；第三部分重点阐述容积卡尔曼滤波器及其改进方法在基于仿生偏振光罗盘的无缝组合定向系统中的应用，并提出非连续观测条件下的仿生偏振光罗盘的无缝组合定向模型，设计了基于神经网络的非连续观测算法。本书可作为导航、制导与控制相关专业研究生教材，也可供广大工程技术人员和管理人员学习或培训使用。

赵东花, 博士毕业于中北大学仪器科学与技术学科，研究方向为仿生传感与智能导航。现工作于中北大学"省部共建动态测试技术”国家重点实验室，讲师，日本大阪大学电气、电子和信息工程司访问学者。主持省部级课题2项，参与国家面上项目、装备重大基础研究课题、军委科技委 173 基金、军委科技委基础加强子课题等国家/省部级项目5项。以第一作者/唯一通信作者发表高水平 SCI 论文7篇，以第一发明人授权国家发明专利3项，独立编写国家级规划教材《传感器原理与应用》（第四版）一章。

第1章 绪论 001
1.1 发展背景与研究意义 003
1.2 仿生偏振光定向方法 005
1.3 仿生偏振光罗盘定向误差处理方法 012
1.4 仿生偏振光罗盘／惯导组合定向系统与方法 018
第2章 大气偏振模式的定向方法与系统 023
2.1 大气偏振模式的定向方法 025
2.1.1 大气偏振模式的中性点特性分析及自动识别 025
2.1.2 基于太阳子午线的成像式仿生偏振光罗盘定向算法 028
2.2 基于FPGA的仿生偏振光罗盘设计与集成 033
2.3 仿生偏振光罗盘定向试验 037
2.3.1 静态定向试验 040
2.3.2 转台动态定向试验 042
2.3.3 无人机机载动态试验 043
2.4 本章小结 046

第3章 仿生偏振光罗盘噪声处理技术 049
3.1 仿生偏振光罗盘噪声分析 051
3.1.1 偏振角图像噪声产生机理及特性分析 051
3.1.2 航向角数据噪声产生机理及特性分析 055
3.2 基于多尺度变换的仿生偏振光罗盘图像去噪技术 058
3.2.1 基于多尺度变换的偏振角图像去噪技术 060
3.2.2 基于BEMD的MS-PCA仿生偏振光罗盘图像去噪技术 063
3.2.3 基于BEMD的MS-PCA偏振角图像去噪方法验证 066
3.3 仿生偏振光罗盘数据去噪技术 078
3.3.1 基于多尺度变换的仿生偏振光罗盘数据去噪技术 078
3.3.2 基于EEMD的MS-TFPF仿生偏振光罗盘数据去噪技术 081
3.4 基于多尺度变换的仿生偏振光罗盘数据去噪测试 088
3.5 本章小结 098
第4章 仿生偏振光罗盘定向误差建模与补偿技术 101
4.1 偏振光定向误差分析与模型介绍 103
4.1.1 偏振光定向误差分析 103
4.1.2 偏振光定向误差模型构建 107
4.2 典型神经网络模型 109
4.2.1 循环神经网络（RNN） 109
4.2.2 长短期记忆（LSTM）神经网络 112
4.2.3 门控循环单元（GRU）神经网络 119
4.3 基于GRU深度学习神经网络的
仿生偏振光罗盘定向误差建模与补偿 123
4.4 基于GRU深度学习神经网络的
仿生偏振光罗盘定向误差模型试验验证 128
4.5 本章小结 131
第5章 仿生偏振光罗盘／惯导无缝组合定向方法与系统 133
5.1 仿生偏振光罗盘／惯导无缝组合定向系统 135
5.2 仿生偏振光罗盘／惯导无缝组合定向模型构建 138
5.3 基于自学习多频率残差校正的
仿生偏振光罗盘／惯导无缝组合定向方法 141
5.4 仿生偏振光罗盘／惯导无缝组合定向方法试验验证 148
5.5 本章小结 155
第6章 总结与展望 157
6.1 仿生偏振光罗盘智能信息处理技术总结 159
6.2 研究展望 161
参考文献 162