航天測控最優(yōu)估計方法與應(yīng)用

第1章 概論
1.1 航天測控中的估計問題
1.2 最優(yōu)估計理論及發(fā)展
1.3 航天測控最優(yōu)估計應(yīng)用現(xiàn)狀
1.4 本書導(dǎo)讀

第2章 最小二乘法及改進算法
2.1 最小二乘估計原理
2.2 線性化系統(tǒng)觀測方程
2.3 線性化系統(tǒng)狀態(tài)方程
2.4 系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣
2.5 系統(tǒng)狀態(tài)矩陣求解
2.5.1 數(shù)值積分法
2.5.2 矩陣指數(shù)函數(shù)
2.5.3 冪級數(shù)近似法
2.5.4 數(shù)值差分法
2.5.5 差分積分混合法
2.6 最小二乘求解方法
2.6.1 超定方程正規(guī)化
2.6.2 超定方程奇異值分解
2.6.3 最小二乘批處理估計算法
2.7 最小二乘改進算法
2.7.1 最小二乘加權(quán)改進算法
2.7.2 最小二乘貫序估計算法
2.8 算法仿真

第3章 卡爾曼濾波及擴展算法
3.1 非線性系統(tǒng)濾波
3.2 狀態(tài)噪聲和觀測噪聲
3.3 濾波發(fā)散抑制方法
3.4 濾波缺陷分析
3.5 對濾波算法核心再認(rèn)識
3.6 非線性函數(shù)均值和方差傳播特點
3.7 無味卡爾曼濾波
3.7.1 無味變換均值和方差傳播
3.7.2 基于無味變換的卡爾曼濾波
3.8 增廣無味卡爾曼濾波
3.9 最小二乘法與卡爾曼濾波

第4章 空間坐標(biāo)系及衛(wèi)星運動基礎(chǔ)
4.1 轉(zhuǎn)移矩陣的一般形式
4.1.1 正交基底投影法
4.1.2 歐拉角轉(zhuǎn)動法
4.1.3 矢陣運算法
4.2 空間坐標(biāo)系統(tǒng)
4.2.1 地心坐標(biāo)系
4.2.2 月心坐標(biāo)系
4.2.3 地平坐標(biāo)系
4.2.4 衛(wèi)星質(zhì)心坐標(biāo)系
4.2.5 衛(wèi)星本體坐標(biāo)系
4.3 衛(wèi)星運動基礎(chǔ)
4.3.1 開普勒軌道
4.3.2 橢圓軌道開普勒方程
4.3.3 雙曲線和拋物線軌道開普勒方程
4.3.4 衛(wèi)星通過緯度圈的時刻和經(jīng)度
4.3.5 測量天線原點的運動
4.3.6 衛(wèi)星相對測量天線的觀測量

第5章 火箭飛行彈道融合濾波估計
5.1 火箭彈道融合處理問題
5.2 解耦最小二乘法
5.2.1 狀態(tài)模型
5.2.2 彈道處理算法
5.2.3 應(yīng)用實例
5.3 解耦擴展卡爾曼濾波
5.3.1 狀態(tài)模型
5.3.2 應(yīng)用實例
5.4 “當(dāng)前統(tǒng)計模型彈道融合算法
5.4.1 修正的瑞利分布函數(shù)
5.4.2 非零均值時間相關(guān)模型
5.4.3 濾波算法
5.4.4 應(yīng)用實例

第6章 初軌確定與軌道運動監(jiān)視
6.1 多項式擬合算法
6.2 最小二乘法
6.2.1 系統(tǒng)狀態(tài)模型
6.2.2 系統(tǒng)觀測模型
6.2.3 系統(tǒng)觀測矩陣
6.2.4 狀態(tài)傳遞矩陣
6.2.5 殘差統(tǒng)計與方差控制
6.2.6 算法實現(xiàn)步驟和過程
6.3 改進拉普拉斯型方法
6.3.1 地面雷達觀測方程
6.3.2 GPS測量觀測方程
6.3.3 觀測方程最小二乘解
6.4 擴展卡爾曼濾波
6.4.1 馬爾可夫過程矢量增廣系統(tǒng)動力學(xué)模型
6.4.2 卡爾曼濾波算法
6.4.3 兩種測量體制下的融合濾波算法
6.4.4 初始狀態(tài)與協(xié)方差矩陣
6.4.5 狀態(tài)矩陣和觀測矩陣
6.4.6 應(yīng)用實例

第7章機動軌道跟蹤與確定
7.1 機動軌道跟蹤與確定問題
7.2 軌道機動控制動力學(xué)模型
7.2.1 高斯一馬爾可夫隨機過程加速度模型
7.2.2 再入軌道跟蹤攝動力模型
7.2.3 軌道機動推力加速度模型
7.2.4 軌道機動速度增量模型
7.2.5 軌道機動推力α-β模型
7.2.6 加速度補償模型
7.2.7 軌道機動推力加速度方向
7.3 加速度估計與動力學(xué)補償方法
7.3.1 動力學(xué)和觀測模型
7.3.2 擴展卡爾曼濾波算法
7.3.3 推力方向矢量在東南固連坐標(biāo)系度量
7.3.4 推力方向矢量在瞬時軌道坐標(biāo)系度量
7.3.5 應(yīng)用實例
7.4 增廣加速度動力學(xué)補償方法
7.4.1 動力學(xué)和觀測模型
7.4.2 擴展卡爾曼濾波算法
7.4.3 系統(tǒng)狀態(tài)矩陣
7.4.4 應(yīng)用實例
7.5 增廣α-β動力學(xué)補償方法
7.5.1 動力學(xué)模型
7.5.2 系統(tǒng)觀測模型
7.5.3 無味卡爾曼濾波算法
7.5.4 應(yīng)用實例

第8章自旋穩(wěn)定衛(wèi)星姿態(tài)確定
8.1 雙矢量幾何法
8.2 姿態(tài)精確測定模型
8.2.1 無奇點度量模型
8.2.2 系統(tǒng)狀態(tài)模型
8.2.3 系統(tǒng)觀測模型
8.2.4 觀測矩陣模型
8.3 加權(quán)最小二乘法
8.4 擴展卡爾曼濾波
8.5 無味卡爾曼濾波
8.6 應(yīng)用實例

第9章三軸穩(wěn)定衛(wèi)星姿態(tài)確定
9.1 矢陣代數(shù)姿態(tài)確定算法
9.1.1 矢陣姿態(tài)矩陣
9.1.2 歐拉角姿態(tài)矩陣
9.1.3 姿態(tài)測量參考方向
9.2 四元數(shù)姿態(tài)矢量確定方法
9.2.1 姿態(tài)觀測模型
9.2.2 Quest姿態(tài)確定算法
9.2.3 Request姿態(tài)確定算法
9.2.4 最優(yōu)Request姿態(tài)確定算法
9.2.5 自適應(yīng)最優(yōu)Request姿態(tài)確定算法
9.2.6 仿真分析
9.3 多信源融合確定方法
9.3.1 聯(lián)合濾波器
9.3.2 星敏感器測量模型
9.3.3 GPS姿態(tài)測量模型
9.3.4 紅外地平儀測量模型
9.3.5 太陽敏感器測量模型
9.3.6 聯(lián)合濾波模型
9.3.7 聯(lián)合濾波算法及流程
9.3.8 仿真分析
附錄
附錄A向量函數(shù)微分運算
附錄B球面三角常用公式
附錄C隨機變量及隨機過程
附錄DCholesky分解
參考文獻
后記