航天測(cè)控最優(yōu)估計(jì)方法

第1章 概論
1.1 航天測(cè)控中的估計(jì)問(wèn)題
1.2 最優(yōu)估計(jì)理論及發(fā)展
1.3 航天測(cè)控估計(jì)理論應(yīng)用現(xiàn)狀
1.4 本書導(dǎo)讀

第2章 最小二乘法及改進(jìn)方法
2.1 最小二乘法原理
2.2 觀測(cè)方程線性化
2.3 狀態(tài)方程線性化
2.4 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣
2.5 狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣求解
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(jí)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 狀態(tài)修正方程
2.7 最小二乘算法
2.7.1 順序法化法
2.7.2 奇異值分解法
2.8 最小二乘改進(jìn)算法
2.8.1 加權(quán)改進(jìn)算法
2.8.2 先驗(yàn)序貫算法
2.9 實(shí)例與討論

第3章 卡爾曼濾波及擴(kuò)展算法
3.1 非線性系統(tǒng)濾波
3.2 系統(tǒng)噪聲和觀測(cè)噪聲
3.3 濾波發(fā)散抑制方法
3.4 濾波缺陷分析
3.5 對(duì)濾波算法核心再認(rèn)識(shí)
3.6 非線性函數(shù)均值和方差傳播特點(diǎn)
3.7 無(wú)味卡爾曼濾波
3.7.1 無(wú)味變換均值和方差傳播
3.7.2 無(wú)味卡爾曼濾波方法
3.7.3 增廣無(wú)味卡爾曼濾波
3.8 最小二乘法與卡爾曼濾波比較

第4章 空間坐標(biāo)系及衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)基礎(chǔ)
4.1 坐標(biāo)轉(zhuǎn)移矩陣基礎(chǔ)
4.1.1 正交變換
4.1.2 旋轉(zhuǎn)矩陣
4.1.3 矢陣運(yùn)算
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 地理坐標(biāo)系
4.2.4 軌道坐標(biāo)系
4.2.5 本體坐標(biāo)系
4.3 衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)基礎(chǔ)
4.3.1 開(kāi)普勒軌道
4.3.2 橢圓軌道開(kāi)普勒方程
4.3.3 雙曲線和拋物線軌道開(kāi)普勒方程
4.3.4 測(cè)量天線原點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)

第5章 火箭彈道跟蹤與估計(jì)
5.1 彈道運(yùn)動(dòng)建模
5.1.1 泰勒多項(xiàng)式模型
5.1.2 “當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型
5.2 最小二乘法
5.2.1 解耦處理算法
5.2.2 實(shí)例與討論
5.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波
5.3.1 解耦處理算法
5.3.2 實(shí)例與討論
5.4 “當(dāng)前”統(tǒng)計(jì)模型彈道融合算法
5.4.1 離散狀態(tài)方程
5.4.2 解耦處理算法
5.4.3 實(shí)例與討論

第6章 初軌確定與軌道監(jiān)視
6.1 粗初軌多項(xiàng)式擬合方法
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(cè)模型
6.2.3 系統(tǒng)觀測(cè)矩陣
6.2.4 狀態(tài)傳遞矩陣
6.2.5 殘差統(tǒng)計(jì)與方差控制
6.2.6 算法實(shí)現(xiàn)步驟和過(guò)程
6.3 改進(jìn)拉普拉斯方法
6.3.1 改進(jìn)拉普拉斯型狀態(tài)方程
6.3.2 地面雷達(dá)觀測(cè)方程
6.3.3 星載GNSS測(cè)量觀測(cè)方程
6.3.4 算法實(shí)現(xiàn)步驟和過(guò)程
6.3.5 實(shí)例與討論
6.4 擴(kuò)展卡爾曼濾波
6.4.1 馬爾可夫過(guò)程矢量增廣系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型
6.4.2 卡爾曼濾波算法
6.4.3 兩種測(cè)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(cè)矩陣
6.4.6 實(shí)例與討論

第7章 機(jī)動(dòng)軌道跟蹤與確定
7.1 機(jī)動(dòng)推力模型
7.1.1 隨機(jī)過(guò)程模型
7.1.2 加速度模型
7.1.3 速度增量模型
……

第8章 自旋穩(wěn)定衛(wèi)星姿態(tài)確定
8.1 雙矢量幾何方法
8.2 動(dòng)力學(xué)測(cè)定模型
8.2.1 無(wú)奇點(diǎn)度量模型
8.2.2 系統(tǒng)狀態(tài)模型
8.2.3 系統(tǒng)觀測(cè)模型
8.2.4 觀測(cè)矩陣模型
8.3 加權(quán)最小二乘法
8.4 擴(kuò)展卡爾曼濾波
8.5 無(wú)味卡爾曼濾波
8.6 實(shí)例與討論

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(cè)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(cè)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 實(shí)例與討論
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(cè)量模型
9.3.3 GPS姿態(tài)測(cè)量模型
9.3.4 紅外地平儀測(cè)量模型
9.3.5 太陽(yáng)敏感器測(cè)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 實(shí)例與討論

附錄A 矢量函數(shù)微分運(yùn)算
附錄B 球面三角常用公式
附錄C 隨機(jī)變量及隨機(jī)過(guò)程
附錄D Cholesky分解

參考文獻(xiàn)