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第1章 静态系统参数估计理论1

1.1 经典最优估计理论1

1.1.1 估计、估计准则和最优估计1

1.1.2 最小（加权）均方误差估计2

1.1.3 极大似然估计3

1.1.4 极大后验估计4

1.1.5 线性最小方差无偏估计5

1.1.6 最小二乘估计7

1.2 半参数估计理论9

1.2.1 一般概念9

1.2.2 基于正则矩阵的补偿最小二乘估计10

1.2.3 参数化逼近的半参数模型估计14

1.2.4 算例分析15

1.3 抗差估计理论16

1.3.1 一般概念17

1.3.2 M估计与影响函数18

1.3.3 抗差最小二乘估计19

1.3.4 算例分析25

参考文献25

第2章 动态系统状态滤波理论27

2.1 Kalman滤波及其扩展27

2.1.1 离散系统的Kalman滤波基本方程28

2.1.2 扩展Kalman滤波方程30

2.1.3 滤波基本方程分析31

2.1.4 算例分析32

2.1.5 Kalman滤波应用注意的问题34

2.2 无迹滤波35

2.2.1 UT变换36

2.2.2 UKF采样策略37

2.2.3 UKF滤波方程40

2.2.4 EKF和UKF性能比对41

2.2.5 算例分析43

2.3 非线性预测滤波45

2.3.1 NPF滤波过程45

2.3.2 协方差约束47

2.3.3 最小模型误差与模型误差加权矩阵47

2.3.4 预测滤波性能分析49

2.4 鲁棒滤波50

2.4.1 不确定性鲁棒滤波方法50

2.4.2 增益矩阵设计与鲁棒滤波算法53

2.4.3 算例分析54

参考文献56

第3章 标准多传感器系统状态融合估计58

3.1 线性最优权值与融合估计精度58

3.1.1 线性融合模型与融合方法59

3.1.2 各传感器测量精度计算62

3.1.3 算例分析63

3.2 状态融合估计问题的提出与融合估计方法64

3.2.1 状态融合估计的提出64

3.2.2 融合算法结构66

3.2.3 集中式状态融合估计方法68

3.2.4 分布式状态融合估计方法69

3.2.5 多级式状态融合估计方法72

3.3 标准多传感器系统状态融合估计的统一描述74

3.3.1 信息类型的统一描述74

3.3.2 融合系统结构的统一描述75

3.3.3 整体融合算法77

3.3.4 融合算法之间的关系79

3.4 小结80

参考文献81

第4章 非标准多传感器系统状态融合估计83

4.1 多结构多参数非线性模型的状态融合估计83

4.1.1 问题的提出83

4.1.2 模型结构描述与非线性程度度量84

4.1.3 非线性模型的参数估计与精度分析87

4.1.4 非线性最优模型融合权值确定89

4.1.5 算例分析90

4.2 不确定建模下的非标准多传感器系统状态融合估计91

4.2.1 问题的提出91

4.2.2 系统不确定性特征的小波提取92

4.2.3 系统不确定性的时间序列建模94

4.2.4 基于互迭代半参数回归的状态融合估计方法96

4.2.5 融合算法精度分析98

4.3 多模型融合下的非标准多传感器系统状态融合估计99

4.3.1 问题的提出99

4.3.2 多模型融合估计基本原理与结构100

4.3.3 模型融合算法103

4.4 基于信息融合的联合滤波融合估计105

4.4.1 问题的提出105

4.4.2 联合滤波的方差上界技术106

4.4.3 联合滤波的结构与工作流程109

4.4.4 联合滤波器的最优性能分析112

4.4.5 信息分配因子的自适应确定115

4.5 小结116

参考文献117

第5章 卫星轨道确定基本原理与方法120

5.1 时间系统与坐标系统120

5.1.1 时间系统概述120

5.1.2 坐标系统概述124

5.2 动力学模型描述与卫星的最优组合动力学模型126

5.2.1 地球引力场摄动力与对不同高度轨道的摄动影响127

5.2.2 日、月引力摄动力与对不同高度轨道的摄动影响128

5.2.3 大气阻力摄动与对不同高度轨道的摄动影响129

5.2.4 潮汐摄动和对不同高度轨道的摄动影响130

5.2.5 太阳辐射压摄动和对不同高度轨道的摄动影响130

5.2.6 动力学模型优化组合准则131

5.3 测轨观测模型132

5.4 卫星轨道确定方法及其改进133

5.4.1 基于运动学的轨道确定方法133

5.4.2 基于动力学的不同类型轨道确定方法137

5.4.3 基于动力学和运动学的混合轨道确定方法143

5.5 轨道确定误差分析143

5.5.1 基于UT变换的轨道确定协方差分析143

5.5.2 误差分析146

参考文献147

第6章 基于模型补偿的卫星轨道确定方法149

6.1 基于部分线性模型的不确定性模型误差补偿的轨道确定149

6.1.1 不确定性动力学模型误差的定轨方程149

6.1.2 不确定性观测模型误差的定轨方程153

6.1.3 基于部分线性模型的定轨算法统一描述153

6.2 基于简化动力学模型的定轨方法154

6.2.1 基于经验加速度的轨道确定方法154

6.2.2 基于动力学模型平滑的模型精度确定155

6.2.3 基于经验加速度补偿的轨道确定方法的局限性156

6.2.4 简化动力学模型轨道确定方法157

6.3 扩展的简化动力学定轨方法160

6.3.1 已知观测模型系统误差形式160

6.3.2 已知观测模型系统误差频率分布160

6.3.3 已知动力学模型系统误差频率分布161

6.3.4 三类模型误差补偿算例分析161

6.4 基于模型误差补偿的实时轨道确定方法165

6.4.1 基于经验加速度补偿的模型补偿滤波165

6.4.2 动力学模型补偿滤波165

6.4.3 Sage自适应滤波167

6.4.4 自适应滤波在星载GPS接收机实时定轨中的应用算例168

6.5 小结171

参考文献171

第7章 基于抗差估计的卫星轨道确定方法173

7.1 基于数据深度加权的M估计与性质173

7.1.1 数据深度概念与数据深度权的应用173

7.1.2 基于数据深度加权的M估计方法与性质175

7.1.3 算例分析177

7.2 自适应稳健Lp估计在轨道确定中的应用182

7.2.1 基于正态分布的轨道确定模型构建182

7.2.2 p范分布与稳健性分析183

7.2.3 基于数据深度加权的稳健p范估计185

7.2.4 算例分析187

7.3 基于稳健估计的方差分量估计190

7.3.1 方差分量估计方法与性能分析191

7.3.2 改进的方差分量估计方法193

7.3.3 算例分析195

7.4 基于数据深度加权的半参数模型估计方法197

7.4.1 基于数据深度加权的半参数模型轨道估计方法198

7.4.2 模型误差的深度加权核估计方法199

7.4.3 算例分析199

7.5 小结202

参考文献203

第8章 基于天地基信息融合的联合定轨技术204

8.1 联合定轨原理和精度分析205

8.1.1 仅利用天基数据进行联合定轨的亏秩特性分析205

8.1.2 天地基联合定轨精度分析207

8.2 基于天地基联合信息处理的同步轨道确定与应用208

8.2.1 同步轨道空间目标的天地基联合定轨模型构建209

8.2.2 同步轨道空间目标的天地基联合定轨方法213

8.2.3 算例分析214

8.3 基于天基测控系统的联合定轨技术216

8.3.1 系统结构分析与观测模型构建216

8.3.2 天基测控定轨算法与天地基联合定轨算法217

8.4 小结219

参考文献219

第9章 卫星姿态确定基本原理与方法221

9.1 卫星姿态描述和姿态测量模型222

9.1.1 参考坐标系的选择与坐标变换222

9.1.2 姿态参数与姿态运动学／动力学方程225

9.1.3 姿态测量敏感器与测量模型228

9.2 卫星姿态确定基本方法234

9.2.1 确定性方法234

9.2.2 状态估计法236

9.2.3 状态估计法在卫星姿态确定中的应用241

9.3 卫星姿态确定中的若干问题244

9.3.1 姿态确定系统的非线性程度244

9.3.2 姿态确定系统的误差形式244

9.3.3 多姿态测量敏感器的融合定姿策略245

9.3.4 姿态确定方法的实时性要求与计算量问题246

参考文献246

第10章 卫星姿态确定系统模型分析251

10.1 姿态确定系统模型线性化误差影响分析252

10.1.1 系统方程线性化误差模型及其度量252

10.1.2 系统模型线性化误差影响分析257

10.1.3 算例分析258

10.2 姿态确定系统的测量随机误差分析264

10.2.1 光轴测量锥面误差模型及其特性264

10.2.2 基于星敏感器光轴测量锥面误差模型的姿态确定模型267

10.2.3 算例分析269

10.3 姿态确定系统的测量系统误差分析270

10.3.1 测量系统误差的产生与分类270

10.3.2 基于相关性检验技术的测量系统误差影响分析276

10.3.3 算例分析279

参考文献283

第11章 卫星姿态确定的非线性滤波方法285

11.1 卫星姿态确定的EKF估计285

11.1.1 EKF姿态确定方法影响因素分析285

11.1.2 扩维的EKF姿态确定方法289

11.1.3 算例分析293

11.2 卫星姿态确定的NPF估计296

11.2.1 问题的提出296

11.2.2 非线性预测滤波算法296

11.2.3 NPF姿态确定稳健性分析303

11.2.4 算例分析308

11.3 卫星姿态确定的REKF估计309

11.3.1 问题的提出309

11.3.2 鲁棒定姿滤波算法309

11.3.3 算例分析315

参考文献319

第12章 多姿态敏感器测量融合定姿方法321

12.1 多敏感器测量信息融合的时间配准321

12.1.1 多敏感器时间配准的常用算法322

12.1.2 基于曲线拟合的多敏感器时间配准324

12.1.3 算例分析326

12.2 基于复合结构的卫星融合定姿方法328

12.2.1 多敏感器测量数据实时优化处理328

12.2.2 多敏感器融合定姿滤波器复合结构设计330

12.2.3 基于敏感器置信度的融合规则优选332

12.2.4 算例分析334

12.3 甚高精度卫星姿态确定方法337

12.3.1 卫星扰动误差建模337

12.3.2 敏感器低频误差特性分析340

12.3.3 敏感器低频误差参数辨识344

12.3.4 甚高精度姿态确定算法流程346

12.3.5 算例分析347

12.4 小结350

参考文献351

彩图355