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航天測控最優估計方法與應用 版權信息
- ISBN：9787118094244
- 條形碼：9787118094244 ; 978-7-118-09424-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
航天測控最優估計方法與應用 本書特色
《航天測控*優估計方法與應用》針對航天測控非線性動力學系統參數估計問題，闡述了估計理論及其推廣應用方法，面向具體工程問題，闡述了航天動力學系統估計算法的構建、分析、應用過程。尤其在衛星跟蹤、軌道確定、再入目標軌道跟蹤、自旋穩定衛星姿態確定、三軸穩定衛星姿態跟蹤等方面，展現了應用成效顯著的創新成果。 本書*直接的讀者是從事航天測控跟蹤、數據處理、軌道確定、姿態確定等專業的工程技術人員，希望本書能夠為科研院所相關專業研究生和科研人員提供一點參考，也能為信號處理等專業研究生和高年級學生提供工程應用案例。希望能夠為衛星跟蹤、測量、導航學科研究和發展提供一點學術價值。
航天測控最優估計方法與應用 內容簡介
本書針對航天測控非線性動力學系統參數估計問題，闡述了經典估計理論及其推廣應用算法，面向具體工程問題，闡述了航天動力學系統估計算法的構建、分析、應用過程。尤其在衛星跟蹤、軌道軌道、再入和非合作目標軌道跟蹤、自旋穩定衛星姿態確定、三軸穩定衛星姿態跟蹤等方面，展現了應用成效顯著的創新成果。
航天測控最優估計方法與應用 目錄
第1章 概論
1.1 航天測控中的估計問題
1.2 *優估計理論及發展
1.3 航天測控*優估計應用現狀
1.4 本書導讀
第2章 *小二乘法及改進算法
2.1 *小二乘估計原理
2.2 線性化系統觀測方程
2.3 線性化系統狀態方程
2.4 系統狀態轉移矩陣
2.5 系統狀態矩陣求解
2.5.1 數值積分法
2.5.2 矩陣指數函數
2.5.3 冪級數近似法
2.5.4 數值差分法
2.5.5 差分積分混合法
2.6 *小二乘求解方法
2.6.1 超定方程正規化
2.6.2 超定方程奇異值分解
2.6.3 *小二乘批處理估計算法
2.7 *小二乘改進算法
2.7.1 *小二乘加權改進算法
2.7.2 *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 非線性系統濾波
3.2 狀態噪聲和觀測噪聲
3.3 濾波發散抑制方法
3.4 濾波缺陷分析
3.5 對濾波算法核心再認識
3.6 非線性函數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 *小二乘法與卡爾曼濾波
第4章 空間坐標系及衛星運動基礎
4.1 轉移矩陣的一般形式
4.1.1 正交基底投影法
4.1.2 歐拉角轉動法
4.1.3 矢陣運算法
4.2 空間坐標系統
4.2.1 地心坐標系
4.2.2 月心坐標系
4.2.3 地平坐標系
4.2.4 衛星質心坐標系
4.2.5 衛星本體坐標系
4.3 衛星運動基礎
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 衛星通過緯度圈的時刻和經度
4.3.5 測量天線原點的運動
4.3.6 衛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*小二乘法
5.2.1 狀態模型
5.2.2 彈道處理算法
5.2.3 應用實例
5.3 解耦擴展卡爾曼濾波
5.3.1 狀態模型
5.3.2 應用實例
5.4 “當前統計模型彈道融合算法
5.4.1 修正的瑞利分布函數
5.4.2 非零均值時間相關模型
5.4.3 濾波算法
5.4.4 應用實例
第6章 初軌確定與軌道運動監視
6.1 多項式擬合算法
6.2 *小二乘法
6.2.1 系統狀態模型
6.2.2 系統觀測模型
6.2.3 系統觀測矩陣
6.2.4 狀態傳遞矩陣
6.2.5 殘差統計與方差控制
6.2.6 算法實現步驟和過程
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*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動力學模型
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 初始狀態與協方差矩陣
6.4.5 狀態矩陣和觀測矩陣
6.4.6 應用實例
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補償方法
7.3.1 動力學和觀測模型
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系度量
7.3.4 推力方向矢量在瞬時軌道坐標系度量
7.3.5 應用實例
7.4 增廣加速度動力學補償方法
7.4.1 動力學和觀測模型
7.4.2 擴展卡爾曼濾波算法
7.4.3 系統狀態矩陣
7.4.4 應用實例
7.5 增廣α-β動力學補償方法
7.5.1 動力學模型
7.5.2 系統觀測模型
7.5.3 無味卡爾曼濾波算法
7.5.4 應用實例
第8章 自旋穩定衛星姿態確定
8.1 雙矢量幾何法
8.2 姿態精確測定模型
8.2.1 無奇點度量模型
8.2.2 系統狀態模型
8.2.3 系統觀測模型
8.2.4 觀測矩陣模型
8.3 加權*小二乘法
8.4 擴展卡爾曼濾波
8.5 無味卡爾曼濾波
8.6 應用實例
第9章 三軸穩定衛星姿態確定
9.1 矢陣代數姿態確定算法
9.1.1 矢陣姿態矩陣
9.1.2 歐拉角姿態矩陣
9.1.3 姿態測量參考方向
9.2 四元數姿態矢量確定方法
9.2.1 姿態觀測模型
9.2.2 quest姿態確定算法
9.2.3 request姿態確定算法
9.2.4 *優request姿態確定算法
9.2.5 自適應*優request姿態確定算法
9.2.6 仿真分析
9.3 多信源融合確定方法
9.3.1 聯合濾波器
9.3.2 星敏感器測量模型
9.3.3 gps姿態測量模型
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 聯合濾波模型
9.3.7 聯合濾波算法及流程
9.3.8 仿真分析
附錄
附錄a 向量函數微分運算
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d cholesky分解
參考文獻
后記
1.1 航天測控中的估計問題
1.2 *優估計理論及發展
1.3 航天測控*優估計應用現狀
1.4 本書導讀
第2章 *小二乘法及改進算法
2.1 *小二乘估計原理
2.2 線性化系統觀測方程
2.3 線性化系統狀態方程
2.4 系統狀態轉移矩陣
2.5 系統狀態矩陣求解
2.5.1 數值積分法
2.5.2 矩陣指數函數
2.5.3 冪級數近似法
2.5.4 數值差分法
2.5.5 差分積分混合法
2.6 *小二乘求解方法
2.6.1 超定方程正規化
2.6.2 超定方程奇異值分解
2.6.3 *小二乘批處理估計算法
2.7 *小二乘改進算法
2.7.1 *小二乘加權改進算法
2.7.2 *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 非線性系統濾波
3.2 狀態噪聲和觀測噪聲
3.3 濾波發散抑制方法
3.4 濾波缺陷分析
3.5 對濾波算法核心再認識
3.6 非線性函數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 *小二乘法與卡爾曼濾波
第4章 空間坐標系及衛星運動基礎
4.1 轉移矩陣的一般形式
4.1.1 正交基底投影法
4.1.2 歐拉角轉動法
4.1.3 矢陣運算法
4.2 空間坐標系統
4.2.1 地心坐標系
4.2.2 月心坐標系
4.2.3 地平坐標系
4.2.4 衛星質心坐標系
4.2.5 衛星本體坐標系
4.3 衛星運動基礎
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 衛星通過緯度圈的時刻和經度
4.3.5 測量天線原點的運動
4.3.6 衛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*小二乘法
5.2.1 狀態模型
5.2.2 彈道處理算法
5.2.3 應用實例
5.3 解耦擴展卡爾曼濾波
5.3.1 狀態模型
5.3.2 應用實例
5.4 “當前統計模型彈道融合算法
5.4.1 修正的瑞利分布函數
5.4.2 非零均值時間相關模型
5.4.3 濾波算法
5.4.4 應用實例
第6章 初軌確定與軌道運動監視
6.1 多項式擬合算法
6.2 *小二乘法
6.2.1 系統狀態模型
6.2.2 系統觀測模型
6.2.3 系統觀測矩陣
6.2.4 狀態傳遞矩陣
6.2.5 殘差統計與方差控制
6.2.6 算法實現步驟和過程
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*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動力學模型
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 初始狀態與協方差矩陣
6.4.5 狀態矩陣和觀測矩陣
6.4.6 應用實例
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補償方法
7.3.1 動力學和觀測模型
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系度量
7.3.4 推力方向矢量在瞬時軌道坐標系度量
7.3.5 應用實例
7.4 增廣加速度動力學補償方法
7.4.1 動力學和觀測模型
7.4.2 擴展卡爾曼濾波算法
7.4.3 系統狀態矩陣
7.4.4 應用實例
7.5 增廣α-β動力學補償方法
7.5.1 動力學模型
7.5.2 系統觀測模型
7.5.3 無味卡爾曼濾波算法
7.5.4 應用實例
第8章 自旋穩定衛星姿態確定
8.1 雙矢量幾何法
8.2 姿態精確測定模型
8.2.1 無奇點度量模型
8.2.2 系統狀態模型
8.2.3 系統觀測模型
8.2.4 觀測矩陣模型
8.3 加權*小二乘法
8.4 擴展卡爾曼濾波
8.5 無味卡爾曼濾波
8.6 應用實例
第9章 三軸穩定衛星姿態確定
9.1 矢陣代數姿態確定算法
9.1.1 矢陣姿態矩陣
9.1.2 歐拉角姿態矩陣
9.1.3 姿態測量參考方向
9.2 四元數姿態矢量確定方法
9.2.1 姿態觀測模型
9.2.2 quest姿態確定算法
9.2.3 request姿態確定算法
9.2.4 *優request姿態確定算法
9.2.5 自適應*優request姿態確定算法
9.2.6 仿真分析
9.3 多信源融合確定方法
9.3.1 聯合濾波器
9.3.2 星敏感器測量模型
9.3.3 gps姿態測量模型
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 聯合濾波模型
9.3.7 聯合濾波算法及流程
9.3.8 仿真分析
附錄
附錄a 向量函數微分運算
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d cholesky分解
參考文獻
后記
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