航天测控最优估计方法与应用
￥35.00定价
作者： 李恒年
出版时间：2015年1月
出版社：国防工业出版社
获奖信息：总装部队军事训练十一五统编教材
- 国防工业出版社
- 9787118094244
- 87108
- 2015年1月
- 未分类
- 未分类
- V556
内容简介
李恒年编著的《航天测控最优估计方法与应用》针对航天测控非线性动力学系统参数估计问题，阐述了估计理论及其推广应用方法，面向具体工程问题，阐述了航天动力学系统估计算法的构建、分析、应用过程。尤其在卫星跟踪、轨道确定、再入目标轨道跟踪、自旋稳定卫星姿态确定、三轴稳定卫星姿态跟踪等方面，展现了应用成效显著的创新成果。
本书最直接的读者是从事航天测控跟踪、数据处理、轨道确定、姿态确定等专业的工程技术人员，希望本书能够为科研院所相关专业研究生和科研人员提供一点参考，也能为信号处理等专业研究生和高年级学生提供工程应用案例。希望能够为卫星跟踪、测量、导航学科研究和发展提供一点学术价值。
本书最直接的读者是从事航天测控跟踪、数据处理、轨道确定、姿态确定等专业的工程技术人员，希望本书能够为科研院所相关专业研究生和科研人员提供一点参考，也能为信号处理等专业研究生和高年级学生提供工程应用案例。希望能够为卫星跟踪、测量、导航学科研究和发展提供一点学术价值。
目录
第1章 概论
1.1 航天测控中的估计问题
1.2 最优估计理论及发展
1.3 航天测控最优估计应用现状
1.4 本书导读
第2章 最小二乘法及改进算法
2.1 最小二乘估计原理
2.2 线性化系统观测方程
2.3 线性化系统状态方程
2.4 系统状态转移矩阵
2.5 系统状态矩阵求解
2.5.1 数值积分法
2.5.2 矩阵指数函数
2.5.3 幂级数近似法
2.5.4 数值差分法
2.5.5 差分积分混合法
2.6 最小二乘求解方法
2.6.1 超定方程正规化
2.6.2 超定方程奇异值分解
2.6.3 最小二乘批处理估计算法
2.7 最小二乘改进算法
2.7.1 最小二乘加权改进算法
2.7.2 最小二乘贯序估计算法
2.8 算法仿真
第3章 卡尔曼滤波及扩展算法
3.1 非线性系统滤波
3.2 状态噪声和观测噪声
3.3 滤波发散抑制方法
3.4 滤波缺陷分析
3.5 对滤波算法核心再认识
3.6 非线性函数均值和方差传播特点
3.7 无味卡尔曼滤波
3.7.1 无味变换均值和方差传播
3.7.2 基于无味变换的卡尔曼滤波
3.8 增广无味卡尔曼滤波
3.9 最小二乘法与卡尔曼滤波
第4章 空间坐标系及卫星运动基础
4.1 转移矩阵的一般形式
4.1.1 正交基底投影法
4.1.2 欧拉角转动法
4.1.3 矢阵运算法
4.2 空间坐标系统
4.2.1 地心坐标系
4.2.2 月心坐标系
4.2.3 地平坐标系
4.2.4 卫星质心坐标系
4.2.5 卫星本体坐标系
4.3 卫星运动基础
4.3.1 开普勒轨道
4.3.2 椭圆轨道开普勒方程
4.3.3 双曲线和抛物线轨道开普勒方程
4.3.4 卫星通过纬度圈的时刻和经度
4.3.5 测量天线原点的运动
4.3.6 卫星相对测量天线的观测量
第5章 火箭飞行弹道融合滤波估计
5.1 火箭弹道融合处理问题
5.2 解耦最小二乘法
5.2.1 状态模型
5.2.2 弹道处理算法
5.2.3 应用实例
5.3 解耦扩展卡尔曼滤波
5.3.1 状态模型
5.3.2 应用实例
5.4 “当前统计模型弹道融合算法
5.4.1 修正的瑞利分布函数
5.4.2 非零均值时间相关模型
5.4.3 滤波算法
5.4.4 应用实例
第6章 初轨确定与轨道运动监视
6.1 多项式拟合算法
6.2 最小二乘法
6.2.1 系统状态模型
6.2.2 系统观测模型
6.2.3 系统观测矩阵
6.2.4 状态传递矩阵
6.2.5 残差统计与方差控制
6.2.6 算法实现步骤和过程
6.3 改进拉普拉斯型方法
6.3.1 地面雷达观测方程
6.3.2 GPS测量观测方程
6.3.3 观测方程最小二乘解
6.4 扩展卡尔曼滤波
6.4.1 马尔可夫过程矢量增广系统动力学模型
6.4.2 卡尔曼滤波算法
6.4.3 两种测量体制下的融合滤波算法
6.4.4 初始状态与协方差矩阵
6.4.5 状态矩阵和观测矩阵
6.4.6 应用实例
第7章 机动轨道跟踪与确定
7.1 机动轨道跟踪与确定问题
7.2 轨道机动控制动力学模型
7.2.1 高斯一马尔可夫随机过程加速度模型
7.2.2 再入轨道跟踪摄动力模型
7.2.3 轨道机动推力加速度模型
7.2.4 轨道机动速度增量模型
7.2.5 轨道机动推力α-β模型
7.2.6 加速度补偿模型
7.2.7 轨道机动推力加速度方向
7.3 加速度估计与动力学补偿方法
7.3.1 动力学和观测模型
7.3.2 扩展卡尔曼滤波算法
7.3.3 推力方向矢量在东南固连坐标系度量
7.3.4 推力方向矢量在瞬时轨道坐标系度量
7.3.5 应用实例
7.4 增广加速度动力学补偿方法
7.4.1 动力学和观测模型
7.4.2 扩展卡尔曼滤波算法
7.4.3 系统状态矩阵
7.4.4 应用实例
7.5 增广α-β动力学补偿方法
7.5.1 动力学模型
7.5.2 系统观测模型
7.5.3 无味卡尔曼滤波算法
7.5.4 应用实例
第8章 自旋稳定卫星姿态确定
8.1 双矢量几何法
8.2 姿态精确测定模型
8.2.1 无奇点度量模型
8.2.2 系统状态模型
8.2.3 系统观测模型
8.2.4 观测矩阵模型
8.3 加权最小二乘法
8.4 扩展卡尔曼滤波
8.5 无味卡尔曼滤波
8.6 应用实例
第9章 三轴稳定卫星姿态确定
9.1 矢阵代数姿态确定算法
9.1.1 矢阵姿态矩阵
9.1.2 欧拉角姿态矩阵
9.1.3 姿态测量参考方向
9.2 四元数姿态矢量确定方法
9.2.1 姿态观测模型
9.2.2 Quest姿态确定算法
9.2.3 Request姿态确定算法
9.2.4 最优Request姿态确定算法
9.2.5 自适应最优Request姿态确定算法
9.2.6 仿真分析
9.3 多信源融合确定方法
9.3.1 联合滤波器
9.3.2 星敏感器测量模型
9.3.3 GPS姿态测量模型
9.3.4 红外地平仪测量模型
9.3.5 太阳敏感器测量模型
9.3.6 联合滤波模型
9.3.7 联合滤波算法及流程
9.3.8 仿真分析
附录
附录A 向量函数微分运算
附录B 球面三角常用公式
附录C 随机变量及随机过程
附录D Cholesky分解
参考文献
后记
1.1 航天测控中的估计问题
1.2 最优估计理论及发展
1.3 航天测控最优估计应用现状
1.4 本书导读
第2章 最小二乘法及改进算法
2.1 最小二乘估计原理
2.2 线性化系统观测方程
2.3 线性化系统状态方程
2.4 系统状态转移矩阵
2.5 系统状态矩阵求解
2.5.1 数值积分法
2.5.2 矩阵指数函数
2.5.3 幂级数近似法
2.5.4 数值差分法
2.5.5 差分积分混合法
2.6 最小二乘求解方法
2.6.1 超定方程正规化
2.6.2 超定方程奇异值分解
2.6.3 最小二乘批处理估计算法
2.7 最小二乘改进算法
2.7.1 最小二乘加权改进算法
2.7.2 最小二乘贯序估计算法
2.8 算法仿真
第3章 卡尔曼滤波及扩展算法
3.1 非线性系统滤波
3.2 状态噪声和观测噪声
3.3 滤波发散抑制方法
3.4 滤波缺陷分析
3.5 对滤波算法核心再认识
3.6 非线性函数均值和方差传播特点
3.7 无味卡尔曼滤波
3.7.1 无味变换均值和方差传播
3.7.2 基于无味变换的卡尔曼滤波
3.8 增广无味卡尔曼滤波
3.9 最小二乘法与卡尔曼滤波
第4章 空间坐标系及卫星运动基础
4.1 转移矩阵的一般形式
4.1.1 正交基底投影法
4.1.2 欧拉角转动法
4.1.3 矢阵运算法
4.2 空间坐标系统
4.2.1 地心坐标系
4.2.2 月心坐标系
4.2.3 地平坐标系
4.2.4 卫星质心坐标系
4.2.5 卫星本体坐标系
4.3 卫星运动基础
4.3.1 开普勒轨道
4.3.2 椭圆轨道开普勒方程
4.3.3 双曲线和抛物线轨道开普勒方程
4.3.4 卫星通过纬度圈的时刻和经度
4.3.5 测量天线原点的运动
4.3.6 卫星相对测量天线的观测量
第5章 火箭飞行弹道融合滤波估计
5.1 火箭弹道融合处理问题
5.2 解耦最小二乘法
5.2.1 状态模型
5.2.2 弹道处理算法
5.2.3 应用实例
5.3 解耦扩展卡尔曼滤波
5.3.1 状态模型
5.3.2 应用实例
5.4 “当前统计模型弹道融合算法
5.4.1 修正的瑞利分布函数
5.4.2 非零均值时间相关模型
5.4.3 滤波算法
5.4.4 应用实例
第6章 初轨确定与轨道运动监视
6.1 多项式拟合算法
6.2 最小二乘法
6.2.1 系统状态模型
6.2.2 系统观测模型
6.2.3 系统观测矩阵
6.2.4 状态传递矩阵
6.2.5 残差统计与方差控制
6.2.6 算法实现步骤和过程
6.3 改进拉普拉斯型方法
6.3.1 地面雷达观测方程
6.3.2 GPS测量观测方程
6.3.3 观测方程最小二乘解
6.4 扩展卡尔曼滤波
6.4.1 马尔可夫过程矢量增广系统动力学模型
6.4.2 卡尔曼滤波算法
6.4.3 两种测量体制下的融合滤波算法
6.4.4 初始状态与协方差矩阵
6.4.5 状态矩阵和观测矩阵
6.4.6 应用实例
第7章 机动轨道跟踪与确定
7.1 机动轨道跟踪与确定问题
7.2 轨道机动控制动力学模型
7.2.1 高斯一马尔可夫随机过程加速度模型
7.2.2 再入轨道跟踪摄动力模型
7.2.3 轨道机动推力加速度模型
7.2.4 轨道机动速度增量模型
7.2.5 轨道机动推力α-β模型
7.2.6 加速度补偿模型
7.2.7 轨道机动推力加速度方向
7.3 加速度估计与动力学补偿方法
7.3.1 动力学和观测模型
7.3.2 扩展卡尔曼滤波算法
7.3.3 推力方向矢量在东南固连坐标系度量
7.3.4 推力方向矢量在瞬时轨道坐标系度量
7.3.5 应用实例
7.4 增广加速度动力学补偿方法
7.4.1 动力学和观测模型
7.4.2 扩展卡尔曼滤波算法
7.4.3 系统状态矩阵
7.4.4 应用实例
7.5 增广α-β动力学补偿方法
7.5.1 动力学模型
7.5.2 系统观测模型
7.5.3 无味卡尔曼滤波算法
7.5.4 应用实例
第8章 自旋稳定卫星姿态确定
8.1 双矢量几何法
8.2 姿态精确测定模型
8.2.1 无奇点度量模型
8.2.2 系统状态模型
8.2.3 系统观测模型
8.2.4 观测矩阵模型
8.3 加权最小二乘法
8.4 扩展卡尔曼滤波
8.5 无味卡尔曼滤波
8.6 应用实例
第9章 三轴稳定卫星姿态确定
9.1 矢阵代数姿态确定算法
9.1.1 矢阵姿态矩阵
9.1.2 欧拉角姿态矩阵
9.1.3 姿态测量参考方向
9.2 四元数姿态矢量确定方法
9.2.1 姿态观测模型
9.2.2 Quest姿态确定算法
9.2.3 Request姿态确定算法
9.2.4 最优Request姿态确定算法
9.2.5 自适应最优Request姿态确定算法
9.2.6 仿真分析
9.3 多信源融合确定方法
9.3.1 联合滤波器
9.3.2 星敏感器测量模型
9.3.3 GPS姿态测量模型
9.3.4 红外地平仪测量模型
9.3.5 太阳敏感器测量模型
9.3.6 联合滤波模型
9.3.7 联合滤波算法及流程
9.3.8 仿真分析
附录
附录A 向量函数微分运算
附录B 球面三角常用公式
附录C 随机变量及随机过程
附录D Cholesky分解
参考文献
后记
