航天器多源信息融合自主导航技术/空间技术与科学研究丛书

第1章 绪论 1.1 航天器自主导航技术 1.1.1 惯性自主导航 1.1.2 光学自主导航 1.1.3 脉冲星自主导航 1.2 多源信息融合技术 1.2.1 多源信息融合的定义 1.2.2 多源信息融合的模型 1.2.3 多源信息融合的分类 1.2.4 多源信息融合的方法 1.3 航天器多源信息融合自主导航技术 1.3.1 研究应用与进展 1.3.2 必要性和优势 1.4 本书内容概要 参考文献 第2章 估计理论 2.1 基本概念 2.2 几种常用的最优估计方法 2.2.1 最小均方误差估计 2.2.2 极大似然估计 2.2.3 极大后验估计 2.2.4 加权最小二乘估计 2.3 估计算法的解析形式 2.3.1 线性估计算法 2.3.2 联合高斯分布的MMSE估计算法 2.3.3 线性观测对应的估计算法 2.4 动态系统中的状态估计算法 2.4.1 递归贝叶斯估计算法 2.4.2 卡尔曼滤波算法 2.4.3 扩展卡尔曼滤波算法 2.4.4 无迹卡尔曼滤波算法 2.4.5 约束卡尔曼滤波 2.5 小结 参考文献 第3章 融合算法 3.1 融合结构 3.2 线性融合模型和算法 3.2.1 线性统一模型 3.2.2 线性统一模型下的融合算法 3.2.3 分布式融合中的协方差交叉算法 3.3 动态系统的集中式融合卡尔曼滤波 3.3.1 并行滤波 3.3.2 序贯滤波 3.3.3 数据压缩滤波 3.4 动态系统的分布式融合卡尔曼滤波 3.4.1 标准分布式卡尔曼滤波 3.4.2 协方差交叉算法 3.4.3 联邦滤波算法 3.5 小结 参考文献