航天器导航滤波器设计方法

本书的作者在航天器自主导航领域潜心耕耘20余年，取得了具有自主知识产权的创新研究成果；特别是近几年来，在新概念导航体制、测量敏感器产品、地面验证系统和空间飞行试验等方面取得了多项突破性进展。本书面向当前自主导航技术发展需求，充分吸纳作者的理论研究成果和工程实践经验，深入浅出地介绍了导航滤波器设计的基本概念和原理方法，对优选滤波器设计方法与导航定位方案进行了分析，并给出了多个典型系统的仿真案例，实现了基础理论与工程背景的有机融合，对期待应用滤波方法解决实际问题的研究人员具有指导意义。

第1章 绪论
1.1 航天器导航概述
1.2 航天器自主导航简介
1.3 面向航天器的典型导航方式
1.3.1 光学成像导航
1.3.2 X射线脉冲星导航
1.3.3 恒星光谱测速导航
1.3.4 全球卫星导航
1.4 随机系统状态估计
1.5 卡尔曼滤波器的提出和发展
1.5.1 最小二乘法
1.5.2 维纳滤波器
1.5.3 卡尔曼滤波器
1.5.4 鲁棒滤波器
1.5.5 自适应滤波器
1.6 本书主要内容
参考文献
第2章 预备知识
2.1 矩阵论的预备知识
2.1.1 正定阵
2.1.2 特征值
2.1.3 矩阵的迹
2.1.4 矩阵范数
2.1.5 矩阵求逆引理
2.1.6 标量对矩阵求导
2.2 概率论的预备知识
2.2.1 概率密度函数
2.2.2 随机过程
2.2.3 随机过程的数字特征
2.3 随机系统模型
2.3.1 状态方程和观测方程
2.3.2 随机系统状态预测
2.4 方差下界分析方法
2.4.1 克拉美劳下界的概念
2.4.2 克拉美劳下界的计算
2.5 本章小结
参考文献
第3章 最小二乘法
3.1 最小二乘法推导
3.1.1 问题描述
3.1.2 算法推导
3.2 最小二乘法的特性
3.3 陀螺随机误差模型参数辨识
3.3.1 基本方法
3.3.2 陀螺的测量输出
3.3.3 随机误差模型形式
3.3.4 连续系统离散化
3.3.5 基于最小二乘法的参数辨识
3.3.6 数学仿真分析
3.4 星敏感器低频误差参数辨识
3.4.1 星敏感器低频误差
3.4.2 基于最小二乘法的参数辨识
3.4.3 数学仿真分析
3.5 本章小结
参考文献
第4章 卡尔曼滤波器
4.1 卡尔曼滤波器推导
4.1.1 问题描述
4.1.2 算法推导
4.1.3 i黾推计算流程
4.1.4 设计步骤
4.2 卡尔曼滤波器的很优性
4.3 航天器姿态确定
4.3.1 基本原理
4.3.2 姿态确定系统模型
4.3.3 基于卡尔曼滤波器的姿态确定算法
4.4 扩维卡尔曼滤波器
4.4.1 设计思路
4.4.2 结构形式
4.4.3 性能分析
4.5 星敏感器低频误差在轨校准
4.5.1 技术需求
4.5.2 面向误差校准的扩维系统模型
4.5.3 基于克拉美劳下界的可观度分析
4.5.4 数学仿真分析
4.6 本章小结
参考文献
第5章 扩展卡尔曼滤波器
5.1 扩展卡尔曼滤波器推导
5.1.1 i问题描述
5.1.2 很优贝叶斯估计
5.1.3 算法推导
5.1.4 递推计算流程
5.2 扩展卡尔曼滤波器的稳定性
5.2.1 随机过程有界性判据
5.2.2 稳定性分析
5.3 光学成像导航
5.3.1 基本原理
5.3.2 状态方程
5.3.3 观测方程
5.4 多敏感器信息融合
5.4.1 信息融合的概念和特点
5.4.2 信息融合的实施方式
5.5 脉冲星／光学组合导航
5.5.1 基本原理
5.5.2 X射线探测器数据处理方式
5.5.3 脉冲到达时间差测定性能分析
5.5.4 基于紫外地球敏感器的导航性能增强
5.5.5 数学仿真分析
5.6 本章小结
参考文献
第6章 鲁棒卡尔曼滤波器
6.1 鲁棒卡尔曼滤波器推导
6.1.1 问题描述
6.1.2 不确定系统模型
6.1.3 优化准则
6.1.4 最小优选问题的求解
6.1.5 权矩阵的优化
6.1.6 递推计算流程
6.2 鲁棒卡尔曼滤波器的鲁棒性
6.2.1 分析方法
6.2.2 分析结果
6.3 基于鲁棒滤波的脉冲星导航
6.3.1 基本原理
6.3.2 鲁棒扩展卡尔曼滤波器
6.3.3 不确定系统模型
6.3.4 误差影响因素分析
6.3.5 数学仿真分析
6.4 本章小结
参考文献
第7章 多模型自适应估计
7.1 多模型自适应估计算法
7.1.1 问题描述
7.1.2 模型集的建立
7.1.3 递推计算流程
7.2 多模型自适应估计的收敛性
7.2.1 收敛性分析
7.2.2 新息方差阵分析
7.3 基于照相观测的星座自主导航
7.3.1 基本原理
7.3.2 系统模型集
7.3.3 数学仿真分析
7.4 星际连音自主导航
7.4.1 基本原理
7.4.2 系统模型集
7.4.3 可观度分析
7.4.4 数学仿真分析
7.5 本章小结
参考文献
第8章 并行卡尔曼滤波器
8.1 基于并行滤波器的敏感器误差校准
8.1.1 设计原则
8.1.2 系统模型
8.1.3 问题描述
8.1.4 递推计算公式
8.1.5 数学仿真分析
8.2 基于并行滤波器的噪声特性估计
8.2.1 问题描述
8.2.2 系统模型
8.2.3 递推计算公式
8.2.4 估计精度对比分析
8.2.5 相对位姿确定基本方法
8.2.6 相对位姿确定系统模型
8.2.7 数学仿真分析
8.3 本章小结
参考文献
第9章 强化学习卡尔曼滤波器
9.1 Q学习方法
9.1.1 基本思路
9.1.2 递推计算公式
9.1.3 收敛性分析
……
第10章 结论与展望