衛(wèi)星狀態(tài)融合估計(jì)理論與方法

序
前言
第1章 靜態(tài)系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)理論
1.1 經(jīng)典最優(yōu)估計(jì)理論
1.1.1 估計(jì)、估計(jì)準(zhǔn)則和最優(yōu)估計(jì)
1.1.2 最?。訖?quán)）均方誤差估計(jì)
1.1.3 極大似然估計(jì)
1.1.4 極大后驗(yàn)估計(jì)
1.1.5 線性最小方差無偏估計(jì)
1.1.6 最小二乘估計(jì)
1.2 半?yún)?shù)估計(jì)理論
1.2.1 一般概念
1.2.2 基于正則矩陣的補(bǔ)償最小二乘估計(jì)
1.2.3 參數(shù)化逼近的半?yún)?shù)模型估計(jì)
1.2.4 算例分析
1.3 抗差估計(jì)理論
1.3.1 一般概念
1.3.2 M估計(jì)與影響函數(shù)
1.3.3 抗差最小二乘估計(jì)
1.3.4 算例分析
參考文獻(xiàn)
第2章 動態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)濾波理論
2.1 Kalman濾波及其擴(kuò)展
2.1.1 離散系統(tǒng)的Kalman濾波基本方程
2.1.2 擴(kuò)展Kalman濾波方程
2.1.3 濾波基本方程分析
2.1.4 算例分析
2.1.5 Kalman濾波應(yīng)用注意的問題
2.2 無跡濾波
2.2.1 UT變換
2.2.2 UKF采樣策略
2.2.3 UKF濾波方程
2.2.4 EKF和UKF性能比對
2.2.5 算例分析
2.3 非線性預(yù)測濾波
2.3.1 NPF濾波過程
2.3.2 協(xié)方差約束
2.3.3 最小模型誤差與模型誤差加權(quán)矩陣
2.3.4 預(yù)測濾波性能分析
2.4 魯棒濾波
2.4.1 不確定性魯棒濾波方法
2.4.2 增益矩陣設(shè)計(jì)與魯棒濾波算法
2.4.3 算例分析
參考文獻(xiàn)
第3章 標(biāo)準(zhǔn)多傳感器系統(tǒng)狀態(tài)融合估計(jì)
3.1 線性最優(yōu)權(quán)值與融合估計(jì)精度
3.1.1 線性融合模型與融合方法
3.1.2 各傳感器測量精度計(jì)算
3.1.3 算例分析
3.2 狀態(tài)融合估計(jì)問題的提出與融合估計(jì)方法
3.2.1 狀態(tài)融合估計(jì)的提出
3.2.2 融合算法結(jié)構(gòu)
3.2.3 集中式狀態(tài)融合估計(jì)方法
3.2.4 分布式狀態(tài)融合估計(jì)方法
3.2.5 多級式狀態(tài)融合估計(jì)方法
3.3 標(biāo)準(zhǔn)多傳感器系統(tǒng)狀態(tài)融合估計(jì)的統(tǒng)一描述
3.3.1 信息類型的統(tǒng)一描述
3.3.2 融合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的統(tǒng)一描述
3.3.3 整體融合算法
3.3.4 融合算法之間的關(guān)系
3.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章 非標(biāo)準(zhǔn)多傳感器系統(tǒng)狀態(tài)融合估計(jì)
4.1 多結(jié)構(gòu)多參數(shù)非線性模型的狀態(tài)融合估計(jì)
……
第5章 衛(wèi)星軌道確定基本原理與方法
第6章 基于模型補(bǔ)償?shù)男l(wèi)星軌道確定方法
第7章 基于抗差估計(jì)的衛(wèi)星軌道確定方法
第8章 基于天地基信息融合的聯(lián)合定軌技術(shù)
第9章 衛(wèi)星姿態(tài)確定基本原理與方法
第10章 衛(wèi)星姿態(tài)確定系統(tǒng)模型分析
第11章 衛(wèi)星姿態(tài)確定的非線性濾波方法
第12章 多姿態(tài)敏感器測量融合定姿方法
彩圖