Fusion theory and methods for satellite state estimation

序
前言

第1章 静态系统参数估计理论
1.1 经典最优估计理论
1.1.1 估计、估计准则和最优估计
1.1.2 最小（加权）均方误差估计
1.1.3 极大似然估计
1.1.4 极大后验估计
1.1.5 线性最小方差无偏估计
1.1.6 最小二乘估计
1.2 半参数估计理论
1.2.1 一般概念
1.2.2 基于正则矩阵的补偿最小二乘估计
1.2.3 参数化逼近的半参数模型估计
1.2.4 算例分析
1.3 抗差估计理论
1.3.1 一般概念
1.3.2 M估计与影响函数
1.3.3 抗差最小二乘估计
1.3.4 算例分析
参考文献

第2章 动态系统状态滤波理论
2.1 Kalman滤波及其扩展
2.1.1 离散系统的Kalman滤波基本方程
2.1.2 扩展Kalman滤波方程
2.1.3 滤波基本方程分析
2.1.4 算例分析
2.1.5 Kalman滤波应用注意的问题
2.2 无迹滤波
2.2.1 UT变换
2.2.2 UKF采样策略
2.2.3 UKF滤波方程
2.2.4 EKF和UKF性能比对
2.2.5 算例分析
2.3 非线性预测滤波
2.3.1 NPF滤波过程
2.3.2 协方差约束
2.3.3 最小模型误差与模型误差加权矩阵
2.3.4 预测滤波性能分析
2.4 鲁棒滤波
2.4.1 不确定性鲁棒滤波方法
2.4.2 增益矩阵设计与鲁棒滤波算法
2.4.3 算例分析
参考文献

第3章 标准多传感器系统状态融合估计
3.1 线性最优权值与融合估计精度
3.1.1 线性融合模型与融合方法
3.1.2 各传感器测量精度计算
3.1.3 算例分析
3.2 状态融合估计问题的提出与融合估计方法
3.2.1 状态融合估计的提出
3.2.2 融合算法结构
3.2.3 集中式状态融合估计方法
3.2.4 分布式状态融合估计方法
3.2.5 多级式状态融合估计方法
3.3 标准多传感器系统状态融合估计的统一描述
3.3.1 信息类型的统一描述
3.3.2 融合系统结构的统一描述
3.3.3 整体融合算法
3.3.4 融合算法之间的关系
3.4 小结
参考文献

第4章 非标准多传感器系统状态融合估计
4.1 多结构多参数非线性模型的状态融合估计
……

第5章 卫星轨道确定基本原理与方法
第6章 基于模型补偿的卫星轨道确定方法
第7章 基于抗差估计的卫星轨道确定方法
第8章 基于天地基信息融合的联合定轨技术
第9章 卫星姿态确定基本原理与方法
第10章 卫星姿态确定系统模型分析
第11章 卫星姿态确定的非线性滤波方法
第12章 多姿态敏感器测量融合定姿方法

彩图