衛(wèi)星機(jī)動軌道確定

第1章 概述
1.1 衛(wèi)星機(jī)動軌道確定
1.2 衛(wèi)星精密軌道確定
1.3 機(jī)動目標(biāo)跟蹤
1.4 本書的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
第2章 衛(wèi)星運(yùn)動與時空系統(tǒng)
2.1 地球運(yùn)動
2.1.1 地球自旋軸極移運(yùn)動
2.1.2 地球自旋軸進(jìn)動運(yùn)動
2.1.3 地球自旋軸章動運(yùn)動
2.2 時間系統(tǒng)
2.2.1 春分點(diǎn)和子午面
2.2.2 平太陽日和平恒星日
2.2.3 葛略歷與儒略日
2.2.4 太陽時和恒星時
2.2.5 世界時和協(xié)調(diào)世界時
2.2.6 原子時和歷書時
2.2.7 時間系統(tǒng)相互關(guān)系
2.3 空間坐標(biāo)系統(tǒng)
2.3.1 地心坐標(biāo)系
2.3.2 地平坐標(biāo)系
2.3.3 衛(wèi)星質(zhì)心坐標(biāo)系
2.3.4 衛(wèi)星本體坐標(biāo)系
2.4 衛(wèi)星運(yùn)動基礎(chǔ)
2.4.1 開普勒軌道
2.4.2 橢圓軌道開普勒方程
2.4.3 雙曲線和拋物線軌道開普勒方程
第3章 衛(wèi)星軌道確定基礎(chǔ)
3.1 觀測方程及線性化
3.2 狀態(tài)方程及線性化
3.3 系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣變分方程
3.4 系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣求解
3.4.1 數(shù)值積分法
3.4.2 矩陣指數(shù)函數(shù)
3.4.3 冪級數(shù)近似法
3.4.4 數(shù)值差分法
3.4.5 差分積分混合法
3.5 微分修正條件方程
3.6 最小二乘解
3.6.1 超定方程正規(guī)化
3.6.2 超定方程順序法化
3.6.3 超定方程奇異值分解
3.7 加權(quán)最小二乘解
第4章 動力學(xué)系統(tǒng)估計理論與方法
4.1 貫序估計理論
4.2 線性遞推卡爾曼濾波
4.3 擴(kuò)展卡爾曼濾波
4.3.1 卡爾曼濾波算法的缺陷
4.3.2 卡爾曼濾波算法核心的再認(rèn)識
4.3.3 模型噪聲和觀測噪聲
4.3.4 算法應(yīng)用與要點(diǎn)
4.4 無味卡爾曼濾波
4.4.1 隨機(jī)變量均值和方差傳播
4.4.2 隨機(jī)過程無味變換
4.4.3 基于無味變換的卡爾曼濾波
4.5 精度與實(shí)時性
第5章 衛(wèi)星軌道機(jī)動運(yùn)動動力學(xué)模型
5.1 中心天體引力
5.2 攝動運(yùn)動動力學(xué)模型
5.2.1 地球非球形攝動
5.2.2 三體引力攝動
5.2.3 太陽光壓攝動
5.2.4 氣動阻力攝動
5.3 軌道機(jī)動控制動力學(xué)模型
5.3.1 高斯馬爾科夫隨機(jī)過程加速度模型
5.3.2 軌道機(jī)動推力加速度模型
5.3.3 軌道機(jī)動速度增量模型
5.3.4 軌道機(jī)動連續(xù)推力α-β模型
5.3.5 軌道機(jī)動推力加速度方向
第6章 初始軌道確定
6.1 衛(wèi)星初軌多項(xiàng)式擬合算法
6.2 初始軌道確定最小二乘法
6.2.1 系統(tǒng)狀態(tài)模型
6.2.2 系統(tǒng)觀測模型
6.2.3 觀測矩陣
6.2.4 狀態(tài)傳遞矩陣
6.2.5 殘差統(tǒng)計與方差控制
6.2.6 動態(tài)權(quán)系數(shù)矩陣
6.2.7 算法的實(shí)現(xiàn)步驟和過程
6.3 初始軌道確定擴(kuò)展卡爾曼濾波
6.3.1 系統(tǒng)狀態(tài)方程
6.3.2 系統(tǒng)觀測方程
6.3.3 兩種測量體制下的融合濾波算法
6.4 初始軌道確定Laplace方法
6.4.1 地面測量方程
6.4.2 GPS測量觀測方程
6.4.3 條件方程最小二乘算法
第7章 衛(wèi)星機(jī)動軌道跟蹤與機(jī)動檢測
7.1 軌道機(jī)動推力參數(shù)辨識
7.1.1 軌道機(jī)動推力模型辨識
7.1.2 推力方向矢量在東南固連坐標(biāo)系的度量
7.1.3 推力方向矢量在瞬時軌道坐標(biāo)系的度量
7.1.4 仿真實(shí)例
7.2 軌道機(jī)動過程加速度辨識
7.2.1 加速度辨識動力學(xué)模型
7.2.2 加速度辨識濾波算法
7.2.3 加速度變分運(yùn)動方程
7.2.4 仿真實(shí)例
第8章 動力學(xué)補(bǔ)償機(jī)動軌道確定
8.1 Markov過程動力學(xué)補(bǔ)償方法
8.1.1 Markov過程矢量增廣系統(tǒng)動力學(xué)模型
8.1.2 卡爾曼濾波實(shí)時軌道確定算法
8.1.3 初始狀態(tài)與協(xié)方差矩陣
8.1.4 測站原點(diǎn)在地心慣性系的運(yùn)動狀態(tài)
8.1.5 狀態(tài)矩陣和觀測矩陣
8.1.6 應(yīng)用實(shí)例
8.2 推力加速度補(bǔ)償動力學(xué)模型軌道確定
8.2.1 系統(tǒng)狀態(tài)動力學(xué)模型
8.2.2 推力加速度和軌道參數(shù)的聯(lián)合估計算法
8.2.3 系統(tǒng)狀態(tài)矩陣
8.2.4 觀測矩陣
8.2.5 仿真實(shí)例
附錄A 向量微分與雅可比變換
附錄B 隨機(jī)變量及隨機(jī)過程
附錄C Cholesky分解
參考文獻(xiàn)