包邮航天组合导航原理

第1章绪论1 1.1航空器与航天器1 1.1.1空与天1 1.1.2航空器与航天器的定义1 1.2航天器导航2 1.2.1航天器组成2 1.2.2制导、导航与控制系统3 1.2.3航天器导航系统4 1.3航天导航技术进展5 1.3.1惯性导航5 1.3.2卫星导航9 1.3.3天文导航12 1.3.4地形辅助导航15 1.3.5视觉导航16 1.3.6组合导航18 1.4本教材所包含的内容23 1.5MATLAB编程语言简介24 1.5.1软件界面简介24 1.5.2常用的操作命令25 1.5.3m文件26 1.5.4绘图27 习题30 第2章相关基础31 2.1数学基础31 2.1.1向量31 2.1.2矩阵33 2.1.3向量矩阵运算36 2.1.4数值积分38 2.1.5概率42 2.1.6随机变量44 2.1.7随机过程55 2.2坐标系和时间系统64 2.2.1三维直角坐标系64 2.2.2天球坐标系72 2.2.3时间系统75 2.2.4地球重力场模型78 习题80 第3章惯性导航82 3.1惯性仪器原理83 3.1.1加速度计83 3.1.2陀螺仪88 3.2惯性仪器标定及误差建模96 3.2.1转台标定及误差补偿96 3.2.2随机误差建模99 3.3捷联惯导解算113 3.3.1姿态解算114 3.3.2速度解算115 3.3.3位置解算116 3.4初始对准116 3.4.1静基准对准117 3.4.2动基座组合对准121 3.4.3传递对准123 3.5高动态惯导解算125 3.5.1二子样惯导解算方法125 3.5.2四子样解算算法128 习题132 第4章卫星导航134 4.1无线电定位原理134 4.2卫星信号结构135 4.2.1载波135 4.2.2测距码136 4.2.3导航电文146 4.2.4星上信号150 4.3全球卫星导航系统结构简介150 4.4卫星信号的传输151 4.4.1信号衰减151 4.4.2信号延时152 4.4.3Doppler频移152 4.5接收卫星信号的处理和导航解算153 4.5.1信号解调原理153 4.5.2接收信号的处理流程154 4.5.3基带处理155 4.5.4数据解码177 4.5.5伪距定位182 4.5.6多普勒测速185 4.5.7精度因子186 习题187 第5章地形辅助导航189 5.1TAN系统简介189 5.1.1系统组成189 5.1.2高程测量传感器190 5.1.3基准地图192 5.1.4匹配算法200 5.2SITAN算法200 5.2.1确定搜索范围200 5.2.2并行Kalman滤波算法设计201 5.2.3地形线性化方法202 5.2.4匹配准则203 5.2.5流程框图204 5.3TERCOM算法209 5.3.1搜索范围的确定209 5.3.2匹配准则209 5.43D Zernike矩匹配算法215 5.4.13D Zernike矩215 5.4.2特征向量217 5.4.3阶次和模板217 5.4.4匹配准则218 习题221 第6章视觉导航222 6.1成像模型与摄像机标定222 6.1.1相机成像模型222 6.1.2摄像机标定225 6.2视觉位姿测量228 6.2.1基于视觉的目标方位测量229 6.2.2基于单目视觉的位姿测量229 6.2.3基于立体视觉的近距离目标空间位姿测量233 6.3特征提取和特征匹配241 6.3.1图像预处理241 6.3.2特征提取245 6.3.3特征匹配255 6.4视觉导航应用举例259 6.4.1基于空间对接环的相对位姿测量259 6.4.2视觉SLAM263 习题267 第7章天文导航268 7.1天体敏感器268 7.1.1太阳敏感器268 7.1.2地球敏感器271 7.1.3恒星敏感器272 7.2基于星敏感器的星光定姿原理 273 7.2.1星表273 7.2.2星敏感器定姿算法276 7.2.3星图模拟288 7.3纯几何天文定位方法292 7.3.1航海天文定位方法292 7.3.2空间纯几何天文定位方法299 7.4基于敏感地平的天文定位方法302 7.4.1直接敏感地平法302 7.4.2间接敏感地平法303 习题306 第8章组合滤波算法基础307 8.1*优估计307 8.1.1估计307 8.1.2*优估计的一般过程308 8.2状态预测308 8.2.1有色噪声308 8.2.2线性系统模型310 8.2.3状态预测314 8.3状态滤波315 8.3.1量测建模315 8.3.2*小二乘估计315 8.3.3*小方差估计323 8.3.4概率*大估计333 8.4Kalman滤波算法335 8.4.1递推滤波算法335 8.4.2模型建立336 8.4.3算法推导336 8.4.4离散Kalman滤波算法338 8.4.5Kalman滤波使用方法346 8.4.6Kalman滤波性能分析方法353 习题372 第9章惯性基组合导航373 9.1卫星/惯性组合373 9.1.1组合模式373 9.1.2松组合模式375 9.1.3紧组合模式384 9.1.4超紧组合模式393 9.1.5深组合模式395 9.2天文/惯性组合399 9.2.1状态建模399 9.2.2量测建模400 习题404 参考文献405