第1章 緒論
1．1 背景、目的及意義
1．2 對偶四元數(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀
1．3 航天器運動模型研究現(xiàn)狀
1．3．1 航天器一般運動的描述方法介紹
1．3．2 航天器動力學(xué)建模方法研究現(xiàn)狀
1．4 航天器姿軌一體化建模研究現(xiàn)狀
1．5 航天器控制方法研究現(xiàn)狀
1．5．1 相對軌道控制算法
1．5．2 姿態(tài)控制算法
1．5．3 姿軌一體化控制算法
1．6 導(dǎo)航方法研究現(xiàn)狀
1．6．1 基于特征點的位姿確定算法
1．6．2 基于特征線的位姿確定算法
1．6．3 視覺／慣性組合導(dǎo)航系統(tǒng)
1．7 非線性濾波方法研究現(xiàn)狀
參考文獻

第2章 航天器姿軌一體化相關(guān)理論基礎(chǔ)
2．1 引言
2．2 數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)
2．2．1 四元數(shù)
2．2．2 對偶數(shù)
2．2．3 對偶四元數(shù)
2．2．4 四元數(shù)與對偶四元數(shù)的對數(shù)運算
2．3 非線性控制理論基礎(chǔ)
2．3．1 穩(wěn)定性理論及預(yù)備知識
2．3．2 滑模變結(jié)構(gòu)控制
2．3．3 有限時間控制
2．4 小結(jié)
參考文獻

第3章 航天器姿軌一體化動力學(xué)建模與跟蹤控制
3．1 引言
3．2 常用坐標(biāo)系定義
3．3 對偶質(zhì)量與對偶動量
3．4 航天器姿軌一體化動力學(xué)模型
3．4．1 單航天器姿軌一體化動力學(xué)模型
3．4．2 航天器質(zhì)心相對姿軌一體化動力學(xué)模型
3．4．3 航天器非質(zhì)心相對姿軌一體化動力學(xué)模型
3．5 單航天器姿軌一體化魯棒跟蹤控制
3．5．1 線性滑模變結(jié)構(gòu)控制器設(shè)計
3．5．2 類PD魯棒控制器設(shè)計
3．6 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
3．7 小結(jié)
參考文獻

第4章 航天器姿軌一體化有限時間相對控制方法
4．1 引言
4．2 終端滑模控制器設(shè)計
4．2．1 一般終端滑�？刂扑惴�
4．2．2 自適應(yīng)終端滑�？刂扑惴�
4．3 快速滑模控制器
4．3．1 航天器類拉格朗日相對運動模型
4．3．2 快速滑模控制算法
4．3．3 不同滑模面的收斂時間分析
4．4 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
4．5 小結(jié)
參考文獻

第5章 基于偏差對偶四元數(shù)的滑模變結(jié)構(gòu)控制
5．1 引言
5．2 基于偏差對偶四元數(shù)的相對姿軌一體化控制
5．2．1 控制律設(shè)計
5．2．2 仿真結(jié)果與分析
5．3 兩種控制算法的比較
5．4 小結(jié)
參考文獻

第6章 航天器姿軌一體化其他控制方法
6．1 引言
6．2 姿軌耦合有限時間控制
6．2．1 外部干擾和模型不確定性
6．2．2 有限時間控制器
6．3 姿軌耦合自適應(yīng)控制
6．4 仿真分析
6．5 小結(jié)
參考文獻

第7章 基于特征測量的航天器相對導(dǎo)航理論基礎(chǔ)
7．1 引言
7．2 坐標(biāo)系定義
7．3 基于多種幾何特征的視覺測量模型
7．3．1 基于特征點的視覺測量模型
7．3．2 基于特征線的視覺測量模型
7．3．3 基于特征圓的視覺測量模型
7．4 基于特征測量的相對位姿估計算法
7．4．1 L-M迭代算法
7．4．2 EKF算法
7．4．3 UKF算法
7．5 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
7．5．1 基于單一特征的相對視覺導(dǎo)航
7．5．2 基于多種特征的相對視覺導(dǎo)航
7．5．3 不同特征配置對估計精度的影響
7．6 小結(jié)
參考文獻

第8章 基于特征線的單目視覺相對位姿確定算法
8．1 引言
8．2 相對導(dǎo)航坐標(biāo)系定義及攝像機模型
8．2．1 坐標(biāo)系定義
8．2．2 視覺相機投影模型
8．3 基于特征直線的相對位姿確定算法
8．3．1 基本原理
8．3．2 位姿轉(zhuǎn)移對偶四元數(shù)估計
8．3．3 估計方程線性化迭代算法
8．4 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
8．5 小結(jié)
參考文獻

第9章 多自然特征信息融合的相對位姿確定算法
9．1 引言
9．2 相對導(dǎo)航坐標(biāo)系定義及攝像機模型
9．2．1 坐標(biāo)系定義
9．2．2 視覺相機投影模型
9．3 多自然特征描述方法
9．3．1 特征直線的對偶數(shù)描述
9．3．2 特征點的對偶數(shù)描述
9．4 基于特征點的相對位姿確定算法
9．4．1 基本原理
9．4．2 位姿轉(zhuǎn)移對偶四元數(shù)估計
9．4．3 估計方程線性化迭代算法
9．5 基于特征點、線融合的相對位姿確定算法
9．5．1 基本原理
9．5．2 點線融合位姿確定迭代算法
9．6 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
9．6．1 基于特征點的相對位姿參數(shù)確定算法驗證
9．6．2 基于特征點、線融合的相對位姿參數(shù)確定算法驗證
9．7 小結(jié)
參考文獻

第10章 基于對偶四元數(shù)的相對導(dǎo)航EKF算法
10．1 引言
10．2 擴展卡爾曼濾波器基本原理
10．3 視覺導(dǎo)航擴展卡爾曼濾波算法
10．3．1 相對運動狀態(tài)方程的建立
10．3．2 相對運動測量方程的建立
10．4 視覺／慣性器件組合導(dǎo)航擴展卡爾曼濾波算法
10．4．1 相對運動狀態(tài)方程的建立
10．4．2 相對運動測量方程的建立
10．5 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
10．5．1 軌跡發(fā)生器
10．5．2 視覺導(dǎo)航擴展卡爾曼濾波算法仿真條件、結(jié)果及分析
10．5．3 視覺/慣性器件組合導(dǎo)航仿真條件、結(jié)果及分析
10．5．4 基于視覺EKF算法與視覺／慣性器件組合導(dǎo)航仿真結(jié)果比較
10．6 小結(jié)
參考文獻

第11章 航天器相對導(dǎo)航魯棒濾波方法
11．1 引言
11．2 基于強跟蹤濾波的相對導(dǎo)航方法
11．2．1 傳統(tǒng)強跟蹤濾波器
11．2．2 改進強跟蹤濾波器
11．2．3 濾波器穩(wěn)定性分析
11．2．4 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
11．3 基于魯棒無跡卡爾曼濾波的相對導(dǎo)航方法
11．3．1 單比例因子魯棒無跡卡爾曼濾波
11．3．2 多比例因子魯棒無跡卡爾曼濾波
11．3．3 數(shù)學(xué)仿真及結(jié)果分析
11．4 小結(jié)
參考文獻