轨道机动过程中推力加速度的实时最小方差估计

飞行器轨道机动过程中，为跟踪、定位机动目标和干预机动控制过程，需要统计处理离散的雷达观测量实时估计推进发动机的推力，进而确定飞行器的瞬时轨道参数。本文所述算法是该工程问题的探讨和解决方案。文章建立了轨道机动过程中连续变质量运动模型和离散雷达量测模型，推进发动机的质量秒耗量作为表征推力加速度的一个近似常量，应用扩展卡尔曼滤波对离散的雷达测量数据进行顺序统计处理给出秒耗量的最小方差估计；文章详细地推导了线性化量模型的变分方程和观测矩阵；仿真结果表明该算法能快速、准确地估计推进发动机的质量秒耗量和向机动目标施加的实际推力。     

基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法

为了减小近地轨道(小于1000km)地磁导航的估计误差协方差，提高导航的可靠性和准确性，在地磁导航系统中引入雷达高度计作为一个新的测量设备，提出了一种基于三轴磁强计与雷达高度计的融合导航算法。该算法取卫星的位置和速度向量作为状态向量，建立状态方程；取卫星周围的磁场强度和卫星到星下点实际海平面距离求出的地心距，作为观测量建立观测方程；利用扩展卡尔曼滤波构成一种融合导航算法。仿真结果表明，提出的融合导航算法对轨道位置的估计误差小于20米，速度的估计误差小于1米／秒，导航算法的精度和收敛性都优于使用单一地磁导航的系统。     

Kalman滤波工程应用问题分析及改进方法研究

Kalman滤波方法是理论成熟和工程应用广泛的估计方法。但在工程实际中，因原始数据质量和各种初始条件的变化，Kalman滤波经常出现不收敛的现象，尽管理论上有许多克服滤波发散的机制，但工程应用效果并不明显。本文从数据残差入手，提出了改进增益矩阵的滤波方法。经仿真计算证明，该方法有效的解决了滤波发散问题，并极大的提高了估计精度。     

地球观测科学的发展以及空间站对地观测

综述了地球观测科学的发展以及空间站对地观测。对载人空间站在对地观测中的优势、类型和应用进行了重点论述。介绍了我国空间站对地观测应用的重要意义。最后，论述了以空间站为核心的天基信息网和遥感技术的快速发展是空间对地观测的主要发展趋势。     

轨道机动过程中推力加速度的在线最小方差估计

定位和跟踪空间机动目标时，对目标运动建模受发动机推力的不确定性影响，通过统计处理离散的雷达观测数据实时估计发动机的推力，进而定位和跟踪机动目标便是本文所要研究和解决的问题，本文在地心惯性系建立了常推力轨道机动过程中连续变质量运动模型和离散雷达量测模型，机动过程中质量秒耗量和排气速度作为表征轨控发动机推力的两个近似常量，应用扩展卡尔曼滤波对离散雷达测量数据进行序贯统计处理得到发动机推力的最小方差估计；文中详细地给出了线性化量测模型的变分方程和观测矩阵；仿真结果表明该算法能快速、准确地在线估计轨控发动机的等效推力。     

小卫星编队重构控制研究

主要研究对编队飞行卫星进行6自由度控制以达到所要求的编队构型。首先，分别建立了平移运动模型和旋转运动模型；其次，重点利用鲁棒控制理论进行平移控制律设计，得到了使闭环系统稳定的控制器；最后进行了仿真计算，验证了控制律设计的有效性和可行性。     

目标分速度的遥、外测数据融合估计算法

建立了发射坐标系和惯性坐标系之间的转换关系，讨论了利用遥测数据计算引力加速度的具体方法，并给出了计算公式；最后建立了利用遥、外数据融合估计目标外测分速度的算法。文中给出的仿真结果说明，利用遥测数据融合计算目标分速度可极大提高计算精度，并为合理利用遥测数据解决外测数据处理中遇到的有关问题提供方法基础。     

低轨航天器天基测控方法研究

我国的航天器测控主要依赖地基测控系统实施,随着民用和军用需求的不断增加,太空运行的低轨航天器数量越来越多．仅依赖地基测控系统满足这些航天器的测控需求越来越困难,费用也越来越高．探索新的、有效且经济的测控模式势在必行．天基测控技术是航天器测控发展的方向,研究和应用天基测控技术具有重要的实用价值,可以解决困扰我国航天领域多年的测控资源紧张问题．在分析美国NASA数据与中继卫星系统相关技术的基础上,提出了我国低轨航天器天地基测控模式,讨论了该模式的运行原理,设计了该模式的仿真系统,分析了应用该模式需解决的关键技术问题,通过基于设计的仿真系统对提出的测控模式进行了验证．验证结果表明了提出的天地基测控模式可行,可以满足低轨航天器的测控需求．     

微分截断误差的遥、外测数据融合估计和补偿方法研究

通过对定位数据求微分以获得目标的速度参数，是靶场估计目标运动参数的常用方法。由于坐标参数模型的高阶特性，使得在通过对坐标数据微分求速度参数时，产生较大的微分截断误差。仅靠外测数据本身，是无法估计该误差的。该文提出了利用遥、外测数据融合估计该截断误差并予以补偿的方法，可有效估计速度参数求解时的方法误差，从而提高参数估计的精度。