基于数据驱动的非合作航天器姿态估计与预测方法

针对临近操作对非合作航天器的相对导航问题，考虑角速度测量缺失以及视觉特征丢失，提出了一种融合乘性扩展卡尔曼滤波和姿态预测的框架，实现了对非合作航天器的姿态估计和预测。采用惯性参数对状态向量进行了扩维，在缺少角速度测量的情况下预估了非合作航天器的姿态和相对转动惯量的比值。基于函数拟合和神经网络分别设计了两种姿态预测方法，解决了传统方法误差随时间累积的问题，有效减少了计算成本。最后，通过数值仿真验证了滤波估计和姿态预测算法的实时性和准确性。     

航天器非奇异自适应终端滑模姿轨联合控制

为了实现航天器姿态与轨道的同步控制，提出了一种航天器姿态与轨道联合控制的非奇异自适应终端滑模控制律。首先，建立了航天器姿轨耦合运动的对偶四元数模型；其次，提出了一种姿轨联合跟踪控制的非奇异终端滑模控制律，并设计了自适应控制律以改善质量特性不确定性的影响，利用李雅普诺夫函数证明了所提控制律的稳定性；最后，绕飞小行星的跟踪控制仿真算例表明了控制律的有效性。结果表明:所提控制律具有较高的控制精度，能够在有限时间内收敛，仿真过程中不存在奇异点，抑制了质量特性的不确定性对控制的影响，且对滑模的抖振特性有抑制效果。