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X射線脈衝星導航理論

  • 作者：王宏力//由四海//許強//何貽洋//馮磊|責編:宋無汗
  • 出版社：科學
  • ISBN：9787030745194
  • 出版日期：2023/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：204
人民幣：RMB 150 元      售價：元
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內容大鋼
    X射線脈衝星導航是一種新興的自主導航方式。本書以作者研究團隊脈衝星導航領域研究成果為基礎，針對輪廓恢復、信號去噪、周期估計、相位估計、方位誤差估計和慣性/星光/X射線脈衝星組合導航等理論進行討論，主要目的是提高導航系統的實時性和精度，最終更適合工程實現。
    本書可供航天器導航控制領域的科研人員和工程技術人員閱讀，也可以作為相關專業的高年級本科生和研究生的教學參考資料。
作者介紹
王宏力//由四海//許強//何貽洋//馮磊|責編:宋無汗
目錄
前言
第1章  緒論
  1.1  脈衝星導航概述
  1.2  國內外研究現狀及分析
    1.2.1  脈衝星的發現與觀測
    1.2.2  XNAV的發展歷程
    1.2.3  X射線脈衝星信號處理的研究現狀
    1.2.4  X射線脈衝星導航模型的研究現狀
  1.3  本書的結構安排
    1.3.1  信號處理的研究
    1.3.2  導航模型的研究
第2章  脈衝星與X射線脈衝星導航
  2.1  脈衝星及其特性
  2.2  常用的脈衝星資料庫及選星方法
  2.3  基本坐標系
  2.4  基本時間系統
  2.5  X射線脈衝星導航的原理
  2.6  X射線脈衝星導航數學模型
    2.6.1  狀態方程
    2.6.2  觀測方程
  2.7  小結
第3章  基於小波壓縮感知的周期估計演算法
  3.1  基於小波壓縮感知的周期估計演算法的框架
  3.2  基於扭曲輪廓的字典構建
    3.2.1  脈衝星光子到達時間的數學模型
    3.2.2  扭曲輪廓的原理
    3.2.3  字典的構建方法
  3.3  基於提升小波的觀測矩陣設計
  3.4  基於小波域的卡方重構演算法
  3.5  基於PP周期估計初始值的確定
  3.6  演算法性能分析
    3.6.1  周期估計演算法的複雜度分析
    3.6.2  周期估計演算法的數值模擬與分析
  3.7  小結
第4章  脈衝輪廓信號的小波降噪演算法
  4.1  小波降噪的原理分析
  4.2  小波基的構造
  4.3  小波基提升方案的實現
  4.4  模擬與分析
  4.5  小結
第5章  基於壓縮感知的TOA估計演算法
  5.1  基於壓縮感知的TOA估計演算法的框架
  5.2  TOA估計預處理
  5.3  基於雙字典和同尺度1-范數的TOA估計
    5.3.1  基於雙字典的信號稀疏化
    5.3.2  二元隨機觀測矩陣
    5.3.3  基於SSL1的重構演算法
  5.4  基於小波域壓縮感知的TOA估計
    5.4.1  小波域的多級字典
    5.4.2  小波層數相關的隨機觀測矩陣

    5.4.3  基於小波域的重構演算法
  5.5  預處理與性能分析
    5.5.1  演算法複雜度分析
    5.5.2  模擬與分析
  5.6  小結
第6章  X射線脈衝星方位誤差估計
  6.1  脈衝星方位誤差分析
  6.2  增廣脈衝星方位誤差估計演算法
    6.2.1  演算法設計
    6.2.2  可觀測性證明
    6.2.3  模擬分析
  6.3  TSKF脈衝星方位誤差估計演算法
    6.3.1  估計演算法誤差影響分析
    6.3.2  演算法設計
    6.3.3  模擬分析
  6.4  小結
第7章  X射線脈衝星導航演算法
  7.1  基於分段線性化的截斷誤差建模方法
    7.1.1  觀測模型高階項分析
    7.1.2  截斷誤差的近似線性數學模型
    7.1.3  模擬分析
  7.2  基於ASEKF的脈衝星導航演算法
    7.2.1  演算法設計
    7.2.2  可觀測性證明
    7.2.3  模擬分析
  7.3  考慮有色雜訊影響的脈衝星導航兩級強跟蹤差分濾波器
    7.3.1  中心天體星曆誤差分析
    7.3.2  有色雜訊分析
    7.3.3  TSTDKF演算法設計
    7.3.4  模擬分析
  7.4  基於非同步重疊觀測方法的預修正導航演算法
    7.4.1  非同步觀測方法
    7.4.2  非同步重疊觀測方法
    7.4.3  預修正擴展卡爾曼濾波器設計
    7.4.4  模擬分析
  7.5  基於多重次優漸消擴展卡爾曼濾波的慣性/星光/脈衝星組合導航演算法
    7.5.1  慣性導航誤差模型
    7.5.2  觀測模型
    7.5.3  多重次優漸消擴展卡爾曼濾波器
    7.5.4  組合導航演算法設計
    7.5.5  模擬分析
  7.6  基於虛擬加速度計的INS/CNS/XNAV組合導航演算法
    7.6.1  基於虛擬加速度計的INS/CNS/XNAV組合導航演算法的框架
    7.6.2  VA/XNAV的信息融合
    7.6.3  INS/CNS/XNAV的信息融合
    7.6.4  模擬分析
  7.7  小結
參考文獻

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