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  • 全新正版航天器导航滤波器设计方法9787515920313中国宇航出版社
    • 作者: 熊凯 魏春岭 郭建新著 | 熊凯 魏春岭 郭建新编 | 熊凯 魏春岭 郭建新译 | 熊凯 魏春岭 郭建新绘
    • 出版社: 中国宇航出版社
    • 出版时间:2022-02-01
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    • 作者: 熊凯 魏春岭 郭建新著| 熊凯 魏春岭 郭建新编| 熊凯 魏春岭 郭建新译| 熊凯 魏春岭 郭建新绘
    • 出版社:中国宇航出版社
    • 出版时间:2022-02-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:481000
    • 页数:316
    • 开本:16开
    • ISBN:9787515920313
    • 版权提供:中国宇航出版社
    • 作者:熊凯 魏春岭 郭建新
    • 著:熊凯 魏春岭 郭建新
    • 装帧:精装
    • 印次:1
    • 定价:98.00
    • ISBN:9787515920313
    • 出版社:中国宇航出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2022-02-01
    • 页数:316
    • 外部编号:31373529
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 绪论
    1.1 航天器导航概述
    1.2 航天器自航简介
    1.3 面向航天器的典型导航方式
    1.3.1 光学成像导航
    1.3.2 X线脉冲星导航
    1.3.3 恒星光谱测速导航
    1.3.4 全球卫星导航
    1.4 随机系统状态估计
    1.5 卡尔曼滤波器的提出和发展
    1.5.1 二乘法
    1.5.2 维纳滤波器
    1.5.3 卡尔曼滤波器
    1.5.4 鲁棒滤波器
    1.5.5 自适应滤波器
    1.6 本书主要内容
    参考文献
    第2章 预备知识
    2.1 矩阵论的预备知识
    2.1.1 正定阵
    2.1.2 特征值
    2.1.3 矩阵的迹
    2.1.4 矩阵范数
    2.1.5 矩阵求逆引理
    2.1.6 标量对矩阵求导
    2.2 概率论的预备知识
    2.2.1 概率密度函数
    2.2.2 随机过程
    2.. 随机过程的数字特征
    . 随机系统模型
    ..1 状态方程和观测方程
    ..2 随机系统状态预测
    2.4 方差下界分析方法
    2.4.1 克拉美劳下界的概念
    2.4.2 克拉美劳下界的计算
    2.5 本章小结
    参考文献
    第3章 二乘法
    3.1 二乘法推导
    3.1.1 问题描述
    3.1.2 算法推导
    3.2 二乘法的特
    3.3 陀螺随机误差模型参数辨识
    3.3.1 基本方法
    3.3.2 陀螺的测量输出
    3.3.3 随机误差模型形式
    3.3.4 连续系统离散化
    3.3.5 基于二乘法的参数辨识
    3.3.6 数学分析
    3.4 星器低频误差参数辨识
    3.4.1 星器低频误差
    3.4.2 基于二乘法的参数辨识
    3.4.3 数学分析
    3.5 本章小结
    参考文献
    第4章 卡尔曼滤波器
    4.1 卡尔曼滤波器推导
    4.1.1 问题描述
    4.1.2 算法推导
    4.1.3 i黾推计算流程
    4.1.4 设计步骤
    4.2 卡尔曼滤波器的
    4.3 航天器姿态确定
    4.3.1 基本原理
    4.3.2 姿态确定系统模型
    4.3.3 基于卡尔曼滤波器的姿态确定算法
    4.4 扩维卡尔曼滤波器
    4.4.1 设计思路
    4.4.2 结构形式
    4.4.3 能分析
    4.5 星器低频误差在轨校准
    4.5.1 技术需求
    4.5.2 面向误差校准的扩维系统模型
    4.5.3 基于克拉美劳下界的可观度分析
    4.5.4 数学分析
    4.6 本章小结
    参考文献
    第5章 扩展卡尔曼滤波器
    5.1 扩展卡尔曼滤波器推导
    5.1.1 i问题描述
    5.1.2 贝叶斯估计
    5.1.3 算法推导
    5.1.4 递推计算流程
    5.2 扩展卡尔曼滤波器的稳定
    5.2.1 随机过程有界判据
    5.2.2 稳定分析
    5.3 光学成像导航
    5.3.1 基本原理
    5.3.2 状态方程
    5.3.3 观测方程
    5.4 多器信息融合
    5.4.1 信息融合的概念和特点
    5.4.2 信息融合的实施方式
    5.5 脉冲星/光学组合导航
    5.5.1 基本原理
    5.5.2 X线探测器数据处理方式
    5.5.3 脉冲到达时间差测定能分析
    5.5.4 基于紫外地球器的导航能
    5.5.5 数学分析
    5.6 本章小结
    参考文献
    第6章 鲁棒卡尔曼滤波器
    6.1 鲁棒卡尔曼滤波器推导
    6.1.1 问题描述
    6.1.2 不确定系统模型
    6.1.3 优化准则
    6.1.4 问题的求解
    6.1.5 权矩阵的优化
    6.1.6 递推计算流程
    6.2 鲁棒卡尔曼滤波器的鲁棒
    6.2.1 分析方法
    6.2.2 分析结果
    6.3 基于鲁棒滤波的脉冲星导航
    6.3.1 基本原理
    6.3.2 鲁棒扩展卡尔曼滤波器
    6.3.3 不确定系统模型
    6.3.4 误差影响因素分析
    6.3.5 数学分析
    6.4 本章小结
    参考文献
    第7章 多模型自适应估计
    7.1 多模型自适应估计算法
    7.1.1 问题描述
    7.1.2 模型集的建立
    7.1.3 递推计算流程
    7.2 多模型自适应估计的收敛
    7.2.1 收敛分析
    7.2.2 新息方差阵分析
    7.3 基于照相观测的星座自航
    7.3.1 基本原理
    7.3.2 系统模型集
    7.3.3 数学分析
    7.4 星际连音自航
    7.4.1 基本原理
    7.4.2 系统模型集
    7.4.3 可观度分析
    7.4.4 数学分析
    7.5 本章小结
    参考文献
    第8章 并行卡尔曼滤波器
    8.1 基于并行滤波器的器误差校准
    8.1.1 设计原则
    8.1.2 系统模型
    8.1.3 问题描述
    8.1.4 递推计算公式
    8.1.5 数学分析
    8.2 基于并行滤波器的噪声特估计
    8.2.1 问题描述
    8.2.2 系统模型
    8.. 递推计算公式
    8.2.4 估计精度对比分析
    8.2.5 相对位姿确定基本方法
    8.2.6 相对位姿确定系统模型
    8.2.7 数学分析
    8.3 本章小结
    参考文献
    第9章 强化学习卡尔曼滤波器
    9.1 学习方法
    9.1.1 基本思路
    9.1.2 递推计算公式
    9.1.3 收敛分析

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