第1章 绪论
1.1 课题来源
1.2 课题背景及研究目的和意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 非合作目标接近导航的相关航天任务
1.3.2 基于视觉的航天器导航方法
1.3.3 基于视觉/惯导组合的导航方法
1.4 本文的主要研究内容
第2章 传感器数据融合的因子图建模及优化方法
2.1 引言
2.2 传感器数据融合的问题描述
2.3 传感器数据融合的因子图模型
2.4 贝叶斯网络与贝叶斯树
2.5 基于增量平滑的状态更新
2.6 本章小结
第3章 基于退化函数的星空图像运动模糊陀螺辅助复原方法
3.1 引言
3.2 问题描述与数学模型
3.2.1 星空图像复原的数学模型
3.2.2 模糊核的数学模型
3.3 基于模糊核的模糊星空图像复原方法
3.4 基于陀螺辅助与模糊核校正的星空图像复原方法
3.4.1 模糊核计算方法
3.4.2 拖尾条纹结构提取方法
3.4.3 基于内点法的模糊核校正方法
3.4.4 基于尺度梯度投影的星空图像重建方法
3.5 仿真验证与结果分析
3.5.1 数学仿真验证
3.5.2 实拍星空图像仿真验证
3.6 本章小结
第4章 考虑测量延迟的服务航天器姿态视觉惯性组合估计方法
4.1 引言
4.2 问题描述与数学模型
4.2.1 姿态描述与运动学模型
4.2.2 传感器模型
4.2.3 带有测量延迟的姿态估计的数学模型
4.3 视觉相机和陀螺姿态组合估计的因子图方法
4.4 考虑测量延迟的姿态与陀螺零偏漂移估计的因子图方法
4.4.1 姿态与陀螺零偏漂移估计的因子图模型
4.4.2 基于滑动窗口增量平滑的因子图优化方法
4.4.3 基于惯性传播的高速低延迟输出方法
4.5 仿真验证与结果分析
4.5.1 仿真条件
4.5.2 结果与分析
4.6 本章小结
第5章 基于视觉惯性组合的非合作目标探测与相对运动状态估计方法
5.1 引言
5.2 问题描述与数学模型
5.2.1 星空背景下小目标探测的数学模型
5.2.2 相对运动的数学模型
5.3 非合作小目标探测与相对运动状态估计方法
5.4 星空背景下非合作小目标探测与跟踪方法
5.4.1 基于Retinex和形态学的背景分割方法
5.4.2 惯导辅助的目标探测与跟踪方法
5.5 基于因子图的非合作小目标相对运动状态估计方法
5.6 仿真验证与结果分析
5.6.1 仿真条件
5.6.2 星空背景下小目标探测半物理仿真
5.6.3 目标相对运动状态估计数学仿真
5.7 本章小结
第6章 基于纹理边界的椭圆特征提取及目标相对位姿确定方法
6.1 引言
6.2 问题描述与数学模型
6.2.1 基于纹理边界的椭圆特征检测的数学模型
6.2.2 基于椭圆特征的相对位姿确定的数学模型
6.3 基于椭圆特征的非合作目标相对位姿确定方法
6.4 椭圆特征提取方法与相对位姿确定
6.4.1 惯导辅助的椭圆特征初始定位方法
6.4.2 基于纹理边界点的椭圆特征提取方法
6.4.3 惯导辅助的空间圆相对位姿确定方法
6.5 仿真验证与结果分析
6.5.1 仿真条件
6.5.2 椭圆特征检测仿真
6.5.3 相对位姿确定仿真
6.6 本章小结
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果
声明
致谢
个人简历
