航天测量船船姿数据处理方法

　　《航天测量船船姿数据处理方法》从船姿数据处理的数学理论基础、船姿数据测量机制、船摇数据误差特性分析、船摇数据处理方法及其应用等各个方面，进行全面深入地研究与探讨，完整、系统地论述了船姿数据处理的理论、方法和技术，是对国内当前该领域研究工作的全面总结。全书共9章。第1章、第2章、第3章介绍船姿数据处理的数学基础知识，这些知识对于从事船姿数据处理者是必备的；第4章、第5章介绍船姿数据的测量机制及船姿数据预处理，对船姿数据产生的背景及坐标转换过程做了详细的描述；第6章介绍船摇运动数学模型，对船摇数据的误差特性如船摇数据隐周期辨识、船摇数据相关性分析等，进行了较深入的分析，这一部分内容是船摇数据处理的重要基础；第7章、第8章详尽介绍各种船摇数据的处理方法，如最小二乘滤波方法、卡尔曼滤波方法、维纳滤波方法、小波滤波方法、指数递推预报方法、极大似然预报方法、时间序列滤波及预报方法等，并通过仿真数据及实测数据对其中部分方法进行了分析与比较，这一部分内容是全书的重点所在。最后，第9章介绍船姿数据的各种应用，包括外测数据的船姿修正及引导数据的船姿反修正等。

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第1章　基础知识
1.1 误差基本概念
1.1.1 误差的来源
1.1.2 误差的分类
1.1.3 误差的表示方法
1.1.4 标准误差的简便计算法
1.1.5 误差的正态分布
1.1.6 高斯误差定律
1.1.7 误差传播
1 1.8 测量误差的相关性与相关性统计
1.2　矩阵与矢量
1.2.1 矩阵
1.2.2 行列式
1.2.3 矢量
1.2.4 二次型
1.2.5 矩阵和矢量的微分
第2章　参数估计
2.1 随机变量
2.1.1 随机变量及其分布
2.1.2 随机变量的数字特征
2.2 估计理论
2.2.1 总体与样本
2.2.2 样本特征数与总体数字特征
2.2.3 总体参数的点估计
2.3 线性模型参数估计
2.3.1 线性模型
2.3.2 最小二乘法估计
2.3.3 具有线性约束的参数估计
2.3.4 线性模型未知参数的贝叶斯估计
2.3.5 压缩估计方法
2.3.6　岭估计
2.3.7 主成分估计
2.4 几种估计方法之间的关系
2.4.1 贝叶斯估计与James-Stein估计的关系
2.4.2 岭估计与最小二乘法估计的关系
2.4.3 岭估计与约束估计、贝叶斯估计的关系
第3章 状态矢量和状态矢量方程
3.1 状态空间与状态方程
3.1.1 状态空间模型
3.1.2 状态空间表达式的标准形式
3.2　状态转移矩阵
3.3 离散事件线性状态方程
3.3.1 离散状态方程的建立
3.3.2 离散状态方程的求解
第4章 航天测量船船姿船位测量系统与船用坐标系
4.1 航天测量船惯性导航系统概述
4.1.1 惯性导航系统组成
4.1.2 惯性导航系统使用特点
4.1.3 惯导测量元素
4.2 航天测量船船体变形测量设备概述
4.2.1 船体变形测量技术简介
4.2.2 变形测量元素
4.3　船用坐标系
　4.4　船用坐标系之间的关系
第5章　船姿数据预处理
第6章　船摇运动数学模型
第7章　船摇数据处理的状态方程法
第8章　船摇数据处理的时间序列分析方法
第9章　船姿数据应用
参考文献