1. 课程导入与航天器导航问题定义

航天器导航的本质，是让飞行器在任意时刻都能回答三个问题：我在哪里、我朝哪里、我以多快速度运动。围绕这三个问题，导航系统需要持续提供位置、速度与姿态信息，并在部分测量失效或精度下降时仍能维持可用输出。状态估计与融合，正是把不同敏感器、不同模型、不同时间尺度的信息组织成一致状态解的核心方法。

1.1 航天器导航的基本任务

从工程角度看，航天器导航的基本任务可归纳为四类：定轨、定姿、相对导航与时间同步。定轨给出质心位置与速度，典型输出为惯性系下的 r=(x,y,z) 与 v=(vx,vy,vz)；定姿给出本体相对参考系的姿态，常用四元数或欧拉角表示；相对导航面向交会、着陆等任务，输出追踪器与目标器之间的相对位置、相对速度；时间同步则为测量、控制与通信提供统一时标。

这些任务并非孤立。例如在交会接近段，绝对定轨精度决定了相对导航初值，而定姿误差会通过敏感器安装矩阵耦合进相对测量。因此，导航系统设计必须把状态量、参考系、误差源和更新频率统一考虑。

1.2 状态估计与融合的内涵

状态估计解决的是“由含噪测量反推真实状态”的问题。设系统状态为 x，动力学模型为 x_k = f(x_{k-1}) + w，测量模型为 z_k = h(x_k) + v，其中 w 与 v 分别表示过程噪声和测量噪声。估计器利用模型预测与测量修正，递推得到状态估计 x̂ 及其协方差 P。

融合则解决“多源信息如何协同”的问题。不同敏感器具有互补特性：星敏感器提供高精度姿态但更新率低，陀螺提供高频角速度但存在漂移，GNSS在近地轨道提供绝对位置但易受遮挡，深空应答机提供距离与距离变化率但采样稀疏。融合的目标不是简单平均，而是依据误差模型和可观性分配权重，使整体估计精度和连续性优于任一单源。

1.3 典型飞行阶段对导航的需求

发射入轨段，火箭与航天器经历高动态、强振动和级间分离，导航需在GNSS可能未稳、初始对准未完成时提供粗定位与姿态基准，重点是大范围捕获与快速收敛。转移段，飞行器长时间在轨滑行，导航以轨道递推和地面测控为主，重点抑制模型误差累积，保证中途修正所需的位置速度精度。环绕段，任务进入长期稳定运行，导航强调高精度定轨与定姿，常采用星敏、陀螺、GNSS与地面测距组合。着陆段，下降时间短、环境变化剧烈，导航需在低空提供高更新率相对位置与速度，并处理地形、尘暴等干扰。交会段，相对导航精度要求最高，需同时估计相对位置、相对速度与相对姿态，并保证测量链路连续。

1.4 课程知识地图与学习路径

本课程围绕“模型—估计—融合—验证”四条主线展开。模型部分包括参考系与时间系统、轨道动力学、姿态运动学与敏感器测量模型；估计部分从最小二乘、卡尔曼滤波扩展到扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波与粒子滤波；融合部分覆盖多源测量同步、故障检测与鲁棒融合、分布式融合架构；验证部分则通过协方差分析、可观性分析与蒙特卡洛仿真评估导航性能。

学习路径建议按“先建立状态与参考系统一认识，再掌握递推估计，最后进入多源融合与工程实现”的顺序推进。每章都会给出可复现的示例参数与判断依据，例如在定轨示例中，初始位置误差设为 1 km、速度误差设为 1 m/s，过程噪声谱密度取 1e-8 km²/s³，通过观察协方差收敛曲线和残差白化程度判断滤波器是否健康。