第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 目标追踪与滤波研究现状
1.2.2 无人系统导引研究现状
1.2.3 无人系统控制研究现状
参考文献
（一）基本原理篇
第2章 针对非合作目标的滤波、导引与控制一体化建模研究
2.1 引言
2.2 基于传感器坐标系的目标信息滤波建模研究
2.2.1 传感器坐标定义
2.2.2 针对单目视觉相对位置信息推算研究
2.2.3 基于卡尔曼滤波模型的目标运动状态建模研究
2.3 基于视线坐标系的目标追踪者导引关系建模研究
2.3.1 无人机目标相对运动关系建模
2.3.2 无人机目标接近规则分析
2.4 基于机体坐标系的无人机动力学建模研究
2.4.1 基于X字型四旋翼无人机动力学建模研究
2.4.2 基于双环控制的四旋翼无人机控制分配解算
2.5 基于惯性坐标系的无人机追踪全状态耦合一体化模型研究
2.5.1 目标无人机追踪全状态耦合模型状态量传递
2.5.2 无人机追踪全状态耦合一体化模型
2.6 针对机载设备感知数据的定向增强研究
2.6.1 仿鹰眼视觉点云、图像数据增强
2.6.2 仿鹰眼高分辨率成像感知设计
2.6.3 仿鹰眼自适应HDR感知设计
2.6.4 基于鹰眼注意力机制的超分辨重建
2.6.5 仿鹰眼感知增强试验与分析
2.7 小结
参考文献
（二）滤波与分离式设计篇
第3章 针对关键个体与牧群运动状态估计的滤波研究
3.1 引言
3.2 基于3D卷积的数据驱动预测视觉追踪研究
3.2.1 基于3D卷积的预测追踪研究
3.2.2 基于孪生网络的视觉追踪研究
3.3 基于姿态观测的交互式多模型预测视觉追踪算法研究
3.3.1 基于交互式多模型滤波的模型驱动预测追踪算法
3.3.2 基于姿态观测的模型概率更新法则
3.4 基于集中式信息滤波的群运动状态估计研究
3.4.1 羊群动态检测计数方法研究
3.4.2 集中式信息滤波的增量更新基本形式
3.4.3 基于方根无迹信息滤波的非合作目标群估计研究
3.5 试验验证与分析
3.5.1 针对牲畜关键个体的预测追踪与状态估计试验
3.5.2 羊群多目标动态追踪计数测试试验
3.5.3 针对牧群的追踪与状态估计试验
3.6 小结
参考文献
第4章 基于简化模型的无人机追踪导引与控制研究
4.1 引言
4.2 无人机追踪全状态耦合一体化简化模型研究
4.2.1 基于滤波模型的目标相对状态描述
4.2.2 传感器与机体的捷联关系
4.2.3 无人机全状态耦合一体化简化模型研究
4.3 基于平行接近法的解耦比例微分导引律研究
4.4 基于LQR控制技术的无人机控制研究
4.4.1 四旋翼无人机动力学模型与控制分配研究
4.4.2 基于LQR控制技术的四旋翼无人机控制研究
4.5 数值仿真试验验证
4.6 小结
第5章 基于Model-free设计方法的无人机追踪导引与控制研究
5.1 引言
5.2 基于平行接近法的导引律研究
5.2.1 基于解耦设计的自适应滑模导引律研究
5.2.2 基于三维空间耦合模型的模糊切换滑模导引律研究
5.3 基于自抗扰控制技术的无人机控制研究
5.3.1 四旋翼无人机动力学模型与控制分配研究
5.3.2 基于自抗扰控制技术的四旋翼无人机控制研究
5.4 数值仿真试验验证
5.5 小结
参考文献
（三）导引与控制一体化设计篇
第6章 基于反馈线性化和LQR的无人机滤波导引与控制一体化研究
6.1 引言
6.2 全状态耦合一体化简化模型数学分析
6.3 基于Feedback-linearization和ESO的全状态耦合一体化简化模型*优控制律设计
6.3.1 反馈线性化过程
6.3.2 基于LQR和ESO的反馈线性化无人机全状态耦合一体化控制系统设计
6.4 数值仿真试验验证
6.5 小结
第7章 基于SDRE的无人机滤波导引与控制一体化研究
7.1 引言
7.2 全状态耦合一体化模型数学分析
7.3 基于SDRE控制理论的全状态耦合一体化模型控制律设计
7.4 SDC参数化过程
7.4.1 SDC参数化理论基础
7.4.2 扩展自由度与SDC线性参数化
7.5 数值仿真试验验证
7.6 小结
参考文献
第8章 基于命令滤波神经网络Backstepping控制的无人机滤波导引与控制一体化研究
8.1 引言
8.2 系统描述
8.3 无人机导引控制一体化模型Backstepping控制律设计
8.4 基于命令滤波神经网络Backstepping控制系统设计
8.4.1 命令滤波器原理
8.4.2 基于命令滤波神经网络Backstepping的一体化模型控制律设计
8.5 数值仿真试验验证
8.6 小结
参考文献
（四）验证与结语篇
第9章 针对非合作目标的无人机追踪试验验证与分析
9.1 引言
9.2 基于虚幻引擎的牧场数字孪生系统搭建
9.2.1 牧场虚拟现实环境搭建
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