随着航天技术尤其是载人航天技术的发展,空间交会对接已经从探索、研究、试验阶段,逐步走向成熟和应用阶段。现在的交会对接已经变成一件日常例行的空间操作,技术水平也从依靠地面站和宇航员联合手控操作,走向自动控制,而且在不断提升星上的自主性。敏感器所敏感到主从星相对状态的精度将决定交会对接的自主程度和技术水平,同时也是确保交会对接成功的关键。以交会对接过程中相对状态信息的获取为背景,本文主要研究了寻的段状态估计算法、绕飞段状态估计算法、组合平台的多传感器姿态确定算法、以及对接与分离地面物理演示系统的组合测量方法等问题,主要内容包括以下几个方面。研究了基于融合高斯过程回归平方根UKF的交会对接寻的段状态估计算法。系统模型的不精确性(即模型误差)是引起滤波发散的主要原因之一,系统模型的误差源主要有三个方面:系统数学模型与实际物理过程不能很好的符合;不适当的线性化或降维处理;模型的过程噪声和量测噪声的统计参数选取不合理。针对上述问题,将高斯过程回归融入平方根UKF算法,提出了一种不确定系统模型协方差自适应调节滤波算法。该算法分为学习和估计两部分:学习阶段用高斯过程对训练数据进行学习,得到系统回归模型及噪声协方差;估计阶段由回归模型代替状态方程和观测方程,相应的噪声协方差实时自适应调整。最后在交会对接寻的段状态估计过程中,对算法的可行性进行了验证。研究了基于自适应敏感粒子滤波的交会对接绕飞段状态估计算法。重采样算法解决了粒子滤波权值蜕化问题,然而新问题却随之产生。随着迭代次数的增加,权值大的粒子子代增多,重采样后粒子集的多样性减弱,从而不足以用来近似表征后验密度,最终导致样本枯竭。针对这一问题,跟据规则化可以提高重采样粒子的多样性,从而抑制粒子滤波采样枯竭现象的思想,将风险敏感滤波算法引入粒子滤波器中,得到风险敏感粒子滤波,与其它改进采样枯竭方法相比,该算法形式简单,易于实现。根据相对熵理论和粒子数目控制器的思想,提出了自适应改变粒子数目的设计,提高了粒子滤波器的计算效率。最后将自适应敏感粒子滤波运用到交会对接绕飞段相对位置、相对速度和相对姿态的估计过程中,并同粒子滤波和无迹粒子滤波算法进行了比较。研究了模糊推理与卡尔曼滤波复合结构的组合平台多传感器姿态确定算法。针对卫星交会对接完成后的组合平台姿态确定问题,将多种性能各异的姿态敏感器相结合,充分利用他们之间的互补性能来提高组合定姿系统的精度和可靠性。在联合卡尔曼滤波算法中使用模糊卡尔曼滤波代替标准卡尔曼滤波,解决了子系统量测噪声统计特性发生变化时,常规卡尔曼滤波由于无法及时跟踪噪声变化,而导致子滤波器性能下降的问题;采用模糊逻辑方法计算子滤波器可信度,解决了实际工作过程中由于各子系统的可信度并不相当,或者某一子系统发生故障时,导致全局输出恶化的现象。为了给航天器的对接与分离控制技术提供地面试验和验证的技术研究平台,设计开发一套合作目标自主对接与分离的三自由度半物理仿真演示系统。在介绍了地面试验系统的组成和简化模型之后,推导了地面试验过程中对接航天器的相对运动方程。然后设计了MIMU/CCD组合相对测量算法,对MIMU的漂移误差进行校正;根据模糊推理与卡尔曼滤波复合算法,设计了相对导航的信息融合测量系统。最后通过静态测试试验和姿态机动、位置机动以及全过程交会对接动态测试试验对测量系统的导航精度进行验证。