针对故障或失效航天器的维修或回收任务,是当前空间工程研究中的一个重要方向。无论是对航天器进行检查,维修等在轨服务,还是直接将废弃航天器拖曳离轨,都需要已知航天器的运动信息,包括速度、加速度、姿态、角速度及角加速度等。通常运动信息由目标航天器的惯性元件进行测量,通过其自身携带的通信模块传输至服务航天器。但失效航天器或通讯、测量模块故障航天器无法向服务航天器主动提供运动信息。目前,针对这一类空间非合作目标运动信息的获取手段是由服务航天器装配的视觉测量系统获取目标的位置及姿态,再通过算法求解其他任务所需信息如角速度、角加速度等。本文主要对空间非合作目标的角速度估计问题进行了研究,主要研究内容如下:详细介绍了空间非合作目标角速度估计所需要的坐标系及姿态描述参数,建立了四元数描述的空间非合作目标姿态模型;根据贝叶斯滤波的基本思想,给出高斯滤波的线性解形式以及在非线性系统估计问题中的两类近似方法,为后续的研究提供了理论依据。针对空间非合作目标角速度估计问题,首先根据容积积分法则,给出高阶球面积分和高阶径向积分的构造方法,并对不同近似组合的高阶容积积分方式进行分析,选用适当的高阶容积卡尔曼滤波方法。为了减少舍入误差对协方差矩阵的影响,增强滤波稳定性,引入平方根滤波的思想,设计平方根高阶容积卡尔曼滤波角速度估计方法,仿真验证方法的有效性。针对存在未知姿态机动的空间非合作目标角速度估计问题,首先分析传统无迹变换采样策略的特点,并在此基础上采用新的采样点及权重系数构造方法,通过采样向量和状态均值的内积关系调整采样点及权重系数,弱化高阶系统的非局部效应,并在较少的采样点下,提升了对非线性变换的逼近程度。考虑空间非合作目标在运行过程中出现未知姿态机动时滤波估计值会出现较大的偏差,设计了方差矩阵修正的无迹卡尔曼滤波方法,仿真验证方法的有效性。