基于UKF的FADS/INS融合大气数据估计

摘要：

针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性数据易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合嵌入式大气数据观测系统(FADS)和惯性导航系统(INS)估计飞行器实时大气数据的算法.算法使用高维度非线性方程对惯性系统和大气系统间的关系建模,结合FADS与INS的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出攻角、侧滑角等参数.实验结果显示,与INS直接解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)融合等原有估计方法相比,文章所述的算法在估计精度和系统稳定性方面均有所提高.

关键词：大气数据、传感器数据融合、惯性导航系统、嵌入式大气数据传感系统、无迹卡尔曼滤波

所属期刊栏目：42

分类号：V249.32(航空仪表、航空设备、飞行控制与导航)

资助基金：四川省科技计划;四川省无人系统智能感知控制技术工程实验室开放课题

在线出版日期：2022-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：31-36