典型文献
基于UKF的FADS/INS融合大气数据估计
文献摘要：
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.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
蒋保睿;刘鹏;肖地波
作者机构：
成都信息工程大学控制工程学院,成都610225
文献出处：
引用格式：
[1]蒋保睿;刘鹏;肖地波-.基于UKF的FADS/INS融合大气数据估计)[J].宇航计测技术,2022(04):31-36
A类：
嵌入式大气数据传感系统
B类：
UKF,FADS,INS,据估计,飞行器,受气,发散,传感器数据融合,无迹卡尔曼滤波,数据观测,观测系统,惯性导航系统,高维度,非线性方程,惯性系,性系统,气系统,关系建模,攻角,侧滑角,扩展卡尔曼滤波,EKF,估计方法,估计精度,系统稳定性
AB值：
0.259154
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