基于FADS/IMU信息融合的大气数据测量方法研究

摘要

对飞行器大气数据进行估计是获取飞行状态的重要一环,是实现飞行器控制和稳定飞行的基础。通过研究嵌入式大气数据传感(FADS)系统,提出了基于容积卡尔曼滤波的惯性测量元件(IMU)数据和FADS数据融合算法。该算法对飞行器运动状态建立高阶滤波模型,使用容积点加权求和逼近的方法估计非线性运动模型,滤波输出值经处理后得到马赫数、攻角、侧滑角等大气数据。经仿真实验,算法计算的大气数据较为准确,马赫数误差小于0.01,攻角和侧滑角的误差小于0.1°。