基于自适应卡尔曼滤波的飞机气流角估计研究

摘要

迎角、侧滑角是飞机重要的飞行状态参数,而大气数据系统在恶劣天气、大迎角或机动飞行情况下是难以准确测量出气流角等数据的.基于飞行数据,研究了一种飞机气流角的估计方法.考虑到飞行数据可能受到外部干扰发生数据突变、各数据采样频率不同以及飞行数据之间的噪声统计特性均未知等情况,建立飞机系统状态方程和量测方程,将非等间隔理论与基于极大似然准则的自适应卡尔曼滤波算法进行融合,以飞机转弯和爬升飞行为实例,施加外部干扰,对飞机迎角、侧滑角进行估计.实验结果表明,该算法的估计精度和抗外部干扰的鲁棒性能均优于扩展卡尔曼滤波算法和无迹卡尔曼滤波算法.