融合气象观测数据的高精度大气数据估计算法研究
来源：计算机测量与控制杂志2022年第12期北京时间：
作者：蒋保睿,肖地波,张勇,王志强,林茜,
单位：成都信息工程大学自动化学院
摘要：针对嵌入式大气数据观测系统（FADS）与惯性导航系统（INS）在计算飞行器大气数据时易受风速变化造成参数估计不准确的问题，文章提出一种融合FADS/INS/气象观测数据的大气数据解算方法。FADS依靠飞行器外表面的气压分布直接计算大气数据，INS提供姿态角与加速度，气象观测数据包括气压-高度的对应关系与风速矢量。融合过程结合FADS压力模型、飞行器运动模型和大气观测数据构建状态方程与观测方程，并采用滤波预处理、扩展卡尔曼滤波估计出精确的空速矢量和高度，结合INS数据进一步转换得到大气数据。仿真结果表明，文章提出的方法与现有未融合气象观测数据的算法相比，在攻角和侧滑角估计方面，估计误差降低30%，在马赫数估计方面误差降低了89%，在气压高度方面误差降低93%，估计精度得到有效提高。
关键词：嵌入式大气数据系统;惯性导航系统;气象观测数据;信息融合;扩展卡尔曼滤波
基金资助：四川省科技计划( 2020YFG0177); 四川省无人系统智能感知控制技术工程实验室开放课题( WRXT2021-004)。
