公开(公告)号：CN111783307A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010646801.0

申请日：2020-07-07

申请人： 哈尔滨工业大学

发明人： 李君龙 ,  姜立峰 ,  高长生 ,  荆武兴 ,  李沈军 ,  胡玉东

IPC分类号： G06F30/20 ,  B64F5/00

摘要： 一种高超声速飞行器状态估计方法，解决了现有技术中对于混合高斯噪声导致估计精度低的问题，属于高超声速飞行器状态估计与轨迹预报技术领域。本发明的方法包括：建立高超声速飞行器跟踪动力学模型，确定高超声速飞行器跟踪动力学模型的状态量，本发明将气动参数和面质比的乘积、速度倾侧角引入高阶状态量中，对飞行器动力学模型在线估计、建模；利用鲁棒高阶容积卡尔曼滤波方法对高超声速飞行器的量测数据进行处理，对确定的状态量进行估计，实现高超声速飞行器的状态估计。同时本发明还可以根据获得的状态估计结果Xk，对其中的参数Dk、Lk和νk建立自回归模型，确定模型系数，利用确定系数的自回归模型对高超声速飞行器的轨迹进行预测。

公开(公告)号：CN111783307B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202010646801.0

申请日：2020-07-07

申请人： 哈尔滨工业大学

发明人： 李君龙 ,  姜立峰 ,  高长生 ,  荆武兴 ,  李沈军 ,  胡玉东

IPC分类号： G06F30/20 ,  B64F5/00

摘要： 一种高超声速飞行器状态估计方法，解决了现有技术中对于混合高斯噪声导致估计精度低的问题，属于高超声速飞行器状态估计与轨迹预报技术领域。本发明的方法包括：建立高超声速飞行器跟踪动力学模型，确定高超声速飞行器跟踪动力学模型的状态量，本发明将气动参数和面质比的乘积、速度倾侧角引入高阶状态量中，对飞行器动力学模型在线估计、建模；利用鲁棒高阶容积卡尔曼滤波方法对高超声速飞行器的量测数据进行处理，对确定的状态量进行估计，实现高超声速飞行器的状态估计。同时本发明还可以根据获得的状态估计结果Xk，对其中的参数Dk、Lk和νk建立自回归模型，确定模型系数，利用确定系数的自回归模型对高超声速飞行器的轨迹进行预测。