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申请/专利权人：北京理工大学
申请日：2024-04-03
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296697A
主分类号：G06F30/13
分类号：G06F30/13;G06F30/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法，属于气动参数辨识领域，包括以下步骤：S1：建立飞行器稀薄大气飞行动力学模型；S2：建立飞行器气动模型；S3：构建增广状态变量，并建立飞行器气动参数辨识系统方程；S4：加入奇异值分解方法，并设计自适应滤波因子；S5：构建系统量测方程；S6：结合步骤S1‑S5的内容，对初始状态参数进行滤波，得到下一时刻的状态参数；S7：重复步骤S6，不断对状态参数进行实时更新，实现气动参数的辨识。本发明采用上述方法，通过将奇异值分解方法引入容积卡尔曼滤波中，保证了算法运行过程中矩阵的正定性。并加入了自适应滤波因子，克服了先验噪声与实际噪声不兼容的滤波问题，提高算法精度并保证了鲁棒性。
主权项：1.一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：建立飞行器稀薄大气飞行动力学模型；S2：建立飞行器气动模型；S3：构建增广状态向量，并建立飞行器气动参数辨识系统方程；S4：加入奇异值分解方法，并设计自适应滤波因子；S5：构建系统量测方程；S6：结合步骤S1-S5的内容，对初始状态参数进行滤波，得到下一时刻的状态参数；S7：重复步骤S6，不断对状态参数进行实时更新，实现气动参数的辨识。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于自适应滤波的气动参数辨识方法
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