[发明专利]一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法

权利要求书

1.一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法，其特征在于，

对飞行记录数据进行预处理，初步估计真空速、迎角、盛行风和湍流参数并建立量测方程；

将扰动风分为盛行风和湍流后，分别建立水平盛行风状态方程、湍流状态方程，并利用记录的惯性数据建立含大气数据的状态方程，叠加盛行风状态方程、湍流状态方程得到扰动风状态方程，联合所述量测方程和扰动风状态方程得到卡尔曼滤波系统；

对一定时间长度的飞行记录数据，采用前向滤波和后向平滑滤波相结合的方法估计任意时刻的大气数据和扰动风状态。

2.根据权利要求1所述一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法，其特征在于，所述量测方程通过联立量测真空速、迎角和扰动风的表达式获得，量测真空速的表达式为V_T＝M×a，量测迎角的表达式为量测扰动风的表达式为：

其中，V_T为真空速，M为马赫数，a为音速，为迎角记录值，a₀和a₁为估计机身迎角α的常数项系数和一次项系数，[W_x,W_y,W_z]^T为扰动风，[V_Gx,V_Gy,V_Gz]^T为地速，[φ,θ,ψ]^T为滚转角、俯仰角和偏航角。

3.根据权利要求1所述一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法，其特征在于，采用指数相关模型建立水平盛行风状态方程，其中，[W_px,W_py]^T为水平盛行风W_p，a_w为与盛行风均值和方差相关的参数，为水平盛行风W_p的均值，σ_p为水平盛行风的均方差，τ_w为反映水平盛行风分量相关性的时间常数，[w_px,w_py]^T为零均值高斯白噪声。

4.根据权利要求1所述一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法，其特征在于，采用von Karman模型建立湍流状态方程，其中，[W_tx,W_ty,W_tz]^T为三轴湍流风，[w_tx,w_ty,w_tz]^T为零均值高斯白噪声，T₁、K₁为第一成型滤波器的参数，T₂、K₂为第二成型滤波器的参数、T₃、K₃为第三成型滤波器的参数。

5.根据权利要求1所述一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法，其特征在于，利用记录的惯性数据建立的含大气数据的状态方程为：其中，为斜对称阵，[p,q,r]^T为三轴角速度，为机体系到气流系的转移矩阵，为地面系到机体系的转移矩阵，a为三轴加速度。

6.根据权利要求1所述一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法，其特征在于，对一定时间长度的飞行记录数据，采用前向滤波和后向平滑滤波相结合的方法估计任意时刻的大气数据和扰动风状态的具体方法为：对于时间长度为1,2,…,N的飞行数据，采用卡尔曼滤波系统对1,2,…,m时间长度上的量测数据进行前向滤波，获得m时刻状态参数x_m的前向估计和前向估计协方差采用后向平滑滤波器对m+1,m+2,…,N时间长度上的量测数据进行后向平滑滤波，获得后向估计和后向估计协方差融合前向估计和前向估计协方差后向估计和后向估计协方差得到最终的m时刻状态参数估计和估计协方差P_m，m＜N，N为正整数。