用卡尔曼滤波辨识再入体空气动力系数的参数研究

本文利用卡尔曼滤波算法,对从飞行数据辨识再入体的空气动力系数问题,进行了参数研究,归纳出两条规律性的现象:在缺少可靠的轨道和气象数据的情况下,凭借飞行体上的过载和角速率数据;(1)可较精确地识别出气动系数的比值,(2)可以通过减小法向力导数的验前误差来提高气动系数的估值精度。220余次的蒙特卡洛(Monte Carlo)随机模拟以及对于实测数据的分析,证实了上述规律性。     

用卡尔曼滤波方法确定再入体空气动力系数

本文用广义卡尔曼滤波方法来确定再入体主要的空气动力系数。重点解决在没有轨道观测数据的情况下,如何利用再入飞行中的测量数据进行状态和参数估值。数据包括体轴角速率和过载,由固连于飞行体的速率陀螺和加速计给出。在六自由度运动方程的基础上建立一种数学模型。考虑了弹道式再入和机动再入两种情况。数值模拟和实测换算表明,本文方法得到了较为满意的结果。