【摘 要】
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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
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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。
In this paper, the Kalman filter algorithm is used to study the parameters of the aerodynamic coefficients of the reentry vehicle from the flight data. Two regular phenomena are concluded: in the absence of reliable orbit and meteorological data, (1) the aerodynamic coefficient ratio can be more accurately identified, and (2) the aerodynamic coefficient estimation accuracy can be improved by reducing the pre-trial error of the normal force derivative. More than 220 Monte Carlo random simulations and analysis of measured data confirm the above regularity.
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