【摘 要】
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当大展弦比太阳能无人机采用低成本传感器组成的飞控平台时,受限于传感器误差精度、无人机长航时、广域度的任务要求,传统数据融合算法无法实现其姿态、空速和风场长时间的准
【机 构】
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西北工业大学航空学院; 西北工业大学无人机特种技术重点实验室;
【基金项目】
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民机专项(MJ-2015-F-009);陕西省重点研发项目(2018ZDCXL-GY-03-04)
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当大展弦比太阳能无人机采用低成本传感器组成的飞控平台时,受限于传感器误差精度、无人机长航时、广域度的任务要求,传统数据融合算法无法实现其姿态、空速和风场长时间的准确和可靠估计.从飞控搭载的传感器测量原理出发,对测量过程的误差特性和温度影响进行建模,基于扩展卡尔曼滤波算法实现状态的可靠估计.首先将压力传感器与惯导的数据进行融合实现姿态估计,其次结合无人机的布局特征将磁力计独立安装实现航向估计,最后融合GPS的数据进行导航估计.仿真结果表明,较传统的变增益估计算法(VGO),该算法的层次更分明,结果更为可靠,而且可以和太阳能无人机的特征较好地结合.
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