基于卡尔曼滤波的再入飞行器气动参数辨识

再入飞行器的制导系统易受气动参数扰动的影响,为此研究气动参数在线辨识方法可以为再入制导系统提供服务,有效提高制导的精度。以卡尔曼滤波理论作为基础,推导了再入飞行器气动参数辨识的数学模型。为增强卡尔曼滤波方法对气动参数的辨识效果,气动参数误差模型采用一阶高斯马尔科夫过程描述,并增广到状态方程组中,根据获得的带有测量误差的惯导信息,对气动参数进行估计。最后,进行了数学仿真研究。仿真结果表明,该方法都能够在10个采样周期内收敛,且估计精度在1%以内。

Aerodynamic parameter identification of a reentry vehicle based on Kalman filter method