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J-GLOBAL ID：201702218789804309   整理番号：17A1394100

操縦再突入飛行体追跡のための空力パラメータの推定【Powered by NICT】

Estimation of aerodynamic parameter for maneuvering reentry vehicle tracking

著者 (3件)： Zhang Kai (Department of Graduation Management, Air Force Early Warning Academy, Wuhan 430019, China) ,  Fu Tingting (No.4 Department, Air Force Early Warning Academy, Wuhan 430019, China) ,  Xiong Jiajun (No.4 Department, Air Force Early Warning Academy, Wuhan 430019, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCC  ページ： 2018-2022  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑な操作や他の予想外の緊急事態を扱うを目指して,立体求積法Kalmanフィルタ/スムーザ(CKF/S)による空力パラメータの推定方法を操縦再突入ビークル(MaRV)追跡のために提案した。最初に空力パラメータを定義するために空力モデルを導出した。第二に,空力パラメータの統計的性質は一次反応速度モデルMarkov過程によって記述され,ランダム過程を注意深くフィルタリングのための選択し,調整した。状態モデルはこれらのパラメータを拡張状態ベクトルに達成された。CKF/Sは空力パラメータの推定を扱うために導入した。特に,固定間隔(FI)CKS,最初高くなり,その後固定時系列の間隔における後方平滑化順方向フィルタリングに搭載した,この問題に適用した。三推定アルゴリズムの比較性能評価を提示した。結果はFI CKSはCKFよりも優れていることを示した。さらに,CKSと比較して優れた実時間特性を達成することができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *空気力学 ,  空力模型 ,  確率過程 ,  *パラメータ推定 ,  平滑化 ,  *再突入 ,  モデリング ,  フィルタリング ,  Kalmanフィルタ ,  Markov過程 ,  *飛翔体 ,  性能評価
準シソーラス用語： 推定アルゴリズム ,  状態ベクトル ,  統計的性質 ,  求積法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (6件)： 操縦 ,  再突入 ,  飛行体 ,  追跡 ,  空力 ,  パラメータの推定