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J-GLOBAL ID：201702288527606470   整理番号：17A0796382

慣性航法システムと風の場からの情報に基づく大気データのための計算法【Powered by NICT】

Calculation method for air data based on information from inertial navigation system and wind field

著者 (4件)： Chen Lu (Navigation Research Center, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, China) ,  Rongbing Li (Navigation Research Center, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, China) ,  Liu Jianye (Navigation Research Center, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, China) ,  Tingwan Lei (Chengdu Aircraft Design and Research Institute, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： CGNCC  ページ： 1845-1850  発行年： 2016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： 宇宙飛行体のための高高度,高移動度と高い速度下で測定大気データを目指して,慣性航法装置と風の場からの情報に基づくエアデータの計算法を提案した。アルゴリズムは,余分なハードウェアを必要とせずに空気データの間接測定を提供した。乱流モデル(Drydenモデル)に基づいて,乱流の時間領域モデルを時間的スペクトルから確立した。天気予報から風速を利用して,INS,風の場と空気データ(真の空気速度,横滑り角,迎え角を含む)間の数学的関係を確立した。空気データの実時間推定は拡張Kalmanフィルタ(EKF)を用いて達成した。シミュレーション結果は,この方法は高精度,良好な安定性とロバスト性を持つだけでなく,空気データシステムの測定範囲と信頼性,完全飛行エンベロープ内の迎え角,横滑り角と真の対気速度を測定するために使用できるを改善することを示した。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： ロバスト性 ,  迎え角 ,  乱流モデル ,  *風の場 ,  天気予報 ,  アルゴリズム ,  信頼性 ,  乱流 ,  宇宙飛行体 ,  シミュレーション ,  風速 ,  推定 ,  高空 ,  スキッド
準シソーラス用語： 拡張Kalmanフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  船舶用電子航法  (ND14020Z) ,  運航技術  (QK05030K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 慣性航法システム ,  風の場 ,  大気 ,  計算法