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【24h】

Aircraft flight data processing and parameter identification with iterative extended Kalman filter/smoother and two-step estimator.

机译：使用迭代扩展卡尔曼滤波器/平滑器和两步估算器进行飞机飞行数据处理和参数识别。

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Aircraft flight test data are processed by optimal estimation programs to estimate the aircraft state trajectory (3 DOF) and to identify the unknown parameters, including constant biases and scale factor of the measurement instrumentation system. The methods applied in processing aircraft flight test data are the iterative extended Kalman filter/smoother and fixed-point smoother (IEKFSFPS) method and the two-step estimator (TSE) method. The models of an aircraft flight dynamic system and measurement instrumentation system are established. The principles of IEKFSFPS and TSE methods are derived and summarized, and their algorithms are programmed with MATLAB codes. Several numerical experiments of flight data processing and parameter identification are carried out by using IEKFSFPS and TSE algorithm programs. Comparison and discussion of the simulation results with the two methods are made. The TSE+IEKFSFPS combination method is presented and proven to be effective and practical. Figures and tables of the results are presented.
机译：飞机飞行测试数据由最佳估计程序处理，以估计飞机状态轨迹（3 DOF）并识别未知参数，包括测量仪器系统的恒定偏差和比例因子。用于处理飞机飞行测试数据的方法是迭代扩展卡尔曼滤波/平滑和定点平滑器（IEKFSFPS）方法以及两步估计器（TSE）方法。建立了飞机飞行动力学系统和测量仪表系统的模型。推导并总结了IEKFSFPS和TSE方法的原理，并使用MATLAB代码对它们的算法进行编程。使用IEKFSFPS和TSE算法程序进行了一些飞行数据处理和参数识别的数值实验。对两种方法的仿真结果进行了比较和讨论。提出了TSE + IEKFSFPS组合方法，并证明是有效和实用的。给出了结果图和表格。

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