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基于信息融合技术的无人机风速测量方法

发布时间:2024-02-21 02:10
  随着无人机技术的发展,无人机风速测量技术成为了无人机的一个重要应用领域。为了提高无人机风速测量的精度,文中将信息融合技术应用于无人机风速测量中,数据层分别通过平均法和改进的Kalman滤波对空速和航向角进行信息融合,以提高参数测量的精度,决策层通过加权平均法对速度矢量三角形法、空速归零法,以及航位推算法计算得到的结果进行融合,并通过实际飞行测量对文中方法进行验证。结果表明,基于信息融合技术的风速测量方法,可以与探测精度高的气球法相当,且探测区域广、探测成本低。

【文章页数】:5 页

【部分图文】:

图1速度矢量三角法

图1速度矢量三角法

则有1.2水平空速归零法


图2无人机的盘旋轨迹

图2无人机的盘旋轨迹

式中,LTx、LTy分别为T时间段内,无人机在x、y方向的位移。1.3航位推算法


图3航位推算法

图3航位推算法

则在东向和北向的风速分别为2信息融合技术


图4数据融合的分类

图4数据融合的分类

信息融合技术[8]由美国国防部20世纪70年代提出,在军事领域得到了蓬勃发展。根据信息融合处理信息的层次,一般划分为数据层融合、特征层融合和决策层融合(如图4所示),也可以在不同的层次分别进行融合。信息融合技术将来自多源的信息进行综合处理,从而得到比单个信息源所得到数据更为准确....



本文编号:3904881

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