基于Kalman滤波的数字式大气数据计算机实现方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第16-18页 |
| 1.3 本文内容安排 | 第18-21页 |
| 第二章 大气数据计算机基本组成 | 第21-37页 |
| 2.1 概述 | 第21-24页 |
| 2.1.1 气压高度 | 第21-23页 |
| 2.1.2 大气压力 | 第23页 |
| 2.1.3 空气速度及温度 | 第23-24页 |
| 2.2 大气参数的计算 | 第24-32页 |
| 2.2.1 解算传感器输入参数 | 第24-28页 |
| 2.2.2 气压高度的计算 | 第28-30页 |
| 2.2.3 空速与马赫数的计算 | 第30-32页 |
| 2.2.4 大气静温的计算 | 第32页 |
| 2.3 系统结构 | 第32-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第三章 卡尔曼滤波的应用 | 第37-53页 |
| 3.1 卡尔曼滤波的基本原理 | 第37-38页 |
| 3.2 卡尔曼滤波的基本模型 | 第38-40页 |
| 3.2.1 常速度模型 | 第39页 |
| 3.2.2 常加速度模型 | 第39-40页 |
| 3.2.3 转弯模型 | 第40页 |
| 3.3 具体应用实现 | 第40-45页 |
| 3.4 遗忘因子 | 第45-51页 |
| 3.4.1 经验值选择遗忘因子 | 第45-46页 |
| 3.4.2 基于新息方法选择遗忘因子 | 第46-49页 |
| 3.4.3 基于新息协方差方法选择遗忘因子 | 第49-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第四章 大气数据计算机工程实现 | 第53-67页 |
| 4.1 系统方案 | 第53-54页 |
| 4.2 硬件组成 | 第54-56页 |
| 4.3 DSP中软件流程 | 第56-58页 |
| 4.4 系统测试 | 第58-65页 |
| 4.4.1 测试连接与要求 | 第58-61页 |
| 4.4.2 测试与分析 | 第61-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 结论和展望 | 第67-69页 |
| 5.1 研究结论 | 第67页 |
| 5.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 作者简介 | 第72-73页 |
