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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113111597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110218882.9，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法是由高振兴;曾丽君;向志伟;王得宝设计研发完成，并于2021-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法，属于计算、推算或计数的技术领域。该方法：首先，对飞行记录数据进行预处理，初步估计真空速、迎角、盛行风和湍流参数；接着，将扰动风分为盛行风和湍流，基于指数相关模型建立盛行风状态方程，基于vonKarman模型建立湍流状态方程，并利用记录的惯性数据建立含大气数据、盛行风和湍流的状态方程，再联合建立的量测方程组成卡尔曼滤波系统；最后，对一定长度的飞行记录数据，采用前向滤波和后向平滑滤波相结合的方法得到任意时刻大气数据和扰动风的状态估计，在无需建立飞机气动和推力模型的前提下提高扰动风估计精度。

本发明授权一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法，其特征在于，对飞行记录数据进行预处理，初步估计真空速、迎角、盛行风和湍流参数并建立量测方程；将扰动风分为盛行风和湍流后，分别建立水平盛行风状态方程、湍流状态方程，并利用记录的惯性数据建立含大气数据的状态方程，叠加盛行风状态方程、湍流状态方程得到扰动风状态方程，联合所述量测方程和扰动风状态方程得到卡尔曼滤波系统，其中，采用指数相关模型建立水平盛行风状态方程，其中，[Wpx,Wpy]T为水平盛行风Wp，aw为与盛行风均值和方差相关的参数，为水平盛行风Wp的均值，σp为水平盛行风的均方差，τw为反映水平盛行风分量相关性的时间常数，[wpx,wpy]T为零均值高斯白噪声，采用vonKarman模型建立湍流状态方程，其中，[Wtx,Wty,Wtz]T为三轴湍流风，[wtx,wty,wtz]T为零均值高斯白噪声，T1、K1为第一成型滤波器的参数，T2、K2为第二成型滤波器的参数、T3、K3为第三成型滤波器的参数，利用记录的惯性数据建立的含大气数据的状态方程为其中，为斜对称阵，[p,q,r]T为三轴角速度，VT为真空速，α为机身迎角，β为侧滑角，为气流系到机体系的转移矩阵，W为扰动风量测值，为地面系到机体系的转移矩阵，a为三轴加速度；对一定时间长度的飞行记录数据，采用前向滤波和后向平滑滤波相结合的方法估计任意时刻的大气数据和扰动风状态，具体方法为：对于时间长度为1,2,…,N的飞行数据，采用卡尔曼滤波系统对1,2,…,m时间长度上的量测数据进行前向滤波，获得m时刻状态参数xm的前向估计和前向估计协方差采用后向平滑滤波器对m+1,m+2,…,N时间长度上的量测数据进行后向平滑滤波，获得后向估计和后向估计协方差融合前向估计和前向估计协方差后向估计和后向估计协方差得到最终的m时刻状态参数估计和估计协方差Pm，m＜N，N为正整数。

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