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申请/专利权人：南京航空航天大学;南京航空航天大学秦淮创新研究院
摘要：本发明公开了一种基于改进卡尔曼滤波的倾斜跑道高度多源多层融合方法，用以准确获取倾斜跑道的地形高程及倾斜坡度信息。根据传感器间冗余互补关系，选择合适的高度传感器并构建观测模型；基于安全高度定高飞行仿真实验获取测量数据，并采用小波降噪方法对原始数据进行降噪预处理；设计基于递推加权最小二乘法的跑道地形第一次融合方法，融合降噪处理后的传感器数据获取跑道地形高程信息，设计基于卡尔曼滤波算法的跑道地形第二次融合方法，进一步提高跑道地形高程信息准确度；采用线性回归方法拟合跑道地形的一阶函数，获取倾斜跑道坡度。仿真结果表明，本发明可有效获取高精度的跑道高程及倾斜坡度信息。
主权项：1.基于改进卡尔曼滤波的倾斜跑道高度多源多层融合方法，其特征在于：所述融合方法针对未知坡度倾斜着陆跑道，包括以下步骤：步骤1，分析机载高度传感器间冗余互补关系，选择不同种类的高度传感器，构建传感器观测模型；步骤2，基于某型固定翼无人机模型，在安全高度定高无偏飞行的场景下，采集机载高度传感器测量数据；步骤3，采用小波降噪的方法对各传感器的原始测量数据进行预处理，降低噪声水平；步骤4，以各传感器降噪数据为观测值，采用递推加权最小二乘法进行跑道地形第一次融合，采用卡尔曼滤波算法进行第二次融合，获取高精度的倾斜跑道地形高程信息；步骤5，基于融合获得的地形高程信息，采用线性回归方法构造其关于前向距离的一阶函数，根据所述关于前向距离的一阶函数得到倾斜跑道坡度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 南京航空航天大学秦淮创新研究院 基于改进卡尔曼滤波的倾斜跑道高度多源多层融合方法
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