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학술저널
저자정보
Han Sung Lee (Seoul National University) Won-sang Ra (Handong Global University) Jang Gyu Lee (Seoul National University) Yongkyu Song (Korea Aerospace University) Ick-Ho Whang
저널정보
대한전기학회 Journal of Electrical Engineering & Technology Journal of Electrical Engineering & Technology Vol.7 No.1
발행연도
2012.1
수록면
132 - 140 (9page)

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A non-conservative robust Kalman filter (NCRKF) is applied to flight data to identify the aerodynamic derivatives of an unmanned autonomous vehicle (UAV). The NCRKF is formulated using UAV lateral motion data and then compared with results from the conventional Kalman filter (KF) and the recursive least square (RLS) method. A superior performance for the NCRKF is demonstrated by simulation and real flight data. The NCRKF is especially effective in large uncertainties in vehicle modeling and in measuring flight data. Thus, it is expected to be useful in missile and aircraft parameter identification.
#Non-conservative robust Kalman filter #Aerodynamic derivatives identification #EKF #RLS

목차

Abstract
1. Introduction
2. NCRKF Formulation for UAV Lateral Motion
3. Simulation and Aerodynamic Derivatives Identification Using Flight Data
4. Conclusion
Acknowledgments
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Brain L. Stevens / 2003 / Aircraft Control and Simulation / John Wiley and Sons, Inc. google schola P. G. Hamel / 1996 / Evolution of flight vehicle system identification / J. Aircraft 33(1):9~28 google schola M. R. Ananthasayanam / 2002 / Parameter Estimation of a Flight Vehicle Using MMLE/BFGS Estimator Under Limited Measurements google schola T. J. Sooy / 2004 / Aerodynamic Predictions, Comparisons, and Validations Using Missile DATCOM (97) and Aeroprediction 98 (AP98) google schola G. Chowdhary / 2006 / Aerodynamic Parameter Estimation from Flight Data Applying Extended and Unscented Kalman Filter google schola

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