LOGIN TO YOUR ACCOUNT

Username
Password
Remember Me
Or use your Academic/Social account:

CREATE AN ACCOUNT

Or use your Academic/Social account:

Congratulations!

You have just completed your registration at OpenAire.

Before you can login to the site, you will need to activate your account. An e-mail will be sent to you with the proper instructions.

Important!

Please note that this site is currently undergoing Beta testing.
Any new content you create is not guaranteed to be present to the final version of the site upon release.

Thank you for your patience,
OpenAire Dev Team.

Close This Message

CREATE AN ACCOUNT

Name:
Username:
Password:
Verify Password:
E-mail:
Verify E-mail:
*All Fields Are Required.
Please Verify You Are Human:
fbtwitterlinkedinvimeoflicker grey 14rssslideshare1
Publisher: Національний авіаційний університет
Languages: English
Types: Unknown
Subjects: 621.391 [UDK 681.518.2]
Розглянуто причини виникнення зміщень датчиків при експлуатації малих літальних апаратів. Вирішено задачу оцінювання цих зміщень за даними льотного випробування. Запропоновано оцінювати зміщення датчиків на основі сумісної роботи алгоритмів розширеної калманівської фільтрації та прискореної стохастичної апроксимації Кестена під час оптимізації функції максимальної правдоподібності. Запропонована процедура оцінювання зміщень датчиків була перевірена на «benchmark» моделі бічного руху малого пілотованого літака DHC-2 «Beaver» Рассмотрены причины возникновения смещений датчиков при эксплуатации малых летатель-ных аппаратов. Решена задача оценивания этих смещений по данным летного испытания. Предложено оценивать смещения датчиков на основе совместной работы алгоритмов расширенной калмановской фильтрации и ускоренной стохастической аппроксимации Кестена во время оптимизации функции максимального правдоподобия. Предложенная процедура оценивания смещений датчиков была проверена на «benchmark» модели бокового движения ма-лого пилотируемого самолета DHC-2 «Beaver» The causes of sensor biases during small aircraft operation are considered. The estimation problem of these biases on the basis of flight test data is solved. It is proposed to estimate sensor biases as a result of simultaneous application of extended Kalman filter and accelerated Kesten stochastic approximation during optimization of the likelihood function. The proposed procedure of sensor biases estimation was checked on the “benchmark” model of lateral motion of small piloted aircraft DHC-2 “Beaver”