【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种，属于飞行器姿态估计与控制
。
技术介绍
现代传感器技术、计算机技术和各种智能信息处理技术的快速发展，推动了面向各种功能需求的航空航天飞行器在国防和民用领域中的广泛应用。由于功能需求多样且应用环境复杂，使得对飞行器姿态估计的稳定性和精准性方面提出了较高的要求，因此对飞行器姿态估计方法的研究具有十分重要的理论和实际意义。根据飞行器的不同应用场景和性能要求，可采用不同的姿态测量系统及估计方法，但其本质都是以非线性滤波为基础。目前广泛使用的非线性滤波方法是扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter, UKF)等，它们都要求系统的状态噪声与观测噪声的概率分布等统计特性精确已知，但是在实际中，通常没有足够的先验数据用于统计出精确的概率分布，更容易得到的是噪声变化的大致界限。所以，研究噪声有界下的飞行器姿态估计问题，更加贴合实际应用环境，且具有较强的理论研究价值。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，所提出的一种，可以在状态与观测噪声有界情况下，建立关于飞行器姿态状态方程、观测方程及实际测量的证据，通过证据融合得到姿态估计值，利用区间映射工具实现证据的传播，从而解决状态和观测噪声统计分布不能精确获得的情况下的姿态估计问题。本专利技术提出的一种，包括以下各步骤:(I)建立四旋翼飞行器姿态的状态方程与观测方程，具体步骤如下(1-1)建立四旋翼飞行器姿态的状态方程如式(I)所示:
【技术保护点】
基于证据融合的四旋翼飞行器姿态估计方法，其特征在于该方法包括以下各步骤：（1）建立四旋翼飞行器姿态的状态方程与观测方程，具体是：（1‑1）建立四旋翼飞行器姿态的状态方程如式(1)所示：xk+1＝Axk+Q(v) (1)式(1)中，k为自然数,表示时刻， x k = q 0 , k q 1 , k ...
【技术特征摘要】
1.基于证据融合的四旋翼飞行器姿态估计方法，其特征在于该方法包括以下各步骤: (I)建立四旋翼飞行器姿态的状态方程与观测方程，具体是: (1-1)建立四旋翼飞行器姿态的状态方...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐晓滨，刘征，李宏伟，张镇，
申请(专利权)人：杭州电子科技大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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