基于最大信息量-可信度准则的飞行器建模方法
专利汇可以提供基于最大信息量-可信度准则的飞行器建模方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于最大信息量-可信度准则的 飞行器 建模方法，用于解决现有的最大信息量准则导致飞行试验给出的 气动 模型和参数正确性差的技术问题。技术方案是通过在最大信息量准则引入可信度参数，可以根据不同飞行器的飞行试验因素修正建模准则；对测量方差估计Rj和Rj+1的U-D分解，得到了标量模型选择判别式。便于直接根据飞行试验数据建立飞行器气动 力 、力矩模型，避免了最大信息量准则由于固定参数个数增量导致飞行试验得到气动模型和参数不正确的技术问题。，下面是基于最大信息量-可信度准则的飞行器建模方法专利的具体信息内容。
1.一种基于最大信息量-可信度准则的飞行器建模方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一、飞行试验待确定的飞行器候选模型的状态方程为
观测方程为
(1)、(2)式中，x(t)为n维状态向量；y(t)为m维观测向量；
f{f0[x(t)，Ω0]，f1x(t)，θ1]，...，fq[θq，x(t)]，t}、g{g0[x(t)，Ω0]，g1[x(t)，θ1]，...，gq[θq，x(t)]，t}为表达式已知的待确定模型结构函数，f0[x(t)，Ω0]、g0[x(t)，Ω0]为根据物理概念必须选入的模型，fi[x(t)，θi]、gi[x(t)，θi](i＝1，2，…，q)为候选模型，z(tk)为在tk时刻对y(tk)的测量值；Ω为未知维数的参数向量，Ω0为已知维数的参数向量；v(k)为测量噪声，假定方差为Rk的零均值高斯白噪声；fi[x(t)，θi]、gi[x(t)，θi](i＝1，2，…，q)是否在模型中出现及Ω0、θi(i＝1，2，…，q)的取值需要辨识，q为已知的候选模型个数；
由于对飞行器的模型结构准确度要求较高，给出以下最大信息量-可信度准则：
式中，L1[x(t)，Ω1，t]、L2[x(t)，Ω2，t]为取不同的参数向量Ω1和Ω2的极大似然函数，δ为给定正实数、表示可信度参数，
，
Ω1和Ω2为不同的参数向量，N为数据长度，ln为自然对数符号；
步骤二、根据假定f0[x(t)，Ω0]、g0[x(t)，Ω0]、Ω0＝Ω0已经通过优选算法选入模型，并由以下算法迭代计算得到：
令j＝0，1，2，…，q，假定fj[x(t)，θj]、gj[x(t)，θj]、Ωj已经选入模型，按照以下方式选择其它候选模型：
求(4)式极大值，迭代计算：
以及
(5)、(6)式中：
设 θj+1的选入或剔除条件为：当
时，θj+1、fj+1[x(t)，θj+1]、gj+1[x(t)，θj+1]选入模型，且 否则剔除fj+1[x(t)，θj+1]、gj+1[x(t)，θj+1]候选项，且Ωj+1＝Ωj；
(7)式中：
步骤三、由于飞行器测量向量y的维数m较大，采用Gram-Schmidt正交化方法对Rj和Rj+1进行U-D分解，Rj和Rj+1的U-D分解为：
式中，URj、UR(j+1)为单位上三角阵；DRj＝diag[dRj(1)，dRj(2)，…，dRj(m)]，DR(j+1)＝diag[dR(j+1)(1)，dR(j+1)(2)，…，dR(j+1)(m)]；diag为对角符号；
可信度参数最大信息量准则写成：当
成立时，θj+1、fj+1[x(t)，θj+1]、gj+1[x(t)，θj+1]选入模型，且 否则剔除fj+1[x(t)，θj+1]、gj+1[x(t)，θj+1]候选项，且Ωj+1＝Ωj。
基于最大信息量-可信度准则的飞行器建模方法
技术领域
背景技术
发明内容
Ω1和Ω2为不同的参数向量，N为数据长度，ln为自然对数符号；
具体实施方式
Ω1和Ω2为不同的参数向量，N为数据长度，ln为自然对数符号；
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