【状态估计】基于辅助不变卡尔曼滤波和LSTM神经网络，建立攻角、侧滑角与飞行器状态参数实现无人机飞行状态估计与控制优化附matlab代码
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🔥 内容介绍
（一）无人机飞行状态估计与控制的重要性
无人机在军事、民用等众多领域得到了广泛应用，如军事侦察、物流配送、环境监测等。准确的飞行状态估计是实现无人机稳定、高效飞行控制的基础。通过实时获取无人机的攻角（AOA）、侧滑角、姿态角、角速度、操纵面偏转等状态参数，控制系统能够及时调整控制策略，确保无人机按照预定轨迹飞行，避免失稳等危险情况发生，提高任务执行的成功率。
（二）传统状态估计方法的局限性
传统的无人机飞行状态估计方法，如基于模型的卡尔曼滤波算法，依赖于精确的系统动力学模型。然而，无人机飞行过程中会受到多种复杂因素影响，如气流扰动、传感器噪声等，使得精确建模变得困难。模型的不精确性会导致状态估计误差增大，影响控制效果。此外，传统方法对于非线性、非平稳的飞行数据处理能力有限，难以适应复杂多变的飞行环境。
（三）融合方法的优势
将辅助不变卡尔曼滤波方法与 LSTM 神经网络相结合，可以充分发挥两者的优势。辅助不变卡尔曼滤波在处理具有一定动态模型的系统时，能有效利用系统的先验信息，对状态进行估计和预测，具有较好的实时性和稳定性。而 LSTM 神经网络具有强大的非线性映射能力和对时间序列数据的处理能力，能够自动学习数据中的复杂模式和特征，适应无人机飞行过程中的非线性、非平稳特性。这种融合方法能够更准确地估计无人机的飞行状态，为控制优化提供可靠依据。
在无人机状态估计中的应用：在无人机飞行状态估计中，LSTM 神经网络可以学习到飞行状态参数随时间变化的复杂模式和特征。例如，通过输入一段时间内的姿态角、角速度、操纵面偏转等数据，LSTM 能够捕捉到这些参数之间的内在联系以及它们随时间的演变规律，从而对未来的飞行状态进行预测。这种能力对于处理无人机飞行过程中的非线性、非平稳数据非常有效，能够弥补基于模型的卡尔曼滤波在这方面的不足。
（三）融合方法实现无人机飞行状态估计与控制优化
数据处理与融合策略：首先，对无人机的传感器数据进行预处理，包括数据清洗、归一化等操作，以提高数据质量。然后，将处理后的数据同时输入到辅助不变卡尔曼滤波和 LSTM 神经网络中。辅助不变卡尔曼滤波利用系统的动力学模型和先验信息对状态进行初步估计，LSTM 神经网络则从数据中学习非线性特征和时间序列模式。最后，通过一定的融合策略将两者的估计结果进行融合，例如可以采用加权平均的方式，根据不同方法在不同情况下的表现调整权重，得到更准确的飞行状态估计值。
控制优化：基于准确的飞行状态估计结果，无人机的控制系统可以进行优化。例如，根据攻角、侧滑角、姿态角等状态参数，调整操纵面的偏转角度，以实现更精确的飞行轨迹控制。同时，结合飞行任务的需求和当前飞行状态，实时调整飞行控制策略，如在遇到气流扰动时，通过改变控制参数来增强无人机的稳定性，确保飞行安全和任务的顺利执行。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
clc
clear
close all
load("Data\traindata.mat");
X_filtered = [traindata.AttackAngle, traindata.PitchRate, traindata.ElevatorAngle];
% X_filtered = [traindata.AttackAngle, traindata.ElevatorAngle];
y_filtered = traindata.LiftCoefficient;
model_filtered = fitlm(X_filtered, y_filtered);
% Get model coefficients
coefficients_filtered = model_filtered.Coefficients.Estimate;
%% check
% Calculate attack angle from model
traindata.CalculatedAttackAngleFiltered = (traindata.LiftCoefficient - ...
coefficients_filtered(1) - ...
coefficients_filtered(3) * traindata.PitchRate - ...
coefficients_filtered(4) * traindata.ElevatorAngle) / coefficients_filtered(2);
% Convert attack angles to degrees
traindata.AttackAngle = rad2deg(traindata.AttackAngle);
traindata.CalculatedAttackAngleFiltered = rad2deg(traindata.CalculatedAttackAngleFiltered);
figure(Name='AOA compare');
traindata.Time = 0:0.01:(size(traindata.AttackAngle,1) - 1)*0.01;
plot(traindata.Time, traindata.AttackAngle, 'DisplayName', 'Actual Attack Angle','LineWidth',2);
hold on;
% plot(data.Time, data.CalculatedAttackAngleFiltered, '--', 'DisplayName', 'Calculated Attack Angle (Filtered)','LineWidth',2);
plot(traindata.Time, traindata.CalculatedAttackAngleFiltered, ':', 'DisplayName', 'Calculated Attack Angle (Filtered + LPF 15Hz)','LineWidth',2);
xlabel('Time');
ylabel('Attack Angle (degree)');
legend;
hold off;
function data = movfilter(data)
window_size = 10;
data.PitchRateFiltered = movmean(data.PitchRate, window_size, 'omitnan');
% Drop the rows that contain NaN values due to the rolling window
data(isnan(data.PitchRateFiltered), :) = [];
end
🔗 参考文献
This repository contains the source code for the article "Semi-Aerodynamic Model-Aided Invariant Kalman Filtering for UAV Full-State Estimation" (DOI: 10.1109/JSEN.2024.3414995). The code implements a Semi-Aerodynamic Model-Aided Invariant Kalman Filtering approach for full-state estimation of UAVs.
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告诫读者和自己第一，科学态度。历史学是一门科学，要学会做历史研究，就得有科学态度。科学态度不是与生俱来的，必须认真培养，关键是培养我们在研究中认真负责一丝不苟的精神。第二，献身精神。从事历史研究，就像从事其他任何科学研究一样，要有一种为科学研究而献身的精神，要热爱我们的研究事业，要有潜心从事这项工作的意志。没有献身精神，当然做不好科研工作。只想拿一个学位，那是很难学好做研究的。要拿学位，这一点可以理解，但我们读书，是为了自己获得真才实学。有了真才实学将来不论做什么工作，都是有用的。当然学位也是要的，但关键的是学问而不是学位。第三，查阅收集学术信息、资料的能力。青年学生要从事学术研究，就要培养能熟练地掌握查阅搜集学术信息、资料的能力。例如学习与研究英帝国史，就得了解国内外有关这个专业的基本情况，了解有关资料情况。像你们在北京地区学习，至少要大致了解北京地区有关英帝国史的中英文资料，熟悉与专业密切相关的主要图书馆，了解馆藏情况。这就需要经常去图书馆。我们这个专业不需要到田间考察，到工厂调研，但要去图书馆，去图书馆就是我们的调查研究。熟悉有关图书馆的情况是我们学习的一部分。今天，网络飞速发展，掌握网上查阅信息的技巧是非常必要的。第四，处理资料的能力。搜集的资料会越来越多，怎样安排它们也是一门学问。各学科各个研究人员的方式可能会有所不同，但总的原则是要有条理，便于记忆，便于查阅。第五，对资料的鉴别意识与鉴别能力。我们在使用研究资料时不能拿着就用，要有意识鉴别一下，材料是否可靠，什么样的材料更有价值。读书时，也不是拿着什么书就通读到底。有的书翻一翻即可，有的书则需认真读。区别哪些书翻一翻即可，哪些书得认真读，也不是一件容易的事，青年学生不是一下子就能做到这一点的，需逐渐培养这种能力。还有一点就是要学会使用计算机，能比较熟练地进行文字处理。