Resumen

Llegar a tiempo es de gran importancia para la gestión de los vuelos y la experiencia de los pasajeros. Uno de los factores esenciales que influyen en la llegada a tiempo es el estado del viento. Una información precisa de la velocidad y dirección del viento alrededor del fuselaje ayuda a mejorar el rendimiento de la llegada a tiempo y la planificación de la trayectoria en cuatro dimensiones (4DT). Para determinar la información precisa del viento en tiempo real, en este artículo se propone un nuevo método de estimación aerotransportada de la velocidad y dirección del viento. El Sistema de Navegación Inercial (INS), el Sistema Global de Navegación por Satélite (GNSS) y el Sistema de Datos Aéreos (ADS) se fusionan en un Filtro de Kalman no Centrado (UKF), que proporciona una gran precisión y robustez en condiciones de no linealidad. Se establecen los modelos dinámicos del viento y se detallan las implementaciones del UKF. Por último, se diseñan simulaciones y se verifica la eficacia del método propuesto mediante la comparación con el método tradicional de medición directa. Los resultados demuestran que la precisión de la velocidad y dirección del viento obtenida por nuestro método es casi dos veces superior a la del método tradicional de medición directa.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:método tradicional de medición directa, velocidad del viento, dirección, hora de llegada, sistema mundial de navegación por satélite, método novedoso de estimación aerotransportada, sistema de datos aéreos, sistema de navegación inercial, filtro kalman no perfundido, información precisa sobre el viento
• Keywords:traditional direct measurement method, wind speed, direction, time arrival, global satellite navigation system, novel airborne estimation method, air data system, inertial navigation system, unscented kalman filter, accurate wind information