用于着陆重建增强的运营飞行数据的统计依赖性分析
应用统计
2022-06-22 v1
摘要
RTS 平滑器广泛用于状态估计，此处利用其提高数据在物理一致性方面的质量并提升分辨率。本文旨在增强 RTS 平滑器仅使用机载记录数据重建飞机着陆的性能。由此，在民用飞机飞行期间记录的操作飞行数据（例如高度、姿态、位置、速度）的误差和不确定性被最小化。这些数据可用于飞行安全或效率方面的后续分析，通常称为飞行数据监控（FDM）。平滑器理论的统计假设在应用中并非总被验证，但（有意或无意地）被假定成立。这些假设在平滑器应用前难以验证，但可利用初始平滑器迭代的结果进行验证，并可提出对特定平滑器特征的修改建议。本项目具体验证关于测量噪声特性的假设。测量噪声的方差和协方差可在初始平滑器应用后检查。研究发现这些特性随时间变化，应通过时变协方差矩阵加以考虑。该矩阵序列通过核平滑估计，并替代首次平滑器运行所使用的初始假定的固定对角协方差矩阵。与初始迭代相比，第二次平滑器迭代的结果大多有所改善，即误差显著减小。随后，第二次平滑器迭代残差的剩余依赖结构可由 copula 模型捕捉。其解释有助于修正 RTS 平滑器所用的物理模型。
引用
@article{arxiv.2206.09809,
title = {Statistical Dependence Analyses of Operational Flight Data Used for Landing Reconstruction Enhancement},
author = {Lukas Höhndorf and Thomas Nagler and Phillip Koppitz and Claudia Czado and Florian Holzapfel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.09809},
year = {2022}
}