【摘 要】
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通过对一般极大似然辨识算法的分析，提出一种改进的极大似然辨识方法，使之更适合于飞机飞行试验数据处理。将其应用于纵横向耦合的六自由度飞机的飞行试验数据的协调性检验及重
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通过对一般极大似然辨识算法的分析，提出一种改进的极大似然辨识方法，使之更适合于飞机飞行试验数据处理。将其应用于纵横向耦合的六自由度飞机的飞行试验数据的协调性检验及重建。结果表明：这种方法使参数辨识的收敛速度得到大大提高，使参数初值更易于选择。
By analyzing the general maximum likelihood identification algorithm, an improved maximum likelihood identification method is proposed, which makes it more suitable for aircraft flight test data processing. It is used to test and reconstruct the flight test data of the six degrees of freedom coupled horizontally and vertically. The results show that this method can greatly improve the convergence speed of parameter identification and make the initial value of parameters easier to choose.
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