This thesis presents an estimator to assist or replace a fighter aircraft’s air datasystem (ADS). The estimator is based on machine learning and LSTM neuralnetworks and uses the statistical correlation between states to estimate the angleof attack, angle of sideslip and Mach number using only the internal sensorsof the aircraft. The model is trained and extensively tested on a fighter jetsimulation model and shows promising results. The methodology and accuracyof the estimator are discussed, together with how a real-world implementationwould work. The estimators presented should act as a proof of concept of thepower of neural networks in state estimation, whilst the report discusses theirstrengths and weaknesses. The estimators can estimate the three targets wellin a vast envelope of altitudes, speeds, winds and manoeuvres. However, thetechnology is quite far from real-world implementation as it lacks transparencybut shows promising potential for future development.

Det här examensarbetet presenterar en estimator för att hjälpa eller ersätta ettstridsflygplans luftdatasystem (ADS). Estimatorn är baserad på maskininlärningoch LSTM neurala nätverk och använder statistisk korrelation mellan tillstånd föratt uppskatta anfallsvinkeln, sidglidningsvinkel och Mach-tal endast med hjälpav flygplanets interna sensorer. Modellen är tränad och utförligt testad på ensimuleringsmodell för stridsflygplan och visar lovande resultat. Estimatornsmetodik och noggrannhet diskuteras, tillsammans med hur en implementeringi verkligheten skulle fungera. De presenterade estimatorerna bör fungera somett “proof of concept” för kraften hos neurala nätverk för tillståndsuppskattning,medan rapporten diskuterar deras styrkor och svagheter. Estimatorerna kanuppskatta de tre tillstånden väl i ett stort spektra av altituder, hastigheter, vindaroch manövrar. Tekniken är dock ganska långt ifrån en verklig implementeringeftersom den saknar transparens, men visar lovande potential för framtidautveckling.