-
公开(公告)号：CN113324546A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110563429.1
申请日：2021-05-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种罗经失效下的多潜航器协同定位自适应调节鲁棒滤波方法，包括以下步骤：步骤一：建立航向角未知的多潜航器协同定位模型；步骤二：计算航向角输入未知的待校正状态估计值；步骤三：通过自适应更新量测噪声方差矩阵削弱野值噪声对状态估计的影响；步骤四：构建核带宽度自适应调节因子；步骤五：计算航向估计值与校正后的位置向量估计值。本发明在保证不扩展状态维数的基础上，实现航向角未知伴随非高斯噪声条件下的准确定位。本发明可用于非理想条件下的多潜航器协同定位领域。
-
公开(公告)号：CN111323050B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202010196612.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种捷联惯导和多普勒组合系统标定方法，包括：步骤一：构建捷联惯导/GPS组合系统，并计算组合导航系统在载体系下速度，同步获取多普勒输出的多普勒坐标系下速度。步骤二：构建捷联惯导/多普勒大安装偏差角及刻度系数误差的模型。步骤三：构建捷联惯导/多普勒安装偏差角及刻度系数误差的相关系统方程及量测方程。步骤四：利用卡尔曼滤波对安装偏差状态量及刻度系数误差进行估计，完成标定任务。本发明适用于SINS/DVL组合导航系统任意未知安装偏差角条件下的标定方法，具有较高的工程应用价值，利用SINS/GPS组合导航的速度作为参考速度，同时利用卡尔曼滤波技术进行状态估计，标定结果精度高。
-
公开(公告)号：CN109459040B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201910033350.0
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明属于定位技术领域，具体涉及一种基于RBF神经网络辅助容积卡尔曼滤波的多AUV协同定位方法。本发明包括以下步骤：建立多AUV协同定位状态空间模型；创建一个RBF神经网络；在基准参考位置可用时，通过CKF进行多AUV协同定位估计；收集RBF神经网络的训练数据；对RBF神经网络进行训练；基准信号中断，停止训练RBF神经网络，继续进行CKF协同定位估计；估计CKF协同定位滤波误差；补偿滤波状态更新估计值。本发明在多AUV协同定位情况下，考虑跟随AUV航向漂移误差、洋流速度影响及与距离相关的水声噪声，具有更高的实用价值；利用RBF神经网络对CKF滤波估计值进行补偿，协同定位精度和稳定性显著提高；本发明算法易于实现。
-
公开(公告)号：CN111323049B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202010196578.4
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种粒子群算法的粗对准方法，包括：步骤一：建立多矢量定姿模型，求解水平姿态；步骤二：建立粒子群算法模型；步骤三：构建粒子群适应度函数；步骤四：粒子早熟收敛问题的解决；步骤五：进行载体坐标系对导航坐标系姿态矩阵的更新；本发明充分利用惯性系对准算法水平姿态收敛较快的特点，极大降低了构造粒子群算法适应度函数的难度。本发明利用粒子群算法的快速估计能力，将粒子群算法应用到惯性系的粗对准之中，极大缩短了摇摆基座的对准时间。
-
公开(公告)号：CN111323050A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010196612.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种捷联惯导和多普勒组合系统标定方法，包括：步骤一：构建捷联惯导/GPS组合系统，并计算组合导航系统在载体系下速度，同步获取多普勒输出的多普勒坐标系下速度。步骤二：构建捷联惯导/多普勒大安装偏差角及刻度系数误差的模型。步骤三：构建捷联惯导/多普勒安装偏差角及刻度系数误差的相关系统方程及量测方程。步骤四：利用卡尔曼滤波对安装偏差状态量及刻度系数误差进行估计，完成标定任务。本发明适用于SINS/DVL组合导航系统任意未知安装偏差角条件下的标定方法，具有较高的工程应用价值，利用SINS/GPS组合导航的速度作为参考速度，同时利用卡尔曼滤波技术进行状态估计，标定结果精度高。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109425339A
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201710717244.5
申请日：2017-08-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开一种基于惯性技术的考虑杆臂效应的舰船升沉误差补偿方法，属于船舶导航技术领域。本发明首先建立舰船研究对象建立载体与地理坐标坐标系，采集传感器数据；然后计算舰船的横摇γ纵摇θ和解算加速度；再通过积分运算、数字滤波和再次积分得到补偿前的升沉H；其次计算误差升沉；最后用未补偿的升沉Hins减去误差升沉Hi得到补偿后的升沉Hout。在惯性导航系统的基础上，建立升沉解算误差补偿模型，不仅仅利用捷联惯导姿态角输出信息，而且利用了惯性测量元件安装的杆臂信息。该方法大大降低了惯性测量元件安装的局限性，从而提高舰船升沉精度，进而提高惯性导航系统的导航精度。
-
公开(公告)号：CN103674068B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201310699913.2
申请日：2013-12-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于激光跟踪仪的传递对准的验证方法，该基于激光跟踪仪的传递对准的验证方法包括以下步骤：通过控制台、潜艇运动模拟器和精度评估系统搭建验证系统；试验系统正确组装，运行试验系统并进行数据采集，然后依次完成主惯导初始对准和传递对准，最后使用激光跟踪仪完成传递对准精度的评估；将主惯导系统和子惯导系统安装在高精度三轴转台的机械底板上，建立一个参考基准；使用基于激光跟踪仪的精度评估系统完成传递对准精度的评估。本发明采用激光跟踪仪，提高了采集数据的速度、精度，提高了工作效率。此外，本发明的方法具有高精度、高效率、实时跟踪测量、安装快捷、操作简便的显著优点。
-
公开(公告)号：CN106441300A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610810954.8
申请日：2016-09-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明涉及协同导航算法领域，具体涉及一种针对未知量测噪声下的具有自适应的协同导航滤波方法。本发明包括：输入交互过程；模型滤波；模型概率更新；交互输出。相比于传统的协同导航滤波方法，在噪声未知的环境下条件下，本方能有效减小因为噪声预设偏差过大导致的精度下降问题。本方法具有很好的模块化特性，所以我们不仅可以增加模型数量，而且还可以自由的选取具有各种特性的滤波器，因此其具有很好的后期修正性。
-
公开(公告)号：CN103697892B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310725949.3
申请日：2013-12-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种多无人艇协同导航条件下陀螺漂移的滤波方法，该滤波方法为：装有高精度惯导设备的两艘主艇交替向从艇发送加有时间戳的水声测距信号，从艇利用多普勒测速仪测得的速度和MEMS陀螺测得的航向进行航迹推算，并通过水声信号发送和接收的时间差乘以声速计算主从艇的距离，使用EKF算法对从艇的位置进行更新和修正，估计并补偿陀螺漂移。本发明采用扩展卡尔曼滤波方法对自身的航迹推位进行修正，估计并补偿MEMS陀螺初始航向偏差和漂移，提高了定位精度；为了提高可观测性，考虑两艘主艇交替向从艇发送测距信息，采用同一个状态先估计初始航向偏差，再彻底消除航向偏差并估计陀螺漂移，收到了很好滤波效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
213
records
(took 0.048 seconds)
