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公开(公告)号：CN115265528B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210748607.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院
Abstract: 本发明公开了基于未知输入观测器的组合导航系统鲁棒抗扰滤波方法，首先建立了在系统状态和量测信号中同时存在不同未知输入项Mk‑1dk‑1和Nkek的SINS/GNSS组合导航滤波模型，其中Mk‑1∈Rn×p和Nk∈Rm×m表示列满秩的未知输入干扰的系数矩阵，dk‑1∈Rp和ek∈Rm分别是两种未知输入干扰向量；然后，根据新息以及状态历史时刻值建立了未知输入估计器，并由指数加权滑动窗实现判断未知输入存在位置以及解耦成两种未知输入；最后，利用未知输入估计器得到的估计值对系统状态和量测进行修正，本发明提出的滤波方法能够对突变型、斜坡型、交叠型、不同特征随机噪声等类型的未知输入干扰进行准确估计，具有更好的滤波估计效果和更强的鲁棒抗扰性，能够提高组合导航系统针对未知输入干扰的抗扰能力。
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公开(公告)号：CN115265528A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210748607.2
申请日：2022-06-29
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院
Abstract: 本发明公开了基于未知输入观测器的组合导航系统鲁棒抗扰滤波方法，首先建立了在系统状态和量测信号中同时存在不同未知输入项Mk‑1dk‑1和Nkek的SINS/GNSS组合导航滤波模型，其中Mk‑1∈Rn×p和Nk∈Rm×m表示列满秩的未知输入干扰的系数矩阵，dk‑1∈Rp和ek∈Rm分别是两种未知输入干扰向量；然后，根据新息以及状态历史时刻值建立了未知输入估计器，并由指数加权滑动窗实现判断未知输入存在位置以及解耦成两种未知输入；最后，利用未知输入估计器得到的估计值对系统状态和量测进行修正，本发明提出的滤波方法能够对突变型、斜坡型、交叠型、不同特征随机噪声等类型的未知输入干扰进行准确估计，具有更好的滤波估计效果和更强的鲁棒抗扰性，能够提高组合导航系统针对未知输入干扰的抗扰能力。
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公开(公告)号：CN103968838B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410195910.X
申请日：2014-05-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于极坐标系的AUV曲线运动状态下的协同定位方法。其中主AUV装备精度较高的惯性测量单元，而子AUV装备较低精度的IMU。首先，子AUV通过融合自身的惯性测量单元测量载体运动信息，并测定相对于主AUV的距离和方位信息，最后利用扩展卡尔曼滤波来实现协同定位。本发明与传统的基于笛卡尔坐标系的算法相比，在AUV做曲线运动时具有较高的定位精度。
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公开(公告)号：CN103454662B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310396375.X
申请日：2013-09-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S19/48
Abstract: 本发明公开了一种基于CKF的SINS/北斗/DVL组合对准方法。首先对SINS/北斗/DVL组合导航系统的状态方程进行非线性建模，建立量测方程时采用将多传感器量测信息拆分成类似单量测信息的方法，即将量测方程分为两组：一组为SINS/北斗滤波器量测方程，另一组为SINS/DVL滤波器量测方程，再在相应时刻分别对其进行滤波和判断，在融合中心进行数据融合。本发明可以增强SINS/北斗/DVL组合导航系统中北斗和DVL异步时的多传感器信息的利用率，大幅提高系统状态变量的估计精度，从而提高组合系统对准精度。
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公开(公告)号：CN103968838A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410195910.X
申请日：2014-05-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01C21/16 , G01C21/203
Abstract: 本发明提供的是一种基于极坐标系的AUV曲线运动状态下的协同定位方法。其中主AUV装备精度较高的惯性测量单元，而子AUV装备较低精度的IMU。首先，子AUV通过融合自身的惯性测量单元测量载体运动信息，并测定相对于主AUV的距离和方位信息，最后利用扩展卡尔曼滤波来实现协同定位。本发明与传统的基于笛卡尔坐标系的算法相比，在AUV做曲线运动时具有较高的定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103471616A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310396476.7
申请日：2013-09-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种动基座SINS大方位失准角条件下初始对准方法。利用GPS信息确定载体的初始位置参数，采集光纤陀螺仪和石英加速度计输出的数据，运用解析法来完成动基座SINS的粗对准，初步确定载体的姿态信息。建立动基座SINS在大方位失准角情况下的非线性状态方程，并建立动基座条件下以速度误差为观测量的量测方程，利用CKF算法估计出平台失准角，利用平台失准角修正系统的捷联初始姿态矩阵，从而得到精确的捷联初始姿态矩阵，从而完成动基座SINS的精对准过程。本发明可以大幅提高SINS在动基座且方位为大失准角情况下的初始对准精度，为导航过程提供了更加准确的初始姿态矩阵。
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公开(公告)号：CN119987395A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510055387.9
申请日：2025-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及无人集群技术领域，设计一种基于分布式群集自组织模型的无人集群协同导航方法及其系统。步骤1：获取任务环境，并对其进行预处理；步骤2：将无人集群平台采用特性进行表述；步骤3：对步骤2特性表述的无人集群平台，进行基于博伊德环的集群内外的交互框架准则设计，使每个无人平台根据搭载传感器感知到的周围平台运动状态和外部环境信息调整自身的运动状态；步骤4：基于步骤3设计的交互框架准则，每个无人机使用其搭载的模型预测控制器在线解算下一时刻的控制输入并利用四阶龙格库塔方法更新飞行状态；每个无人机利用自身搭载的传感器对周围无人平台的飞行状态进行在线更新并返回执行步骤3直至抵达目标点。用以解决在降低通信依赖度的条件下实现集群整体层面的协同导航行为的问题。
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公开(公告)号：CN119835647A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510013784.X
申请日：2025-01-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W12/122 , H04W12/06 , H04W12/60 , H04W40/32 , H04L41/14 , G06F18/2433 , G06F18/214 , H04W84/18
Abstract: 基于云理论的集中式信任评估方法、装置及存储介质，属于水下无线传感器网络的信任模型技术领域，尤其涉及水下无线传感器网络的信任评估方法；解决了现有针对分簇式网络拓扑结构的信任模型所存在的忽视了信任的模糊性和不确定性特点以及依赖人为设定的阈值和标准信任云的问题；所述方法包括以下步骤：汇聚节点使用逆向云算法计算并更新全网节点的发包云模型、数据云模型、能量云模型；计算输入样本和输出样本之间的均方误差作为重构误差；将重构误差输入SVM模型进行节点二分类，实现恶意节点识别。所述的基于云理论的集中式信任评估方法、装置及存储介质，适用于分簇式网络拓扑结构中节点的信任评估。
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公开(公告)号：CN119758395A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411712963.4
申请日：2024-11-27
Abstract: 基于铱星IRA的机会信号定位误差补偿方法，涉及机会信号定位领域。解决现有技术中低轨卫星机会信号定位方法没有定位参考信息的环境下很难获得准确的初始解等问题。所述方法包括：连接接收机硬件用于接收铱星下行信号；解析所其铱星下行信号；并进行解调获取铱星下行信息；获取铱星相对地球表面的投影经纬度，将多次数据进行计算平均投影位置；基于全局粒子群算法计算粗略位置解；获取传播延迟；采用传播延迟计算卫星位置与速度；利用最大释然估计法确认铱星下行信号中IRA 11频段信号中心频率的多普勒频移；将初始位置，铱星下行信号卫星位置与速度，多普勒频移带入多普勒定位方程中通过最小二乘求解位置解。适用于卫星轨道校正算法的研究领域中。
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公开(公告)号：CN115392303A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210978618.X
申请日：2022-08-16
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于GWO‑Elman算法的半球谐振陀螺随机漂移误差预测方法，首先利用固有时间尺度分解方法对半球谐振陀螺的输出信号进行分解，分解为高频噪声信号和低频漂移信号，然后利用低频漂移信号训练GWO‑Elman模型，从而去有效的预测半球谐振陀螺的随机漂移信号，本方法使用灰狼优化(GWO)算法对Elman神经网络参数寻优，建立最佳的半球谐振陀螺随机漂移误差预测模型，实现对陀螺低频漂移信号的实时预测并进行了补偿，避免了由于盲目随机性而导致得模型训练过程中收敛不稳定的问题，使模型的收敛速率变快，提高了预测精度。
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