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公开(公告)号：CN106840150B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201710055425.6
申请日：2017-01-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对组合导航中DVL失效的混合处理方法，当DVL有效时，采集SINS解算信息和DVL量测信息构成数据表，利用偏最小二乘回归建立线性预测模型，再将DVL量测信息和偏最小二乘回归模型预测所得结果相减得到残余部分，并将其作为训练目标，利用支持向量回归训练得到相应的预测模型；当DVL失效时，利用所建立的偏最小二乘回归模型和支持向量回归模型分别预测DVL量测线性部分和残余部分，并将两者之和作为所预测的DVL量测信息，从而保证DVL间歇失效情况下，SINS/DVL组合导航结果的可靠性。本发明利用偏最小二乘回归和支持向量回归进行建模，并采用双模型混合预测，有效提高了预测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN105424036A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510758207.X
申请日：2015-11-09
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01C21/16 , G01C21/203
Abstract: 本发明公开一种低成本水下潜器地形辅助惯性组合导航定位方法，包括五个步骤：步骤一，初始化组合导航定位系统；步骤二，建立以潜器位置误差为状态量的线性离散状态方程；步骤三，采用高斯过程回归建立以水深值为观测量的非线性离散量测方程；步骤四，构建非线性组合导航系统的粒子滤波算法；步骤五，计算位置误差并修正捷联惯性导航系统位置，完成组合导航位置参数更新，实现水下潜器组合导航的准确定位。本发明具有算法简单、建模准确、定位精度高等优点，为装备低分辨率海图和单波束测深仪的低成本水下潜器提供一种以捷联惯性导航系统为主，地形导航为辅的组合导航定位新方案。
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公开(公告)号：CN103776453B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201410030165.3
申请日：2014-01-22
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种多模型水下航行器组合导航滤波方法，本发明首先根据水下航行器组合导航系统建立SINS/DVL/TAN/MCP组合导航系统的状态方程、观测方程及噪声模型；并根据系统方程与噪声模型确定模型集；从组合导航系统中选择特征变量，建立贝叶斯网络。根据多模型滤波算法结构，采用贝叶斯网络参数修正多模型估计中的模型切换概率，采用加权和方式计算所有滤波器的估计融合。由导航计算机根据组合导航系统的滤波模型及算法流程，完成组合导航的数据处理及解算工作。本发明能够提高复杂环境下组合导航系统的滤波精度，增强水下航行器自主导航定位性能。
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公开(公告)号：CN103727941A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201410004374.0
申请日：2014-01-06
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20 , G01C21/165
Abstract: 本发明提供了基于载体系速度匹配的容积卡尔曼非线性组合导航方法。主要步骤包括：初始化组合导航系统；建立直接以导航参数为状态量以及以载体系速度为量测量的非线性滤波模型及其离散化；构建状态方程和量测方程均为非线性的容积卡尔曼滤波算法，实现组合导航的信息融合和精确的导航定位。优点在于本发明建立的非线性模型以及使用的非线性滤波算法，直接输出的是导航参数，不需要进行误差修正，且捷联惯导系统参数更新与滤波器的时间更新同步实现，算法简单，为以捷联惯性导航系统为主的组合导航系统信息融合提供了一种新方案。
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公开(公告)号：CN106017460B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201610338941.5
申请日：2016-05-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种地形辅助惯导紧组合的水下潜器导航定位方法，主要步骤包括：初始化组合导航系统；利用非线性离散状态方程进行状态量一步预测；利用非线性离散量测方程计算粒子滤波器的重要性权值；归一化重要性权值并估计潜器的导航参数；进行重要性重采样；完成非线性粒子滤波算法。本发明方法能有效、充分地利用各子系统的信息，相比地形辅助惯导松组合方式，定位的精度有明显提高，保证了水下潜器的长航时导航定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106017460A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610338941.5
申请日：2016-05-20
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01C21/16 , G01C21/203
Abstract: 本发明公开了一种地形辅助惯导紧组合的水下潜器导航定位方法，主要步骤包括：初始化组合导航系统；利用非线性离散状态方程进行状态量一步预测；利用非线性离散量测方程计算粒子滤波器的重要性权值；归一化重要性权值并估计潜器的导航参数；进行重要性重采样；完成非线性粒子滤波算法。本发明方法能有效、充分地利用各子系统的信息，相比地形辅助惯导松组合方式，定位的精度有明显提高，保证了水下潜器的长航时导航定位精度。
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公开(公告)号：CN105547302A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201610111734.6
申请日：2016-02-29
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01C21/20 , G01C21/165 , G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种用于SINS/DVL组合导航系统的DVL失效处理方法，当DVL有效时，采集SINS解算信息和DVL量测信息构成数据表，利用偏最小二乘回归建立预测模型；当DVL失效时，利用所建立的模型预测DVL量测信息，并将预测结果用于和SINS解算所得信息进行融合，以实现DVL失效下的SINS/DVL组合导航。本发明利用失效时刻及失效前的SINS解算信息作为输入来预测DVL量测信息，提高了预测结果的准确性，采用偏最小二乘回归建模，克服了自变量多重相关性破坏模型稳健性的缺陷，保证所建模型的可靠性。
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公开(公告)号：CN110443479A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910675032.4
申请日：2019-07-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q10/00 , G06Q50/16 , G06Q50/26 , G06N3/04 , G06N3/08 , G05B15/02 , G05B19/418 , G01R22/06 , G01R22/10
Abstract: 本发明公开了一种智慧社区半侵入式电能管理系统及方法，以云平台为媒介，整合实现半侵入式用电数据采集、电气负荷识别、电器用电量估算、APP显示及控制，从而实现用户家庭智能用电管理。本发明能有效控制系统建设期间的成本；负荷识别算法能够在房屋建设完成、户主入住后根据不同用电器型号进行模型训练，降低模型建立和训练的难度；将功耗显示与智能家居控制集合于同一套系统中，方便用户改善用电习惯，及时停止电能浪费的现象。
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公开(公告)号：CN105547302B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201610111734.6
申请日：2016-02-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于SINS/DVL组合导航系统的DVL失效处理方法，当DVL有效时，采集SINS解算信息和DVL量测信息构成数据表，利用偏最小二乘回归建立预测模型；当DVL失效时，利用所建立的模型预测DVL量测信息，并将预测结果用于和SINS解算所得信息进行融合，以实现DVL失效下的SINS/DVL组合导航。本发明利用失效时刻及失效前的SINS解算信息作为输入来预测DVL量测信息，提高了预测结果的准确性，采用偏最小二乘回归建模，克服了自变量多重相关性破坏模型稳健性的缺陷，保证所建模型的可靠性。
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公开(公告)号：CN106840150A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710055425.6
申请日：2017-01-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对组合导航中DVL失效的混合处理方法，当DVL有效时，采集SINS解算信息和DVL量测信息构成数据表，利用偏最小二乘回归建立线性预测模型，再将DVL量测信息和偏最小二乘回归模型预测所得结果相减得到残余部分，并将其作为训练目标，利用支持向量回归训练得到相应的预测模型；当DVL失效时，利用所建立的偏最小二乘回归模型和支持向量回归模型分别预测DVL量测线性部分和残余部分，并将两者之和作为所预测的DVL量测信息，从而保证DVL间歇失效情况下，SINS/DVL组合导航结果的可靠性。本发明利用偏最小二乘回归和支持向量回归进行建模，并采用双模型混合预测，有效提高了预测结果的准确性。
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