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公开(公告)号：CN113434806B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202110173917.1
申请日：2021-02-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种抗差自适应多模型滤波方法，具体包括以下步骤：步骤1：采用三个滤波器的多模型滤波结构，建立应用对象的离散状态空间模型，并构建量测噪声方差阵模型集；步骤2：计算各滤波器间模型混合概率、各滤波器混合初始状态及其均方误差阵；步骤3：三个滤波器分别同时进行抗差Kalman滤波；步骤4：采用贝叶斯假设检验方法进行滤波器模型概率更新；步骤5：各滤波器估计值与对应滤波器模型概率加权融合，输出联合状态估计及其均方误差阵；步骤6：自适应更新量测噪声方差阵模型集；步骤7：重复步骤2～步骤6直至滤波结束。本发明能够有效提高滤波抗差能力，自适应快速估计量测噪声统计特性，提高滤波精度。
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公开(公告)号：CN115727845A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211467464.4
申请日：2022-11-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于先验轨迹辅助的微惯性/轮速计组合导航方法，具体包括以下步骤：首先建立先验地图库；接着进行先验轨迹辅助导航初始化，包括相对地图原点的微惯性/轮速计组合导航；旋转和平移导航轨迹进行地图匹配获取对应路段的先验轨迹；将先验轨迹反旋转和平移至地图原点，先验轨迹点与组合导航轨迹点进行最近点匹配；回溯进行基于最近先验轨迹点位置辅助的组合导航；对修正后的相对位置和姿态绝对化处理；最后重复利用绝对位置从先验地图库中获取先验轨迹，进行基于最近先验轨迹点位置辅助的组合导航，直至导航结束。本发明有效修正了微惯性/轮速计组合导航结果，弥补了依靠微惯性和轮速计无法进行全局定位定向的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113434806A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110173917.1
申请日：2021-02-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种抗差自适应多模型滤波方法，具体包括以下步骤：步骤1：采用三个滤波器的多模型滤波结构，建立应用对象的离散状态空间模型，并构建量测噪声方差阵模型集；步骤2：计算各滤波器间模型混合概率、各滤波器混合初始状态及其均方误差阵；步骤3：三个滤波器分别同时进行抗差Kalman滤波；步骤4：采用贝叶斯假设检验方法进行滤波器模型概率更新；步骤5：各滤波器估计值与对应滤波器模型概率加权融合，输出联合状态估计及其均方误差阵；步骤6：自适应更新量测噪声方差阵模型集；步骤7：重复步骤2～步骤6直至滤波结束。本发明能够有效提高滤波抗差能力，自适应快速估计量测噪声统计特性，提高滤波精度。
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公开(公告)号：CN115727845B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202211467464.4
申请日：2022-11-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于先验轨迹辅助的微惯性/轮速计组合导航方法，具体包括以下步骤：首先建立先验地图库；接着进行先验轨迹辅助导航初始化，包括相对地图原点的微惯性/轮速计组合导航；旋转和平移导航轨迹进行地图匹配获取对应路段的先验轨迹；将先验轨迹反旋转和平移至地图原点，先验轨迹点与组合导航轨迹点进行最近点匹配；回溯进行基于最近先验轨迹点位置辅助的组合导航；对修正后的相对位置和姿态绝对化处理；最后重复利用绝对位置从先验地图库中获取先验轨迹，进行基于最近先验轨迹点位置辅助的组合导航，直至导航结束。本发明有效修正了微惯性/轮速计组合导航结果，弥补了依靠微惯性和轮速计无法进行全局定位定向的缺陷。
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公开(公告)号：CN112504298A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011338896.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种GNSS辅助的DVL误差标定方法，具体包括以下步骤：采集实验数据，包括SINS/GNSS组合导航系统输出的和载体姿态角，以及DVL输出的并利用载体姿态将转换至载体坐标系b下，得选取安装偏角误差和刻度因子误差ζ为状态量，建立Kalman滤波状态方程并离散化；利用k‑1时刻反馈修正得到的安装偏角转换矩阵将k时刻的转换至载体坐标系b下，得将k时刻的与的差值作为Kalman滤波的观测量，建立k时刻Kalman滤波量测方程；进行Kalman滤波；利用安装偏角误差估计反馈修正安装偏角转换矩阵并置零安装偏角误差估计；重复后4步，直至安装偏角转换矩阵和刻度因子误差都收敛到各自准确的量。本发明能够非常精确、快速、方便地标定出DVL任意大小的安装偏角以及刻度因子误差。
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公开(公告)号：CN112504298B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011338896.6
申请日：2020-11-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种GNSS辅助的DVL误差标定方法，具体包括以下步骤：采集实验数据，包括SINS/GNSS组合导航系统输出的#imgabs0#和载体姿态角，以及DVL输出的#imgabs1#并利用载体姿态将#imgabs2#转换至载体坐标系b下，得#imgabs3#选取安装偏角误差#imgabs4#和刻度因子误差ζ为状态量，建立Kalman滤波状态方程并离散化；利用k‑1时刻反馈修正得到的安装偏角转换矩阵#imgabs5#将k时刻的#imgabs6#转换至载体坐标系b下，得#imgabs7#将k时刻的#imgabs8#与#imgabs9#的差值作为Kalman滤波的观测量，建立k时刻Kalman滤波量测方程；进行Kalman滤波；利用安装偏角误差估计反馈修正安装偏角转换矩阵并置零安装偏角误差估计；重复后4步，直至安装偏角转换矩阵和刻度因子误差都收敛到各自准确的量。本发明能够非常精确、快速、方便地标定出DVL任意大小的安装偏角以及刻度因子误差。
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公开(公告)号：CN115790652A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211466306.7
申请日：2022-11-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种里程计/双天线GNSS空间在线标定方法，具体如下：首先选取初始姿态误差和杆臂为状态量，建立Kalman滤波状态方程并离散化；再将同一时刻的里程计相对位置与经坐标变换的双天线GNSS位置的差值作为Kalman滤波观测量，建立Kalman滤波量测方程；然后进行Kalman滤波，得到初始姿态误差估计和杆臂估计；接着利用初始姿态误差估计反馈修正初始姿态并置零初始姿态误差估计；再接着利用初始姿态将里程计的相对姿态进行姿态对准得到绝对姿态；然后利用同一时刻的双天线GNSS绝对航向与里程计绝对姿态计算得到双天线GNSS与里程计的安装偏角；重复后5步，直至初始姿态和杆臂都收敛到各自准确的量。本发明能够准确、快速、便捷地实现里程计与双天线GNSS空间在线标定。
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