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公开(公告)号:CN119469203A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411615426.8
申请日:2024-11-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于指数函数拟合的零速修正导航方法及系统,涉及惯性导航技术领域。本发明的技术要点包括:根据N个采样点的三轴加速度计输出值判断载体当前状态;当载体当前状态为零速状态时,根据惯导输出的速度数据,利用指数函数对速度误差曲线进行拟合,获取速度误差方程;对距离初始对准完成所经过的时间段内的速度误差方程进行积分运算,获取该时间段的位置误差估计值;将位置误差估计值补偿到当前时刻惯导输出的位置数据上,得到校正后的位置数据。本发明以一种指数函数来拟合载体停车时的速度误差,进而补偿惯性导航系统输出的位置,可以使位置误差在长时间内保持在一定范围内,从而解决水下航行器在隐蔽环境下的长航时导航问题。
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公开(公告)号:CN117521517A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311598563.0
申请日:2023-11-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的多目标星地数传规划方法及系统,涉及星地数传规划技术领域,以克服现有方法对于数传调度问题求解性能低且解集质量较差的问题。本发明的技术要点包括:根据约束条件与优化需求,确定星地数传调度问题的多个优化目标;利用改进的蚁群算法对所述目标函数进行求解,获取使得目标函数最优化的最优解;按照最优解进行星地数传调度。本发明以加权调度时长、任务调度成功率和地面天线的负载均衡度为优化目标,设计多目标优化的卫星数传规划模型,并基于改进的蚁群算法对问题进行求解,避免了传统单目标优化算法无法满足多方面优化需求的缺点。本发明提升了蚁群算法的求解性能,进一步扩大了规划结果的选择空间。
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公开(公告)号:CN117454963A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311407886.7
申请日:2023-10-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/084 , G06N3/086 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/048 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于GA‑BP神经网络的SGP4模型精度改进方法及系统,涉及机器学习技术领域。本发明的技术要点包括:获取卫星的历史飞行数据及对应的空间活动指数,获取最优大气阻力调制系数;历史飞行数据、空间活动指数及最优大气阻力调制系数组成训练数据集;构建BP神经网络,并利用遗传算法对BP神经网络进行优化,将训练数据集输入经遗传算法优化后的BP神经网络进行训练;将实时卫星飞行数据及空间活动指数输入训练好的预测模型中进行预测,获取大气阻力调制系数预测结果。将大气阻力调制系数预测结果替换TLE数据中的大气阻力调制系数,以使用新的TLE数据进行卫星轨道预报。本发明有效提高了SGP4轨道预报模型的预报精度且鲁棒性强。
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