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公开(公告)号：CN113916225B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202111173827.9
申请日：2021-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稳健权因子系数的组合导航粗差抗差估计方法。首先基于传统的最小二乘法准则，给不同的观测项赋予不同的权因子，转化成抗差最小二乘法估计的形式；然后通过等价权原理，建立不同的等价权函数，在本发明中选用中科院测量与地球物理研究所(Institute of Geodesy and Geophysics，IGG)III法型权因子函数对于观测值进行优化；然后基于稳健权因子系数法对Kalman滤波方程进行改造，通过分析增益矩阵，可以选取适当的权函数代替观测噪声协方差阵，以减小或消除粗差对估计结构的影响；然后基于惯性导航/卫星导航组合导航时空基准匹配模型，建立基于组合导航的最优估计模型。本发明可以解决在组合导航系统中观测量粗差对导航结果产生的影响，从而确保了组合导航系统的应用范围和定位精度。
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公开(公告)号：CN114705183A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111544134.6
申请日：2021-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的四加表冗余配置与故障监测方案。包括如下步骤：(1)将四个加速度计围绕系统体坐标系的垂向轴以同一夹角α均匀斜装；(2)使四个加速度计的敏感轴在体坐标系xoy平面内的投影分别与x轴、y轴及其反向延长线呈β角；(3)基于以上安装夹角获取四个加速度计的安装矩阵；(4)基于安装矩阵和捷联矩阵获取载体坐标系三个轴上的比力输出值；(5)以平台失准角、速度误差、位置误差、陀螺漂移和四个加速度计的零偏为状态量构造卡尔曼滤波状态方程，以速度和位置误差作观测量构造卡尔曼滤波量测方程(6)在载体机动过程中实时进行卡尔曼滤波估计(7)对滤波估计的加速度计零偏输出值进行阈值判断从而确定故障加速度计。本发明提出的四加表冗余配置与故障监测方案结构简单同时可为后续系统故障辨识、隔离和重构提供依据。
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公开(公告)号：CN116280094A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310041144.0
申请日：2023-01-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B63B79/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提出了一种基于Conv‑Bi‑LSTM模型的船舶升沉运动预测系统及预测方法；获取船舶历史运动数据，建立运动信息的数据集，对所述数据集进行预处理，对数据集进行随机拆分，获取训练数据集和测试数据集；采用Conv‑Bi‑LSTM模型构建船舶升沉预测模型，训练数据集训练Conv‑Bi‑LSTM网络，获得船舶升沉预测模型；将所述测试数据集输入船舶升沉运动预测模型进行预测，获取到测试数据预测精度，使用平均误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE和平均绝对百分比误差MAPE评价指标评价模型的性能；本发明把多个自由度历史运动信息当做模型的输入，对船舶升沉进行综合预测，充分利用了运动时间序列的正向反向两个时间状态信息，提高了升沉运动的预测精度。
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公开(公告)号：CN116182857A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310026424.4
申请日：2023-01-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MEMS/水声测距的AUV多状态估计协同定位方法。步骤1：建立协同系统AUV多状态估计方程；步骤2：建立协同系统AUV量测方程，并采用一阶泰勒展开进行线性化处理；步骤3：基于步骤1多状态估计方程和步骤2的量测方程，采用卡尔曼滤波算法，对系统的状态信息进行滤波更新。本发明提出的协同定位方案可大大降低协同系统的成本，同时通过水声测距信息实现对跟随AUV的多个状态量的估计，大大提高了定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113916226B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111173831.5
申请日：2021-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最小方差的组合导航系统抗扰滤波方法。首先建立含有未知输入项Gk‑1dk‑1的SINS/GNSS组合导航系统滤波模型，其中dk‑1为m维未知输入，Gk‑1是n×m维的噪声分配矩阵；然后在Kalman滤波算法的基础上，根据无偏性和最小方差两个约束条件来求解滤波增益矩阵Kk，求解过程中要确保新构建的算子符合两个假设要求；然后，将各式展开并整理得到滤波算法方程组；最后，根据滤波框架编程调试并移植到组合导航系统中进行应用，从而实现了对复杂环境下含未知输入组合导航系统各状态量的最小方差意义下的无偏估计。本发明可以解决复杂环境下组合导航系统含未知输入时抗扰能力差的问题，从而增强了组合导航系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115950453A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310060895.7
申请日：2023-01-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种原子干涉陀螺仪数据更新频率智能提升方法及系统，属于惯性测量以及导航定位领域，解决了原子干涉陀螺仪的数据更新率和测量精度互相影响的问题。本发明利用原子干涉陀螺仪采集数据，结合基于稀疏化改进的GCSMK‑GPR预测模型IGCSMK GPR，实现数据更新频率的提升，然后利用激光陀螺仪采集信息，对原子干涉陀螺仪的输出数据进行一致性监测与校正，修正稀疏化GCSMK‑GPR预测算法中的模型参数，作为下一时刻进行预测的参数，从而提高预测精度。本发明适用于原子干涉陀螺仪数据更新频率的提升以及精度的测量。
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公开(公告)号：CN113916225A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111173827.9
申请日：2021-10-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稳健权因子系数的组合导航粗差抗差估计方法。首先基于传统的最小二乘法准则，给不同的观测项赋予不同的权因子，转化成抗差最小二乘法估计的形式；然后通过等价权原理，建立不同的等价权函数，在本发明中选用中科院测量与地球物理研究所(Institute of Geodesy and Geophysics，IGG)III法型权因子函数对于观测值进行优化；然后基于稳健权因子系数法对Kalman滤波方程进行改造，通过分析增益矩阵，可以选取适当的权函数代替观测噪声协方差阵，以减小或消除粗差对估计结构的影响；然后基于惯性导航/卫星导航组合导航时空基准匹配模型，建立基于组合导航的最优估计模型。本发明可以解决在组合导航系统中观测量粗差对导航结果产生的影响，从而确保了组合导航系统的应用范围和定位精度。
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公开(公告)号：CN117906636A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311569524.8
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明提供了一种面向惯性导航应用的原子干涉陀螺仪性能评测方法，包括：步骤1：获取原子干涉陀螺仪静态数据；步骤2：将第一铷原子束和第二铷原子束输入原子装载速率测量模块，完成原子装载速率评测；步骤3：将第一铷原子束和第二铷原子束输入原子冷却温度极限测量模块，完成原子冷却温度极限评测；步骤4：将第一铷原子束和第二铷原子束输入干涉条纹信噪比测量模块，完成干涉条纹信噪比评测；步骤5：将第一铷原子束和第二铷原子束输入稳定度参数测量模块，完成稳定度参数评测。本发明从传感器、惯性信息测量和惯导系统应用三个层面开展，兼顾多种方法的特性，提取出更多原子干涉陀螺仪关键参数信息，实现原子干涉陀螺仪性能的全方位评测。
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公开(公告)号：CN115962777A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310030826.1
申请日：2023-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/16 , G01C25/00 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明是一种基于双向LSTM神经网络的光纤惯性测量装置应力加速稳定方法。本发明涉及高精度惯性测量技术领域，本发明建立光纤陀螺参数漂移预测的双向LSTM网络模型，然后对网络进行训练完成模型参数的寻优，实现对光纤惯性测量装置零偏误差模型时间序列复杂特性的精确表征。通过搭建的基于双向LSTM神经网络的应力加速稳定装置获得光纤陀螺和石英加速度计的静态输出数据后。将训练集输入到双向LSTM神经网络中训练，迭代优化网络权重，获得最终的光纤惯性测量装置应力加速稳定参数漂移预测模型。然后使用测试集进行评估，对输出值进行反归一化后，计算真值与预测值的差异。
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