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公开(公告)号：CN113779497B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202111193813.3
申请日：2021-10-13
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18 , H04L43/08 , H04L43/0852 , H04L43/0829
Abstract: 本发明公开了一种解决量测信息存在随机时延和丢包的目标跟踪方法。考虑目标跟踪的过程中，传感器的量测信息存在时延和丢包情况，建立状态方程和修正的量测方程。根据随机时延长度，对状态和协方差矩阵进行增广，计算一步预测概率密度函数、似然概率密度函数和相关先验概率密度函数。利用变分贝叶斯理论，进行参数更新，估算出近似的后验概率密度函数、随机时延和丢包概率。依据计算出的概率，自适应调节量测协方差矩阵，提高系统定位精度。本发明的有益效果为：基于滤波的方法可以同时在线估计出传感器的随机时延和丢包概率，方法易于实施。
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公开(公告)号：CN110849355A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911022562.5
申请日：2019-10-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出一种地磁多参量多目标快速收敛的仿生导航方法，以终点地磁场多参量为目标值，在没有先验地磁图的情况下，进行高效、快速的路径搜索。首先获取载体当前时刻所处位置及目的地的地磁参量信息；根据当前位置及目的地的地磁信息构建损失函数，通过对损失函数的观测来判断载体是否到达目标位置，若到达则完成导航，否则依据相应的搜索策略进行最优行进角的确定，按照预设步长进行载体的位置更新，并循环以上步骤，直至完成导航过程。较现有的时序进化搜索方法减少了行进过程中的随机性，避免了无序的搜索过程，提高导航效率。
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公开(公告)号：CN114545478B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210150340.7
申请日：2022-02-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种联合RVM/卡方‑序贯概率比的SINS/GPS组合导航故障诊断方法，利用残差卡方与序贯概率比相结合的故障诊断方法对GPS信息进行判断，当GPS正常工作时，将SINS的加速度计和陀螺仪的信息作为预测模型的训练输入，训练目标输出为同时刻GPS的位置增量，采用RVM回归算法建立GPS输出的预测模型。而在GPS异常源时，此虚拟GPS可以基于SINS采集的加速度计和陀螺仪的信息来预测GPS的位置增量，结合上一周期的位置结果建立虚拟GPS的位置信息，从而实现SINS/GPS连续导航，避免GPS误差较大情况下的导航系统误差积累。
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公开(公告)号：CN115307643A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211018647.8
申请日：2022-08-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种双应答器辅助的SINS/USBL组合导航方法，1)建立SINS/USBL组合导航状态方程，2)建立SINS/USBL斜距差量测方程，3)建立测量时序到达不一致量测模型，4)根据逆Gamma分布求解噪声参数，计算量测噪声估计结果，5)根据最大熵原则和步骤4)估计的量测噪声估计结果计算增益矩阵，6)对步骤5的模型进行卡尔曼滤波融合，对SINS进行反馈校正，输出导航结果。重复上述步骤，直至导航结束。本发明提出的基于斜距差的紧组合模型可以抑制USBL定位过程中的不可建模误差，基于最大熵与变分贝叶斯的鲁棒滤波方法对SINS/USBL的未知或者时变噪声进行最优估计，提高水下复杂环境下的定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111290398B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010174346.9
申请日：2020-03-13
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 基于生物启发神经网络和强化学习的无人艇路径规划方法。本发明涵盖如下步骤：动态调整栅格大小；改进动作集；生物启发神经网络优化设计奖励函数；设计贪婪策略；训练样本；还原路径。本发明以无人艇实际大小建立栅格模型，膨胀障碍物，保证无人艇安全通行，改进Q(λ)算法中选择合适的动作步长和状态集，加快系统收敛的速度；借助生物启发神经网络算法计算每个栅格的活性输出值优化奖励函数，避免系统收敛到局部最优解。
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公开(公告)号：CN110849356B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201911023068.0
申请日：2019-10-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供的是一种地磁场异常干扰下基于动能的导航方法。当小球从山顶滑至谷底的过程中，小球的重力势能转化为动能，小球即使达到谷底，也会因为存在动能继续运动。本发明受此启发，当潜航器陷入局部区域时，潜航器保持与下落相同的运动趋势继续航行，直至摆脱局部区域。本发明能保证潜航器在不使用磁图等先验条件的情况下快速摆脱磁场异常区，使得系统具有更好的可靠性，为摆脱异常区域磁场干扰提供了一种新的导航方法。
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公开(公告)号：CN111290398A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010174346.9
申请日：2020-03-13
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 基于生物启发神经网络和强化学习的无人艇路径规划方法。本发明涵盖如下步骤：动态调整栅格大小；改进动作集；生物启发神经网络优化设计奖励函数；设计贪婪策略；训练样本；还原路径。本发明以无人艇实际大小建立栅格模型，膨胀障碍物，保证无人艇安全通行，改进Q(λ)算法中选择合适的动作步长和状态集，加快系统收敛的速度；借助生物启发神经网络算法计算每个栅格的活性输出值优化奖励函数，避免系统收敛到局部最优解。
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公开(公告)号：CN111307143B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010095325.8
申请日：2020-02-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 基于地磁梯度辅助的多目标进化搜索的仿生导航算法，首先获取载体当前时刻所处位置及目的地的地磁参量信息；导航初始时刻使载体分别沿东向和北向行走来获取地磁参量梯度信息，进而按照地磁参量同时同地收敛原则进行航向角的预测。为减少无效的搜索过程，在进化算法中，根据预测航向角对种群样本空间进行约束，提高其搜索效率。其次，受导弹追踪中的平行接近法启发，对样本的评价准则进行改进，对样本评价更加准确，进而优化导航搜索路径。本申请以终点地磁场多参量为目标值，在没有先验地磁图的情况下，进行高效、快速的路径搜索，实现自主水下航行器长航时地磁自主导航。
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公开(公告)号：CN113779497A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111193813.3
申请日：2021-10-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种解决量测信息存在随机时延和丢包的目标跟踪方法。考虑目标跟踪的过程中，传感器的量测信息存在时延和丢包情况，建立状态方程和修正的量测方程。根据随机时延长度，对状态和协方差矩阵进行增广，计算一步预测概率密度函数、似然概率密度函数和相关先验概率密度函数。利用变分贝叶斯理论，进行参数更新，估算出近似的后验概率密度函数、随机时延和丢包概率。依据计算出的概率，自适应调节量测协方差矩阵，提高系统定位精度。本发明的有益效果为：基于滤波的方法可以同时在线估计出传感器的随机时延和丢包概率，方法易于实施。
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