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公开(公告)号：CN102252669A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110097955.X
申请日：2011-04-19
Applicant: 东南大学
IPC: G01C19/72
Abstract: 本发明公布了一种基于提升小波重构层的前向线性预测去噪方法，包括利用提升小波对光纤陀螺输出信号进行多尺度分解；对分解后的近似信号和细节信号进行单支重构，得到重构后的近似信号与细节信号；对重构后的近似信号与细节信号逐层分别利用FLP方法进行去噪；对得到的逐层去噪后的信号进行重构，得到最终去噪结果。本发明通过上述处理方法，将所接收到的信号频谱分裂成不同的子带，并根据有用信号与噪声在这些子带内的不同表现特性，利用前向线性预测算法（FLP）进行去噪处理，可以有效改善去噪精度，以达到提高信噪比的目的。
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公开(公告)号：CN102494680A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110356141.3
申请日：2011-11-11
Applicant: 东南大学
IPC: G01C19/72
Abstract: 本发明涉及一种基于灰色理论的自适应前向线性预测（FLP）去噪方法：G-FLP算法。本方法包括以下步骤：（1）：对振动环境下获得的光纤陀螺信号进行灰化累加处理,得到累加后的信号；（2）：对进行自适应前向线性预测，即去噪，得到去噪后的信号；（3）：对进行白化累减处理，得到累减后的信号，即完成了对原始信号的去噪。本发明有效降低了原始信号的随机性，从而提高了自适应前向线性预测的预测精度。本发明能有效克服振动误差对光纤陀螺输出精度的影响，提高了光纤陀螺的精度，拓展了其应用范围，同时也可用于其他传感器输出信号的去噪处理。
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公开(公告)号：CN101825468B
公开(公告)日：2012-02-01
申请号：CN201010153907.3
申请日：2010-04-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公布了一种基于频域分析方法的对偶四元数捷联惯导方法，本发明针对传统的时域捷联惯导算法由于对载体的角速度和比力进行多项式拟合而导致的不能充分补偿载体运动的各种误差的问题进行设计，运用频域分析方法对惯导器件输出的增量信号和解算过程中得到的导航信息进行光滑延拓以及离散傅立叶变换，并利用频域内实现的对偶四元数捷联惯导算法对变换得到的频谱信号进行解算，最后对解算得到的信号进行傅立叶反变换以得到时域内的导航解。与已有的时域对偶四元数捷联惯导方法相比，本发明充分利用惯导器件输出信号各个频段的信息，在高动态环境下精度更高。
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公开(公告)号：CN102095419A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201010567995.1
申请日：2010-12-01
Applicant: 东南大学
IPC: G01C19/64
Abstract: 本发明公布了一种光纤陀螺温度漂移建模及误差补偿方法，包括以下几个步骤：获取学习样本并对样本进行去噪处理；建立基于温度梯度的光纤陀螺温度漂移误差补偿模型；建立基于温度变化速率的参数公式以确定温度变化速率与光纤陀螺温度漂移误差补偿模型的各项参数的关系；将光纤陀螺仪的实时输出数据减去利用所述的光纤陀螺温度漂移误差补偿模型所得到的温度漂移补偿值,即对光纤陀螺仪进行了温度补偿。本发明在实现了从机理上对光纤陀螺温度漂移进行建模的同时，还大大提高了建模的简便性和准确性，对光纤陀螺仪在温度环境不断变化条件下的性能研究与改善具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103148855B
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201310060409.8
申请日：2013-02-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种INS辅助的室内移动机器人无线定位方法，属于机器人无线定位技术领域。该定位方法分为培训阶段和预估阶段两部分。培训阶段是在本地相对坐标系中将INS(惯性导航系统)、WSN(无线传感器网络)进行集成。通过扩展卡尔曼滤波对得到的同步导航数据进行数据融合，得到持续稳定的导航信息。预估阶段是将INS测量得到的位置和速度信息输入培训阶段通过神经网络培训的INS误差模型进行误差补偿，以得到最优的导航信息。本发明的方法提高了INS定位的精度，同时在减少WSN网络规模的基础上扩大了室内机器人定位的范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102636166B
公开(公告)日：2014-10-08
申请号：CN201210131071.6
申请日：2012-05-02
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 一种基于航向角的WSN/INS组合导航系统及方法，属于多传感器数据融合领域。该组合导航系统包括参考节点部分和未知节点部分，参考节点部分包括参考节点无线网络接收模块、超声测距模块和时间同步模块；未知节点部分包括未知节点无线网络接收模块、INS导航模块和中央数据处理模块。利用扩展卡尔曼滤波得到系统中INS测量的位置误差和速度误差最优预估值，将INS本身测出的导航信息与最优预估值作差，得出最优的导航信息。本方法通过运用WSN/INS组合导航的方法，克服了在地下巷道、狭长隧道等GPS信号长期失锁的环境下INS导航的误差随时间漂移的问题。能满足地面城市交通、狭长隧道、小型智能机器人等中低精度的定位和定向的要求。
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公开(公告)号：CN103018758A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210504195.4
申请日：2012-12-03
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/45
Abstract: 本发明涉及一种基于GPS/INS/AGPS的移动差分基站方法，属于车辆导航定位技术领域。包括以下步骤：首先在部分车辆上安装GPS/INS/AGPS组合导航系统，利用组合导航系统得到车辆位置信息，再将此位置信息与通过AGPS得到的卫星位置信息进行计算，得到车辆与观测到的每颗卫星之间的真实距离，将此真实距离与GPS接收机测量得到的卫星伪距做比较，得到观测到的每颗卫星的伪距改正数，最后将卫星伪距改正数广播给其它只载有普通GPS接收机的车辆，并在普通GPS接收机计算的卫星伪距信息的基础上减去接收到的卫星伪距改正数，再利用改正后的卫星信息进行位置解算，得到高精度的车辆定位结果。该方法能有效地提高车辆导航定位精度。
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公开(公告)号：CN102768361A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210234435.3
申请日：2012-07-09
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/49
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传粒子滤波与模糊神经网络的GPS/INS组合定位方法，属于复杂环境下的组合导航定位技术领域。该方法将模糊神经网络（FNN）作为遗传粒子滤波（GPF）的辅助算法进行应用：在GPS信号有效时，利用FNN算法建立INS导航系统的导航误差模型；在GPS信号失锁时，依靠之前训练得到的FNN误差模型对导航系统误差进行补偿。该方法克服了在城市、峡谷或森林环境下GPS信号失锁时，传统的GPS/INS组合导航系统无法提供持久的高精度实时导航问题。该方法可应用于车辆在城市、隧道等密闭复杂环境下的长距离长时间高精度导航定位。
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公开(公告)号：CN102636166A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210131071.6
申请日：2012-05-02
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 一种基于航向角的WSN/INS组合导航系统及方法，属于多传感器数据融合领域。该组合导航系统包括参考节点部分和未知节点部分，参考节点部分包括参考节点无线网络接收模块、超声测距模块和时间同步模块；未知节点部分包括未知节点无线网络接收模块、INS导航模块和中央数据处理模块。利用扩展卡尔曼滤波得到系统中INS测量的位置误差和速度误差最优预估值，将INS本身测出的导航信息与最优预估值作差，得出最优的导航信息。本方法通过运用WSN/INS组合导航的方法，克服了在地下巷道、狭长隧道等GPS信号长期失锁的环境下INS导航的误差随时间漂移的问题。能满足地面城市交通、狭长隧道、小型智能机器人等中低精度的定位和定向的要求。
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公开(公告)号：CN102519489A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110422690.6
申请日：2011-12-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于温度及输入角速率的光纤陀螺标度因数建模方法，包括以下步骤：（1）获取学习样本；（2）建立同温度不同输入角速率下光纤陀螺标度因数非线性模型；（3）建立不同温度同输入角速率下的光纤陀螺标度因数温度模型；（4）建立最终的基于温度及输入角速率的光纤陀螺标度因数模型，并利用最小二乘法求解模型系数。本发明较之现有的一阶线性拟合技术及分段标定技术，有效地提高了建模精度，消除了光纤陀螺标度因数的非线性与不对称性误差；能有效的消除温度带来的误差，提高了光纤陀螺标度因数建模精度。
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