公开(公告)号：CN104244356A

公开(公告)日：2014-12-24

申请号：CN201410443069.1

申请日：2014-09-02

Applicant: 北京空间飞行器总体设计部 ,  北京邮电大学

Inventor： 刘崇华 ,  姜竹青 ,  何善宝 ,  李振东 ,  王雪旸 ,  黄承恺 ,  王宇鹏 ,  刘欣萌 ,  李超 ,  门爱东 ,  杨波 ,  杨玉莹 ,  宋洪超

IPC: H04W40/02 ,  H04W40/12 ,  H04W84/18

Abstract: 本发明涉及一种基于演化图全路由预测的定向蚁群路由优化方法，其主要技术特点是：在应用层，控制中心或者GPS全球定位系统提供节点轨道、链路调度信息或节点位置、运动速度和方向信息并发送至网络层；在网络层，节点首先根据应用层信息建立演化图模型，然后进行全路由预测，最后采用定向蚁群路由优化方法选择最优路由并发送数据；在物理层，收集链路时延、数据传输速率、可用带宽信息。本发明设计合理，其使用定向蚁群，不仅避免由网络拓扑频繁变化而引起的慢收敛，还提供了满足QoS要求的路由算法，性能指标较传统移动自组网DSR、AODV路由算法有明显提高。

公开(公告)号：CN103439731A

公开(公告)日：2013-12-11

申请号：CN201310383044.2

申请日：2013-08-29

Applicant: 北京空间飞行器总体设计部 ,  北京邮电大学

Inventor： 刘崇华 ,  杨波 ,  张弓 ,  舒卫平 ,  姜竹青 ,  黄承恺 ,  王宇鹏 ,  门爱东

IPC: G01S19/49 ,  G01S19/52

Abstract: 本发明涉及一种基于无迹卡尔曼滤波的GPS/INS组合导航方法，其主要技术特点是：包括以下步骤：将INS数据和相应的GPS数据组合在一起，采用无迹卡尔曼滤波方法建立GPS/INS组合导航模型并得到GPS在线时的最优值；将INS数据作为训练数据与GPS在线时的最优值作为训练目标结合在一起建立SVM回归模型，该SVM回归模型用于预测GPS离线时的导航数据。本发明将GPS的精确性常与惯性导航系统的可靠性结合起来实现滤波和GPS、INS的信息融合,当GPS与INS共同使用时能得到非常精确的滤波结果；采用SVM训练GPS信号缺失时的INS数据，并使用模拟退火算法优化SVM算法中核函数与惩罚函数的参数，使得GPS离线时保持接近GPS时在线的精确度。