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公开(公告)号：CN103616027A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310690254.6
申请日：2013-12-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于重力辅助惯性导航系统的技术领域，尤其涉及一种基于改进MSD的重力匹配方法。本发明包括：确定参考位置信息；引入位置误差向量；确定代价函数；确定使代价函数E最小的位置误差向量；得到最终位置。针对传统的重力匹配方法计算量大、耗时多的问题，本发明在MSD的基础上，引入位置误差向量，确定代价函数，简化匹配计算机中的匹配过程，在保证匹配精度的基础上，提高了匹配计算机的工作效率。本发明引入SOR迭代方法，获取位置误差向量，其收敛速度更快。一般的匹配方法都会用到重力数据库，现有重力数据库的精度还有待进一步提高，本发明的匹配过程中仅用到参考轨迹上点处的重力异常值及其变化梯度，减轻对重力数据库的依赖。
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公开(公告)号：CN103605167A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310563343.4
申请日：2013-11-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Mallat算法的海洋重力测量误差消除方法，包括：实时获取惯性导航系统输出的纬度、航向和航速信息及重力仪测得的重力信号；重力仪的初始参数标定；选择小波函数，计算尺度函数φ(t)和小波函数Ψ(t)；计算高通滤波器和低通滤波器系数；使用Mallat算法，将重力信号根据已选的滤波器系数进行分解，选取分解层数；根据原信号的信噪比，求取启发式SURE阈值并以软阈值的方法对重力信号降噪；对降噪后的重力信号重构；利用惯导系统输出的信息计算厄特弗斯校正值，并对厄特弗斯校正值进行滤波处理；对重构后的重力信号进行厄特弗斯校正。本发明补偿了重力测量中的实时性不足的缺陷，并且可以消除重力测量中的主要误差，提高了重力信号精度。
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公开(公告)号：CN103604430A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310545339.5
申请日：2013-11-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01C21/165 , G01C21/20 , G01C25/005
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘化CKF重力辅助导航的方法，包括：实时获取惯性导航系统输出的位置信息及重力仪测得的重力异常值；建立惯性器件输出误差模型及惯导系统误差方程，确定状态量和量测量；将迭代过程分为状态更新和量测更新；滤波过程中各个时刻的观测量为重力仪实时测量的重力异常值，估计观测预测值、自相关协方差阵、互相关协方差阵及卡尔曼增益；根据得到的状态和观测预测值，计算状态估计值和状态误差协方差估计值；根据得到的惯导系统的导航参数误差，通过输出校正，对惯导系统进行修正。本发明有效地快速地对实现状态估计，借助重力异常基准图以采样点形式进行滤波，避免模型不准确带来的误差，可以精确地、快速地实现重力辅助导航。
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公开(公告)号：CN103604428A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310589688.7
申请日：2013-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/02
CPC classification number: G01C21/02 , G01C21/165 , G01C25/005
Abstract: 本发明公开了一种基于高精度水平基准的星敏感器定位方法，首先采集CCD星敏感器的输出；进而将星敏感器与捷联惯导系统组合，修正捷联惯导系统的姿态并补偿星敏感器的安装误差，得到较高精度的水平基准信息；再采集组合导航系统提供的高精度水平基准信息，即采集运动载体的横摇角和纵摇角，得到载体系到准地理坐标系的姿态转换矩阵。与现有技术相比，本发明通过将惯性导航系统和星敏感器组合，通过滤波校正惯性导航系统的姿态误差，有效提高星敏感器定位所依赖的水平基准信息，同时各类误差源确定，极大地提高了星敏感器的定位精度。
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公开(公告)号：CN103557864A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310528761.X
申请日：2013-10-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01C25/005 , G01C21/16 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了一种MEMS捷联惯导自适应SCKF滤波的初始对准方法，本发明采用GPS确定载体的初始位置信息，采集MEMS加速度计和磁强计输出的数据，采用解析法完成粗对准，粗略地得到捷联矩阵；然后建立基于MEMS的捷联惯导系统初始对准的非线性模型，进行滤波的初始化；然后利用平方根CKF进行状态估计，在每次迭代时利用状态估计量与一次预测状态量之差，对系统噪声方差阵进行更新，增强滤波对系统噪声统计特性不确定的自适应能力；然后得到精确地平台失准角校正系统的姿态矩阵，从而完成初始对准；本发明可以在陀螺仪常值漂移较大时也能较好的完成初始对准，并且增强了滤波对系统噪声统计特性不确定的自适应能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103900565B
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201410076441.X
申请日：2014-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明提供的是一种基于差分GPS的惯导系统姿态获取方法。由DGPS测量载体加速度，经低通滤波得到加速度测量值；根据惯导系统解算方程，在已知比力信息和载体加速度的情况下，得到地理系表示的重力矢量利用DGPS提供的经纬度信息以及初始经度信息，确定地理系到惯性系的转换矩阵，将地理系表示的重力矢量转换到惯性系，得到惯性系重力矢量；利用惯性空间的重力矢量求解重力矢量漂移角度和纬度；经过两次坐标转换，得到转换矩阵在惯导系统中，利用陀螺仪采集角速率信号计算旋转矢量，更新四元数，通过四元数实现的更新；根据和确定系统的姿态转换矩阵，得到载体的航向和姿态角，从而确保姿态信息的精度满足舰船导航的需求。
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公开(公告)号：CN103644910A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310589676.4
申请日：2013-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分段RTS平滑算法的个人自主导航系统定位方法，先采集个人自主导航系统正常工作模式下输出的角速率信息、比力信息、磁力计信息；进而根据系统输出信息解算出未经误差补偿的个人定位信息；然后利用系统输出数据及公式确定运动过程中的零速区间并根据零速区间对数据进行分段；在每个分段中使用改进的RTS平滑算法以得到误差修正后的个人定位信息。本发明在使用零速校正作为误差补偿修正算法的基础上，根据让个人行走时各传感器输出数据特点，利用零速区间对各数据进行分段，设计基于分段RTS平滑算法的个人自主导航系统定位方法。在不增加系统成本的条件下，提高了个人自主导航系统定位精度；本发明方法简单，稳定性和可靠性高。
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公开(公告)号：CN103630147A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310603099.X
申请日：2013-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
CPC classification number: G01C25/005
Abstract: 本发明公开了一种基于HMM的个人自主导航系统零速检测方法：采集个人自主导航系统微型惯性测量单元中Y轴陀螺的输出信息；利用函数将Y轴陀螺的输出信息进行初步分段，并将分段后Y轴陀螺输出值进行范围划分；将使用者一步运动时Y轴陀螺输出值进行分成段、命名，将其视为HMM过程的状态量；将一个输出范围作为HMM的一个输出，使零速检测问题转化为HMM解码问题；求出使用者一步运动过程中状态转移矩阵A及输出过程和状态过程的转换关系可以用矩阵B；利用Viterbi求取HMM的状态量Qk；利用不等式判别个人自主导航系统使用者运动过程中的零速区间。本发明检测方法问题数学化、模型化，提高了检测的精度。
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公开(公告)号：CN103776446B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201310520233.X
申请日：2013-10-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种基于双MEMS-IMU的行人自主导航解算算法，将两个IMU系统同时固联于行人导航系统使用者的两只脚上，双系统分别进行捷联惯导解算算法和基于卡尔曼滤波的零速修正算法，再融合两只脚的定位信息，当双脚解算距离超过两脚间最大步长γ时，采用状态约束卡尔曼滤波算法对两个IMU的导航结果进行不等式约束，将模糊的人体生理特性问题转化为严格的数学问题，从而得到导航结果的最优估计，实现了更高精度的行人导航定位功能。
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公开(公告)号：CN103743395B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201410022467.6
申请日：2014-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种惯性重力匹配组合导航系统中时间延迟的补偿方法，包括以下几个步骤，步骤一，采集惯性导航系统输出的纬度经度λ、航向ψ和速度V及重力仪测得的重力信号；步骤二，计算重力信号的厄特弗斯校正值，并对厄特弗斯校正值进行滤波处理；步骤三，确定重力信号的延迟时间；步骤四，利用基于重力等值线的匹配算法，获取重力信号相应时刻的载体位置；步骤五，建立卡尔曼滤波器模型；步骤六，将载体位置的经度和纬度作为观测量，利用卡尔曼滤波实时估计重力信号对应时间点的惯性导航系统误差，对惯导系统进行校正；步骤七，进行卡尔曼滤波多步预测出当前时刻的状态向量，完成时间延迟补偿。本发明具有补偿重力信号时间延迟、高导航精度的优点。
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