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公开(公告)号：CN113008239A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110225859.2
申请日：2021-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多AUV协同定位鲁棒延迟滤波方法，包括步骤一：建立多AUV协同定位模型；步骤二：通过将延迟转换为量测偏置构建存在时变量测延迟的非线性协同定位系统模型；步骤三：构建时变延迟模型下向量与向量预测值的统计相似性度量；步骤四：将后验概率密度函数近似为高斯分布，最大化代价函数下界求得近似解；步骤五：通过求解代价函数优化解，完成辅助变量更新；步骤六：通过辅助变量对量测噪声协方差矩阵进行修正。本发明在水声通讯延迟与量测噪声异常值共同存在的情形下，可同时削弱延迟与非高斯噪声对定位精度的影响。
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公开(公告)号：CN109974706B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910177062.2
申请日：2019-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明属于水下航行器导航研究领域，具体涉及一种基于双运动模型的主从式多AUV协同导航方法，包括以下步骤：领航AUV与跟随AUV进行水声测距，同时领航AUV将自身位置和速度信息广播发送给跟随AUV；建立跟随AUV与领航AUV间的相对运动状态空间模型；通过CKF估计跟随AUV与领航AUV的速度分量差值；建立双领航模式的多AUV协同导航状态空间模型；本发明提出将AUV相对运动状态空间模型与双领航模式的多AUV协同导航状态空间模型相结合，保障了多AUV协同导航系统的协同定位性能；本发明跟随AUV不需装备惯性导航设备和DVL，从而降低AUV系统配置的复杂性且节约了跟随AUV的内部空间、减轻重量。
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公开(公告)号：CN111397607A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010197422.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种采用并行融合机制的信息滤波方法，通过将实时更新的局部后验估计均值和协方差用于局部无迹信息滤波器，使无迹信息滤波器和加权平均一致性滤波器并行运行，保证算法在随机动态通信拓扑正常运行，对平均一致性滤波器的改进和通信拓扑拉普拉斯矩阵次小特征根的最大化，使算法具有更好的稳定性，准确率和收敛速率，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN111158395A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010031399.5
申请日：2020-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于鸽群优化的多无人机紧密编队控制方法，通过分析长机翼尖涡流对僚机影响建立紧密编队条件下气动耦合效应的数学模型，输入长机控制指令和改进人工势场法获得多无人机紧密编队的理想状态。利用改进鸽群优化算法估计可使下一时刻僚机状态量最接近理想状态下的僚机控制量，从而完成编队任务。本发明意义在于提供了一种在紧密编队条件下的多无人机编队控制方案，收敛速度快，稳态精度高，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN109656136A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811534141.6
申请日：2018-12-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于声学测量领域，具体涉及一种基于声学测量网络的水下多AUV协同定位编队拓扑结构优化方法。本发明在多随从AUV情况下，考虑了声学测距误差与距离的相关性，具有更高的实用价值；针对位置信息的不确定性，根据相应的概率密度采用蒙特卡洛方法对可能分布区域内的编队构型进行优化设计；采用基于退火思想的步进递推的策略，不管主艇初始位置在何处，均可经过迭代步骤找到其最优位置布局；本发明引入Metropolis准则作为判断是否接受新解作为当前解的准则之一，可有效改善当局部最优解出现时迭代不再继续进行的情况；本发明的迭代过程产生新解邻域的大小与温度高低直接相关，增加最终结果的精确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109596128A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201910033292.1
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于自主式水下航行领域，具体涉及一种基于多水听器提高多AUV协同定位性能的方法。该方法包括：在跟随AUV上配置多个水听器，设置水听器的位置并固定水听器；领航AUV与跟随AUV通过水听器进行水声测距，同时领航AUV将自身位置广播发送给跟随AUV；建立单领航AUV模式的协同定位系统状态空间模型；利用EKF滤波方法，对跟随AUV定位。通过设计多个水听器在跟随AUV上的位置，增加状态空间模型量测矩阵维数，系统的可观测性大大提高，有效降低了对单领航方案中的各AUV高机动性要求；减少了多AUV协同导航系统领航AUV数量，避免了由于设置多个领航AUV所需要配备的高精度惯性测量单元，降低成本；不涉及到多领航AUV时间同步的问题，容易实施，而且定位精度较高。
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公开(公告)号：CN107036595A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710185998.0
申请日：2017-03-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/16
CPC classification number: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了基于交互式多模型滤波的船体变形角估计方法，首先建立船体变形角估计的基本模型，再建立交互模型；通过在船艏、船尾各布置一套捷联式惯导系统，测定船体运动信息；利用基于交互模型的滤波器处理船体运动信息，估计得到船体变形角。本发明方法，通过建立多个交互模型涵盖变形角动态变化范围，适用于动态环境中模型参数不确定条件下船体变形角的估计。
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公开(公告)号：CN115046554A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210293267.9
申请日：2022-03-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于马氏距离与神经网络辅助的AUV协同定位方法，本发明利用自适应容积卡尔曼滤波处理野值的同时，使用双阈值马氏距离来检测声学量测是否发生异常以及发生何种异常，如果量测正常更新则允许卡尔曼滤波结果对状态进行更新，如果量测发生异常则根据异常类型，使用不同的算法辅助滤波更新，以达到提高协同定位精度的目的。
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公开(公告)号：CN111323050B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202010196612.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种捷联惯导和多普勒组合系统标定方法，包括：步骤一：构建捷联惯导/GPS组合系统，并计算组合导航系统在载体系下速度，同步获取多普勒输出的多普勒坐标系下速度。步骤二：构建捷联惯导/多普勒大安装偏差角及刻度系数误差的模型。步骤三：构建捷联惯导/多普勒安装偏差角及刻度系数误差的相关系统方程及量测方程。步骤四：利用卡尔曼滤波对安装偏差状态量及刻度系数误差进行估计，完成标定任务。本发明适用于SINS/DVL组合导航系统任意未知安装偏差角条件下的标定方法，具有较高的工程应用价值，利用SINS/GPS组合导航的速度作为参考速度，同时利用卡尔曼滤波技术进行状态估计，标定结果精度高。
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公开(公告)号：CN109459040B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201910033350.0
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明属于定位技术领域，具体涉及一种基于RBF神经网络辅助容积卡尔曼滤波的多AUV协同定位方法。本发明包括以下步骤：建立多AUV协同定位状态空间模型；创建一个RBF神经网络；在基准参考位置可用时，通过CKF进行多AUV协同定位估计；收集RBF神经网络的训练数据；对RBF神经网络进行训练；基准信号中断，停止训练RBF神经网络，继续进行CKF协同定位估计；估计CKF协同定位滤波误差；补偿滤波状态更新估计值。本发明在多AUV协同定位情况下，考虑跟随AUV航向漂移误差、洋流速度影响及与距离相关的水声噪声，具有更高的实用价值；利用RBF神经网络对CKF滤波估计值进行补偿，协同定位精度和稳定性显著提高；本发明算法易于实现。
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