一种基于多重傅里叶线性组合器的舰船升沉测量方法

    公开(公告)号:CN116678404A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310675469.4

    申请日:2023-06-08

    Abstract: 本申请公开了一种基于多重傅里叶线性组合器的舰船升沉测量方法,属于升沉测量领域,包括:通过捷联式惯性导航系统获取载体坐标系下的垂向加速度并对其进行N点快速傅里叶变换,得到海浪涌动的相关频域信息;构建垂速综合滤波器,对垂向加速度进行滤波并得到垂向速度;通过KF‑BMFLC拟合模型对垂向速度进行拟合,并通过KF‑BMFLC补偿模型对拟合后的垂向速度进行幅相补偿,得到目标垂向速度;构建升沉综合滤波器,对目标垂向速度进行滤波得到升沉位移;通过KF‑BMFLC拟合模型对升沉位移进行拟合,并通过KF‑BMFLC补偿模型对拟合后的升沉位移进行幅相补偿,得到目标升沉位移。适用于需要高精度的测量和控制场景。

    一种基于统计相似度量的组合导航鲁棒滤波方法

    公开(公告)号:CN113819906B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202111115235.1

    申请日:2021-09-23

    Abstract: 本发明属于非理想条件下的组合导航技术领域,具体涉及一种基于统计相似度量的组合导航鲁棒滤波方法。本发明考虑SINS/DVL紧组合系统中正常的DVL波束测量信息和大误差的波束测量信息同时出现的情形,针对目前现有的组合导航系统鲁棒滤波器对量测信息处理粗糙,导致正常量测信息易丢失的问题,基于多维量测方程分解和统计相似度量提出了新的鲁棒滤波方法。本发明在将SINS/DVL紧组合导航系统的多维量测方程进行分解的同时,引入统计相似度量(SSM)理论,协助每个波束的测量噪声方差在大测量误差出现时完成各自的自适应更新,最终保证每个波束测量信息处理的独立性。本发明可用于非理想条件下的水下航行器组合导航领域。

    一种电磁计程仪辅助的船舶组合导航方法

    公开(公告)号:CN116164752A

    公开(公告)日:2023-05-26

    申请号:CN202310212907.3

    申请日:2023-03-08

    Abstract: 本发明公开了一种电磁计程仪辅助的船舶组合导航方法,首先根据洋流和量测噪声时变对电磁计程仪测速产生的影响,建立1个固定模型集,包含2个子模型,并通过期望模型扩充的方法去自适应生成1个模型集;其次利用基于平均场理论的变分贝叶斯,对状态向量和量测噪声的协方差矩阵的耦合项进行解耦,并推导出的新的自适应滤波公式;再分别将固定模型集和期望模型集的交互式多模型IMM自适应滤波的结果进行估计融合;最后将融合后的估计结果去修正捷联惯性导航系统解算的姿态、速度和位置。本发明能够消除洋流和量测噪声时变的影响,有效的提高了船舶组合导航的定位精度。

    一种基于探测构型的水下目标状态协同估计方法

    公开(公告)号:CN115061483B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202210562033.X

    申请日:2022-05-23

    Abstract: 一种基于探测构型的水下目标状态协同估计方法,涉及水下无人航行器编队控制及目标状态估计技术领域,针对现有技术中单个潜艇在水下持续长航会存在较大的定位误差的问题,本申请所提出的由潜艇和多个水下无人航行器节点构成的协同估计方法,潜艇发送控制指令使各UUV完成期望的编队队形,各UUV利用方位测量信息对敌方目标进行协同估计,实现对水下动态目标状态的有效估计,为协同系统完成水下任务提供必要的条件。本申请利用集中式的通讯拓扑结构,通过将多个UUV探测节点的纯方位信息进行集中扩展,解决了单UUV节点观测方程可观性不强的缺点,进而避免了单个潜艇在水下持续长航会存在较大的定位误差的问题,提高了估计精度,缩短了收敛时间。

    一种面向海上平台保障的三维温盐场分析预报方法

    公开(公告)号:CN113051795B

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202110277125.9

    申请日:2021-03-15

    Abstract: 本发明提供面向海上平台保障的三维温盐场分析预报方法,基于多源海洋环境资料进行海洋动力环境要素时空分布特征分析和温盐关系特征研究;在时空特征分析和温盐关系特性研究的基础上,利用时空经验正交函数方法构建海洋环境动力要素的统计预报模型;利用海洋环境场动态分析技术,基于海上平台自身观测得到的海温、盐度观测数据对海上平台周边海洋环境预报场进行订正;在温度和盐度预报后利用温盐关系曲线对盐度进行调整,以便于尽量保持温盐关系不偏离其气候态特征。本发明弥补传统的数值预报方法由于气象驱动时效限制而导致的海洋动力环境要素预报时效较短的缺陷,且预报过程不需要高性能计算平台,对计算资源的占用较少。

    一种短时高精度姿态保持方法

    公开(公告)号:CN115855038A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211465410.4

    申请日:2022-11-22

    Abstract: 本发明公开一种短时高精度姿态保持方法,包括:获取陀螺仪输出和加速度计输出;基于加速度计输出和当地重力加速度,得到自身初始姿态信息;基于自身初始姿态信息和陀螺仪输出,得到航向角,作为航向输出;基于加速度计输出和当地重力加速度,得到俯仰角和横揺角,并进行低通滤波处理,将低通滤波处理后的俯仰角和横揺角作为水平姿态输出,实现姿态测量。本发明能够在不依赖任何外界信息的条件下快速完成初始姿态的确定,后续姿态测量也无需接受任何外界信息,抗干扰能力强。经过剧烈角运动后仍能实现高精度的姿态测量,提高姿态计算的精度,实现较低成本条件下的高精度姿态测量。

    一种基于厚尾鲁棒滤波的管线地理位置信息测量方法

    公开(公告)号:CN111207744B

    公开(公告)日:2023-03-21

    申请号:CN202010039909.3

    申请日:2020-01-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于厚尾鲁棒滤波的管线地理位置信息测量方法,为管线进行地理位置信息测量的技术。具体地说,利用MSINS与里程轮构成惯性/里程轮组合定位系统,通过系统动力装置驱动其在管线中运行获取与管线走向相关的传感器数据,并分别进行捷联惯性解算与航位推算;利用捷联惯性解算位置与航位推算位置差值作为量测信息,并针对里程轮打滑、滑行故障以及管线运动约束条件失效导致出现的位置量测野值信息利用厚尾鲁棒滤波器滤除,同时估计捷联惯性解算误差并校正管线地理位置信息输出,从而使系统提供连续、高精度的管线地理位置信息。

    一种INS/DVL组合导航系统鲁棒智能协同校准方法

    公开(公告)号:CN112525218B

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202011318583.4

    申请日:2020-11-23

    Abstract: 本发明公开了一种INS/DVL组合导航系统鲁棒智能协同校准方法,步骤一:建立包括状态方程和量测方程在内的传统INS/DVL系统模型;步骤二:采用基于声测距的交替校正算法对海洋无人运动平台进行校正;步骤三:利用基于统计相似度度量的鲁棒卡尔曼滤波器滤除输出异常值。本发明涉及的基于水声测距的交替校正算法不需要参考站点或者母船的支持,不仅扩大了海洋无人运动平台的工作范围,而且进一步提高了其定位精度;本发明鲁棒滤波器计算量小于现有的鲁棒滤波器,在高采样频率的导航应用中更具优势,而且对于异常值造成的非高斯场景其鲁棒性强于现有的鲁棒滤波器,本发明定位精度优于传统的INS/DVL组合导航系统。

    一种基于深度强化学习的动态AUV追踪路径规划方法

    公开(公告)号:CN113052372B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202110283966.0

    申请日:2021-03-17

    Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的动态AUV追踪路径规划方法,通过引入深度强化学习算法,运用航路模型来处理AUV的路径追踪问题。首先对目标和AUV状态分析,判断并选择采用哪种航路进行追踪,建立三种航路模型,用训练好的模型对AUV下一状态进行预测。采用纯方位最小二乘估计法对检测到的目标信号进行运动要素解算,获得目标信息。将目标和AUV运动情况作为状态输入,AUV下一状态的动作和航向作为输出,建立状态——动作映射策略。根据任务要求,选择奖赏函数,AUV每段时间所采取的决策都会获得相应评价。本发明结合深度学习和强化学习的优点,将深度强化学习算法用在AUV路径追踪上,实现了对动态AUV的追踪路径规划。

    考虑洋流影响的基于因子图的主从式AUV协同定位方法

    公开(公告)号:CN114577211A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210191144.4

    申请日:2022-02-25

    Abstract: 本发明提供考虑洋流影响的基于因子图的主从式AUV协同定位方法,考虑了海水洋流对AUV定位精度的影响,将东向洋流速度、北向洋流速度引入系统因子图中,参与从AUV的定位计算,提高待定位从AUV定位精度。本发明考虑洋流影响的基于因子图的主从式AUV协同定位方法与忽略洋流影响的基于因子图的主从式AUV协同定位方法,和考虑洋流影响的基于EKF的主从式AUV协同定位方法进行仿真对比。考虑洋流影响的基于因子图的主从式AUV协同定位方法与忽略洋流对AUV定位影响的方法相比,可以有效地提高AUV定位的精度。与考虑洋流影响的基于EKF的主从式AUV协同定位方法相比,由于保留泰勒展开二阶项而获得了更高的定位精度。

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