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公开(公告)号：CN115046554B
公开(公告)日：2024-12-13
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：CN116702479A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310690334.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F17/11 , G06F119/12 , G06F119/10
Abstract: 本申请公开了一种水下航行器未知输入与位置估计方法及系统，方法包括：获取水下航行器的航行数据，并基于航行数据构建系统状态空间模型；对系统状态空间模型中的量测方程进行第一次优化，得到优化后量测方程，并基于优化后量测方程构建延时递推框架；基于延时递推框架，搭建未知非线性控制输入和延时到达观测信息之间的递推关联；基于递推关联得到未知非线性控制输入估计值；基于未知非线性控制输入估计值，得到位置状态后验估计表达式和第一估计误差协方差表达式；对后验估计表达式进行第二次优化，得到最终位置状态表达式和第二估计误差协方差表达式。本申请缓解观测值中的延时偏差对未知输入估计及位置估计的影响，提高水下航行器的定位精度。
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公开(公告)号：CN114199248B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202111444203.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下多航行器协同导航技术领域，具体涉及一种基于混合元启发算法优化ANFIS的AUV协同定位方法。本发明基于AQPSO‑GA方法训练的ANFIS‑AQPSO‑GA模型具有更好拟合输入输出数据的能力。训练好的ANFIS‑AQPSO‑GA模型能在实时工作环境中，对丢失量测信息进行补偿，对异常量测信息进行修正，大大降低协同导航整体估计误差，提升长航时缺少基准位置条件下的定位精度。本发明采用ANFIS‑AQPSO‑GA结构设计的预测结构对协同定位方法本身计算复杂度无明显影响，能满足实时动态条件下的计算需求，且有效提升了协同定位算法的鲁棒性和定位精度。
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公开(公告)号：CN113008239B
公开(公告)日：2023-01-03
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：CN115031727A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210344869.2
申请日：2022-03-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于状态变换的多普勒辅助捷联惯导系统初始对准方法，具体包括：步骤一：构建基于载体系速度误差的捷联惯导系统误差方程。步骤二：构建基于状态变换的多普勒测速仪辅助捷联惯性导航系统初始对准的卡尔曼滤波模型。步骤三：利用卡尔曼滤波器对SINS初始误差状态进行估计，完成对准任务。本发明是一种适用于初始大方位失准角条件下的SINS/DVL组合导航系统初始对准方法，具有较高的工程应用价值。本发明利用载体系速度误差模型，并构建了SINS和DVL安装偏差角模型，模型精度高，实验证明所提方法对准精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114199248A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111444203.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于水下多航行器协同导航技术领域，具体涉及一种基于混合元启发算法优化ANFIS的AUV协同定位方法。本发明基于AQPSO‑GA方法训练的ANFIS‑AQPSO‑GA模型具有更好拟合输入输出数据的能力。训练好的ANFIS‑AQPSO‑GA模型能在实时工作环境中，对丢失量测信息进行补偿，对异常量测信息进行修正，大大降低协同导航整体估计误差，提升长航时缺少基准位置条件下的定位精度。本发明采用ANFIS‑AQPSO‑GA结构设计的预测结构对协同定位方法本身计算复杂度无明显影响，能满足实时动态条件下的计算需求，且有效提升了协同定位算法的鲁棒性和定位精度。
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公开(公告)号：CN118443010A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410535383.6
申请日：2024-04-29
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 北京格联科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种惯性基组合导航方法、产品、介质、设备及水下自主潜航器，涉及导航领域。本发明在惯性基组合导航系统启动的初始阶段，SINS利用USBL辅助初始对准，获得初始姿态信息；在进入正式导航工作状态时，SINS基于初始姿态信息进行纯惯性导航解算，得到含有误差的导航参数计算值，包括姿态、速度和位置；根据含有误差的导航参数计算值构建基于李群的导航状态误差模型，进而建立组合导航鲁棒卡尔曼滤波算法；基于Huber函数构建广义最大似然估计模型，并结合组合导航鲁棒卡尔曼滤波算法对惯性基组合导航系统进行滤波估计，得到状态估计值；根据状态估计值对导航参数进行反馈更新，基于更新后的导航参数进行导航，能够提高组合滤波精度以及定位定向精度。
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公开(公告)号：CN115855104A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211494167.9
申请日：2022-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨哈船智聚创新科技发展有限公司
Abstract: 本申请公开了一种组合导航滤波结果最优在线评价方法，步骤包括：获取载体坐标系相对于地心惯性坐标系的状态数据；根据状态数据确立初始姿态四元数方程；对初始姿态四元数方程进行规范化处理，得到姿态更新方程；根据状态数据得到载体位置更新方程，基于载体位置更新方程和状态数据，得到载体速度更新方程；根据姿态更新方程和载体速度更新方程，得到姿态误差方程和速度与位置误差模型；根据姿态误差模型和速度与位置误差模型，对系统驱动白噪声进行等效离散化处理，得到离散卡尔曼滤波递推模型；基于离散卡尔曼滤波递推模型得到滤波结果，并对滤波结果进行归一化处理，结合加速遗传算法优化降维指标函数，最终得出最佳降维值。
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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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