公开(公告)号：CN109724599A

公开(公告)日：2019-05-07

申请号：CN201910186078.X

申请日：2019-03-12

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张勇刚 ,  罗莉 ,  方涛 ,  李宁 ,  黄玉龙

IPC: G01C21/16

Abstract: 本发明属于组合导航技术领域，具体涉及一种抗野值的鲁棒卡尔曼滤波SINS/DVL组合导航方法。为了处理大机动引起的厚尾分布的系统噪声，本发明首先采用学生t分布对一步预测概率密度函数进行建模，并对SINS/DVL组合导航系统模型进行高斯分层；然后针对DVL输出存在野值的情况，采用贝塔-伯努利分布对区分野值点的二进制变量进行建模，剔除量测野值；进而通过变分贝叶斯方法对状态向量xk、辅助随机变量ξk、尺度矩阵Σk、Bernoulli变量λk和beta变量πk的近似后验概率密度进行联合估计；最后将估计的SINS/DVL导航误差与惯导解算导航参数进行输出校正，完成组合导航。本发明能够处理系统噪声呈厚尾分布和量测噪声存在野值的SINS/DVL组合导航，导航精度高，鲁棒性强。

公开(公告)号：CN109508445A

公开(公告)日：2019-03-22

申请号：CN201910032588.1

申请日：2019-01-14

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张勇刚 ,  贾广乐 ,  黄玉龙 ,  李宁

IPC: G06F17/18 ,  G01C21/20

Abstract: 本发明属于船舶、飞机、车辆等运载体导航技术领域，具体涉及一种带有色量测噪声和变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波的目标跟踪方法。包括1、建立目标跟踪的状态方程和量测方程。2、采用量测差分方法将有色量测噪声转化为白色量测噪声。3、将状态扩展向量的一步预测协方差矩阵和量测协方差矩阵的先验分布选择为逆Wishart分布。4、联合后验概率密度函数的变分近似。5、通过变分贝叶斯方法联合估计扩展状态向量及其相应的一步预测协方差矩阵和量测协方差矩阵。本发明的方法在带有不精确的噪声协方差矩阵和有色量测噪声情况下完成目标跟踪过程中的状态估计任务，其跟踪精度高于现有的基于其它滤波器的目标跟踪方法。

公开(公告)号：CN108225375A

公开(公告)日：2018-06-29

申请号：CN201810013577.4

申请日：2018-01-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张勇刚 ,  罗莉 ,  方涛 ,  黄玉龙 ,  李宁

IPC: G01C25/00 ,  G01C21/16

Abstract: 本发明提供一种基于中值滤波的抗外速度野值的优化粗对准方法，采用改进的中值滤波对外速度野值进行处理，完成粗对准。首先，利用四元数更新的方法对导航系随时间变化的姿态矩阵和载体系随时间变化的姿态矩阵进行计算；然后通过改进的中值滤波对计程仪提供的外速度进行处理，并利用滤波后的外速度信息以及惯性器件的输出更新观测矢量，然后利用优化对准算法对初始时刻的载体系到导航系下的姿态矩阵进行估计，最后根据获得的姿态矩阵计算任意时刻tk下的初始姿态矩阵完成初始对准。

公开(公告)号：CN103900551B

公开(公告)日：2016-11-30

申请号：CN201410083201.2

申请日：2014-03-08

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张勇刚 ,  孙娜 ,  李宁 ,  郜中星 ,  姜见龙 ,  王程程 ,  黄玉龙

IPC: G01C19/72

Abstract: 本发明涉及一种基于MEMS辅助的增大高精度闭环光纤陀螺量程的方法，特别适用于工作在角速度范围大且存在大角加速度输入环境下的高精度闭环光纤陀螺。本发明包括：将MEMS陀螺仪和高精度闭环光纤陀螺仪同轴安装，敏感输入角速度；利用闭环数字相位阶梯波调制解调检测方法，获得高精度闭环光纤陀螺仪输出角速率；采集MEMS陀螺仪输出角速率；修正光纤陀螺高精度闭环光纤陀螺输出。本发明根据该差值对高精度闭环光纤陀螺输出结果加以修正，从而使得高精度光纤陀螺在大角速度条件下正常工作，达到增大闭环光纤陀螺量程的目的，拓展高精度光纤陀螺的应用。

公开(公告)号：CN103063212A

公开(公告)日：2013-04-24

申请号：CN201310000851.1

申请日：2013-01-04

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 张勇刚 ,  黄玉龙 ,  李宁 ,  郜中星 ,  王程程 ,  王国臣 ,  高伟 ,  周广涛

IPC: G01C21/00

Abstract: 本发明公开了一种基于非线性映射自适应混合Kalman/H∞滤波器的组合导航方法，包括1、建立描述组合导航系统的状态方程和观测方程。2、在组合导航混合滤波器中同时运行卡尔曼滤波器和H∞滤波器。3、获取Kalman滤波器性能量化指标。4、建立Kalman滤波器性能量化指标与混合滤波器加权参数间的非线性映射关系，自适应地调整加权参数。5、通过加权参数，将Kalman滤波器和H∞滤波器输出的加权和作为整个混合滤波器输出，完成组合导航信息处理。本发明的导航方法在环境噪声和系统模型干扰变化时，通过在Kalman滤波器状态估计，混合滤波器状态估计，H∞滤波器状态估计之间的自动切换来获得较高的滤波精度。