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公开(公告)号：CN115096303B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211024566.9
申请日：2022-08-25
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种GNSS多天线与INS紧组合定位定姿方法和设备，方法包括：通过杠杆臂向量和旋转矩阵，构建以惯导中心处的位置向量和速度向量表示的双差载波和双差伪距率量测方程；顾及多天线GNSS观测值组成双差观测值时的相关性，利用误差传播定律构建GNSS多天线与INS紧组合系统观测值的协方差矩阵；根据双差载波和双差伪距率方程，及协方差矩阵，构建紧组合系统的基于变量改正数的量测方程；以位置、速度、姿态等误差作为系统的状态向量，采用一阶高斯马尔科夫过程建立系统状态方程，并进行卡尔曼滤波解算，得到惯导中心各时刻位置、速度、姿态的最优估计。本发明定位定姿的稳定性和精度高。
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公开(公告)号：CN115267855A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211208408.9
申请日：2022-09-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种GNSS‑INS紧组合中异常值探测方法和平差定位方法，异常值探测包括：通过INS位置递推获取多个观测卫星在历元k的载波相位双差预测值，再根据载波伪距原始观测值确定各观测卫星在历元k的载波相位双差观测值，对预测值与观测值求差得到各观测卫星在历元k的载波相位双差的残差；将所有观测卫星在历元k的载波相位双差的残差排序，计算残差序列中部分残差的标准差；将每个残差与n倍标准差比较，若大于n倍标准差，则该观测卫星在历元k的观测值为异常值；平差定位方法将异常观测值剔除处理，再利用异常值剔除后的观测数据进行平差定位。本发明可避免环境变化对探测判定准则的影响，识别准确度高，定位更准确。
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公开(公告)号：CN111047579A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911282658.5
申请日：2019-12-13
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种特征质量评估方法，利用线特征的显著性、线特征的鲁棒性和虚拟线长度这三种指标对图像特征的质量进行评估，能够提取高质量的图像局部特征，并能够实现高精度的图像虚拟线特征匹配。本发明还公开一种图像特征均匀提取方法，基于特征质量评估和图像格网划分的策略，实现了特征在图像空间上的均匀分布。与现有最优技术UR-SIFT相比，本发明的有效性和鲁棒性更好。
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公开(公告)号：CN107152916B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201710339600.4
申请日：2017-05-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供一种基于视觉测量的大气折光校正方法，包括获得变形监测合作标志及其参数、获得目标的原始位移量、获得大气折光引起的目标偏移量以及通过目标的原始位移量和大气折光引起的目标偏移量获得大气折光校正后目标的实际位移量；所述获得大气折光引起的目标偏移量具体包括获取像距、获取物距以及计算大气折光引起的目标偏移量等步骤。应用本发明的方法，通过模块化设计，便于获取所需参数值；本发明具体技术方案中仅需依赖于监测目标的成像特点，而无需额外的测量仪器(如全站仪、水准仪、气象仪等)和额外的人工操作，成本得到大大降低；本发明方法具备实时改正大气折光的能力，同时也不需要借助参照目标，具有操作简便性和实时性。
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公开(公告)号：CN106066901B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201610257711.6
申请日：2016-04-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种GNSS自动化变形监测的基准点稳定性分析方法，该方法主要包含以下步骤：对GNSS观测数据进行解算，得到基准点的坐标残差时间序列；对基准点坐标残差时间序列中的粗差进行探测和剔除；提取并剔除序列中的线性趋势项和周期项；若剔除趋势及周期项后的坐标残差序列有缺失数据，则对时间序列进行插值；提取出残差时间序列的共模误差，并从各残差序列中剔除该共模误差；最后对所剩残差序列用量化计算法判定该序列是否服从正态分布，若是则判定基准点稳定，否则不稳定。本发明可以有效地对站点共性的误差进行剔除，提高坐标时间序列的信噪比，最终使得站点的坐标时间序列主要误差仅为观测随机噪声，从而判断出站点是否稳定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103630914B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201310684445.1
申请日：2013-12-10
Applicant: 中南大学
IPC: G01S19/28
Abstract: 本发明公开了一种GNSS基线解算参考卫星选择方法，该方法主要包含以下步骤：根据GNSS载波相位观测方程建立站间差单差模型，削弱空间相关类误差的影响；根据基准站与流动站共视观测卫星列表选择卫星构建双差模型，引入基于IGGIII模型的等价权模型重新设定每一个双差观测值的权重，利用稳健估计模型抑制观测异常的影响；依据建立的双差模型计算每一颗共视卫星作为参考卫星所对应的方差膨胀因子；根据计算的VIF值的大小确定参考卫星。与现有的方法相比，本发明不仅考虑了空间卫星分布结构，而且顾及了观测值的质量，因此，本发明可以确定最合理的参考卫星，定位精度与可靠性均有较大提高。
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公开(公告)号：CN106441138A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610892316.5
申请日：2016-10-12
Applicant: 中南大学
IPC: G01B11/16
CPC classification number: G01B11/16
Abstract: 本发明提供了一种基于视觉测量的变形监测方法，属于变形监测技术领域，包括以下步骤：设计变形监测的标志板，标志板为白色的底板和设置在底板上的四个黑色的圆片，圆片的边界不能相切或相交或重合，两个圆片的圆心连线为第一连线，剩余两个圆片的圆心连线为第二连线，第一连线和第二连线垂直相交；建立不同分辨率的特征轮廓模型；采集不同时间点的后续图像，精确提取后续图像上椭圆的中心坐标，即为标志点的坐标；计算标志点在后续图像中的位移，并对计算得到的位移进行校正处理，得到标志点的实际位移。该基于视觉测量的变形监测方法，操作简单、自动化程度高、成本低、精度高、数据处理简单、效率高。
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公开(公告)号：CN118465800B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410916833.6
申请日：2024-07-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明涉及卫星导航技术领域，具体涉及一种复杂环境下GNSS观测值多粗差处理方法，利用后验残差选取部分卫星构建卫星子集，通过迭代、更新，利用子集计算识别粗差，有效避免先验位置偏差导致粗差识别错误带来的问题，最后针对含有粗差的观测值进行降权处理，克服了传统方法计算量大、多粗差识别不准确、复杂场景定位结果不可靠的缺点，通过本方法剔除GNSS观测值中的粗差，得到更可靠的定位结果。
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公开(公告)号：CN115096191B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202210162042.X
申请日：2022-02-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于移轴相机的桥梁多点位移监测方法，步骤S1：在桥梁的首端或尾端选择一个稳定区域安装移轴相机，在桥梁上沿其道路方向安装若干个测点，在桥梁的稳定平台上安装至少两个参考点；步骤S2：调节移轴相机的机身与镜头之间的相对位置，使图像平面和镜头平面之间呈夹角设置，移轴相机的对焦平面不再平行于镜头平面，所有的参考点和测点均位于移轴相机对焦平面形成的景深范围内；步骤S3：采集图像数据，计算获得各测点的位移数据。本发明的方法仅依靠单个相机视图，实现桥梁道路沿线上所有测点的一次性高分辨率和清晰成像；借助两个稳定参考点，对因相机失稳运动引起的测量误差的补偿，获取桥梁上各个测点的高精度位移结果。
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公开(公告)号：CN115930799A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310062257.9
申请日：2023-01-17
Applicant: 中南大学
IPC: G01B11/02
Abstract: 本申请涉及一种视觉位移测量装置及其大气湍流误差削弱方法，大气湍流误差削弱方法包括如下步骤：将视觉位移测量装置放置在目标前方，调整视觉位移测量装置与目标之间的距离以及微透镜阵列和相机之间的距离，使得目标于微透镜阵列与相机之间形成中间实像面；相机采集目标物体的成像图片，每一个微透镜的成像为一个子路径图像，提取每一帧图像上所有子路径图像的质心坐标；计算第一帧图像与其他帧图像对应子路径图像质心坐标之间的相对位移；计算所有子路径图像的位移均值，得到湍流误差削弱后的位移；将湍流误差削弱后的位移转换为目标实际位移。实现了待测目标空间上成像光束的多路径分割，并以平均多路径位移的方式削弱湍流随机误差。
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