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公开(公告)号：CN106840202A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710017615.9
申请日：2017-01-11
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种陀螺振动信号提取与补偿方法。振动提取采用掩膜EMD(经验模态分解)算法，其中掩膜信号的频率是以陀螺输出信号的最高频率作为基频的。以粒子算法(PSO)对掩膜信号的频率和掩膜信号的幅值在指定范围内进行寻优。PSO算法中的适应度函数与掩膜EMD分解的IMF个数、振动IMF与陀螺振动信号之间的相关系数有关。对掩膜EMD分解后的信号，通过提取振动IMF，进而分离出噪声IMF和补偿输出IMF。
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公开(公告)号：CN110015424B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910283305.0
申请日：2019-04-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种具备定位跟踪及识别功能的空投装置及其使用方法，包括降落伞和空投箱，其特征在于：所述空投箱包括下壳体和上盖，所述上盖上设置有锁孔结构，所述下壳体上设置有与锁孔结构相配合用于开闭锁的人脸识别模块，所述上盖上设置有用于传递空投箱状态信号给指挥部的控制系统模块，所述控制系统模块包括报警模块和导航系统模块，所述导航系统模块包括ARM处理器、通信模块、定位模块、电池组模块和开关信号采集模块。本发明通过控制系统模块实现了对于空投箱的定位跟踪，借助多层缓冲装置的作用，实现了平稳着陆，空投箱具备高防盗性能并且可通过定位跟踪快速找回空投箱，实现空投箱的高回收率和利用率。
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公开(公告)号：CN113432608A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110152328.5
申请日：2021-02-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于INS/CNS组合导航系统的基于最大相关熵的广义高阶CKF算法，该方法包括以下步骤：(1)构造INS/CNS组合导航系统滤波模型；(2)根据构造的滤波模型进行滤波算法的时间更新；(3)引入最大相关熵准则和新的判断准则，进行滤波算法的量测更新。本发明不仅保留了广义高阶CKF算法的优点，而且还表现出对非高斯噪声的鲁棒性能，从而提高了INS/CNS组合导航系统的导航精度。
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公开(公告)号：CN111504310A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010361402.X
申请日：2020-04-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种新的弹载INS/CNS组合导航系统建模方法。本发明针对星敏感器低频误差影响弹载导航系统姿态确定精度的问题，首先将星敏感器低频误差引起的姿态误差建模为一阶高斯-马尔可夫过程，然后将其扩充为状态量，推导一种新的弹载INS/CNS组合导航系统状态方程和量测方程。本发明的有益效果在于：在本发明提出的弹载INS/CNS组合导航系统建模方法基础上，使用卡尔曼滤波方法可以进一步提高弹载INS/CNS组合导航系统的定姿精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110881011A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911099764.X
申请日：2019-11-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种自适应载波参数闭环迭代估计方法，应用于全球卫星导航系统中载波多普勒频率和载波相位的估计。首先设置本地载波参数初值，包括多普勒频移初值和载波相位初值；然后生成本地载波信号，并对本地载波信号与接收到的卫星信号进行相干积分和非相干积分，结果作为代价函数；调整本地载波多普勒频移的取值，直到代价函数达到最大；计算载波相位并利用此时的载波参数计算下一数据处理周期的载波参数初值；重复上述过程直到所有采样数据处理完毕。其中调整本地载波多普勒频移的取值采用阻尼系数和信任域进行计算并实现自适应切换。本方法收敛速度快，可实施性强，还可以根据不同实验环境自适应调节，以提高载波参数估计精度和速度。
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公开(公告)号：CN110033415A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910212674.0
申请日：2019-03-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Retinex算法的图像去模糊方法，包括以下步骤：S1：利用Retinex算法对原始模糊图像进行处理，得到图像边缘被增强的模糊图像，将图像边缘被增强的模糊图像作为步骤S2的输入；S2：进行解卷积操作，以获得初始复原图像；S3：计算步骤S2中初始复原图像的梯度映射，消除初始复原图像中的噪声；S4：利用步骤S3中的梯度映射对原始模糊图像的模糊核进行估计；S5：判断步骤S3得到的消除噪声后的初始复原图像和步骤S4得到的模糊核是否为最佳结果：如果是，直接进行步骤S6；否则，将步骤S3得到的消除噪声后的初始复原图像作为步骤S2的输入，返回步骤S2；S6：利用步骤S5中得到的最佳模糊核，对原始模糊图像进行最终的解卷积，以获得最终的复原图像。
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公开(公告)号：CN109948245A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910203304.0
申请日：2019-03-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种基于iFEM(Inverse Finite Element Method)方法及RZT(Refined Zigzag Theory)理论的机翼基线动态位置测量方法，包括四个步骤：确定所选机翼的机翼三维模型，然后设计机翼表面FBG(Fiber Bragg Grating)传感器阵列和应变花的排布计，接着建立基于RZT理论的逆有限元仿真模型，最后测量数据的读取与转换，得出机翼基线的动态位置。本发明实现一种基于RZT理论的机翼基线动态位置测量方法，鲁棒性好，适应性强。
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公开(公告)号：CN108198151B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810117470.4
申请日：2018-02-06
Applicant: 东南大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RL反卷积算法的星图去模糊方法，包括：(1)在星图模拟器中设置基本模拟参数，使用基本模拟参数模拟出清晰星图及对应的模糊星图；(2)根据惯性传感器元件数据计算各个所述模糊星图的点扩散函数；(3)采用RL反卷积算法完成星图去模糊化，并记录去模糊效果最优迭代次数和迭代步长；(4)将每幅模糊图像的点扩散函数、迭代次数和迭代步长作为输入进行神经网络预测模型的离线训练，训练完成后得到预测模型，输出为迭代次数和迭代步长。本发明克服了传统RL反卷积去模糊算法需要人为手动试探迭代次数、迭代步长来完成星图去模糊的缺点，提高了算法的实时性并且还显著提高了星图去模糊的效果。
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