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公开(公告)号：CN115031725A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210280446.9
申请日：2022-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种DVL多波束标定方法，包括：建立DVL波束量测结构模型，对模型进行四元数表示，选取状态量和量测信息，建立基于四元数表示的状态预测方程、量测预测方程和非线性量测方程的雅克比矩阵；使用EKF对四波束进行标定，将状态预测方程、量测预测方程和非线性量测方程的雅克比矩阵代入卡尔曼滤波器中得到安装偏差角四元数及结构角误差估计值；重置卡尔曼滤波器中状态量及状态先验协方差矩阵，状态量作为下一次滤波的状态初值，获得载体速度信息的迭代更新公式，重复迭代循环次数n，获得安装偏差角四元数及结构角误差估计值。本发明提高了标定精度，在迭代后具有更稳定的误差均值及标准差。
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公开(公告)号：CN111323050B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202010196612.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种捷联惯导和多普勒组合系统标定方法，包括：步骤一：构建捷联惯导/GPS组合系统，并计算组合导航系统在载体系下速度，同步获取多普勒输出的多普勒坐标系下速度。步骤二：构建捷联惯导/多普勒大安装偏差角及刻度系数误差的模型。步骤三：构建捷联惯导/多普勒安装偏差角及刻度系数误差的相关系统方程及量测方程。步骤四：利用卡尔曼滤波对安装偏差状态量及刻度系数误差进行估计，完成标定任务。本发明适用于SINS/DVL组合导航系统任意未知安装偏差角条件下的标定方法，具有较高的工程应用价值，利用SINS/GPS组合导航的速度作为参考速度，同时利用卡尔曼滤波技术进行状态估计，标定结果精度高。
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公开(公告)号：CN109459040B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201910033350.0
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明属于定位技术领域，具体涉及一种基于RBF神经网络辅助容积卡尔曼滤波的多AUV协同定位方法。本发明包括以下步骤：建立多AUV协同定位状态空间模型；创建一个RBF神经网络；在基准参考位置可用时，通过CKF进行多AUV协同定位估计；收集RBF神经网络的训练数据；对RBF神经网络进行训练；基准信号中断，停止训练RBF神经网络，继续进行CKF协同定位估计；估计CKF协同定位滤波误差；补偿滤波状态更新估计值。本发明在多AUV协同定位情况下，考虑跟随AUV航向漂移误差、洋流速度影响及与距离相关的水声噪声，具有更高的实用价值；利用RBF神经网络对CKF滤波估计值进行补偿，协同定位精度和稳定性显著提高；本发明算法易于实现。
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公开(公告)号：CN111323049B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202010196578.4
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种粒子群算法的粗对准方法，包括：步骤一：建立多矢量定姿模型，求解水平姿态；步骤二：建立粒子群算法模型；步骤三：构建粒子群适应度函数；步骤四：粒子早熟收敛问题的解决；步骤五：进行载体坐标系对导航坐标系姿态矩阵的更新；本发明充分利用惯性系对准算法水平姿态收敛较快的特点，极大降低了构造粒子群算法适应度函数的难度。本发明利用粒子群算法的快速估计能力，将粒子群算法应用到惯性系的粗对准之中，极大缩短了摇摆基座的对准时间。
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公开(公告)号：CN111323050A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010196612.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种捷联惯导和多普勒组合系统标定方法，包括：步骤一：构建捷联惯导/GPS组合系统，并计算组合导航系统在载体系下速度，同步获取多普勒输出的多普勒坐标系下速度。步骤二：构建捷联惯导/多普勒大安装偏差角及刻度系数误差的模型。步骤三：构建捷联惯导/多普勒安装偏差角及刻度系数误差的相关系统方程及量测方程。步骤四：利用卡尔曼滤波对安装偏差状态量及刻度系数误差进行估计，完成标定任务。本发明适用于SINS/DVL组合导航系统任意未知安装偏差角条件下的标定方法，具有较高的工程应用价值，利用SINS/GPS组合导航的速度作为参考速度，同时利用卡尔曼滤波技术进行状态估计，标定结果精度高。
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Patent Agency Ranking
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：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：CN111397607B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010197422.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种采用并行融合机制的信息滤波方法，通过将实时更新的局部后验估计均值和协方差用于局部无迹信息滤波器，使无迹信息滤波器和加权平均一致性滤波器并行运行，保证算法在随机动态通信拓扑正常运行，对平均一致性滤波器的改进和通信拓扑拉普拉斯矩阵次小特征根的最大化，使算法具有更好的稳定性，准确率和收敛速率，具有较高的工程应用价值。
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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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