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公开(公告)号：CN103995272B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410259221.0
申请日：2014-06-11
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/47
Abstract: 本发明涉及一种INS辅助GPS接收机射频前端的INS/GPS组合方法。首先通过组合滤波器将INS导航信息和GPS导航信息进行融合，修正INS导航信息误差，然后利用修正后的INS导航信息和GPS导航电文实时计算载体相对于每颗卫星的多普勒频移，并将得到的多普勒频移换算为GPS中频信号载波的波长变化。最后根据载波的波长变化实时调节GPS接收机射频前端ADC的采样时间间隔，补偿因为多普勒频移导致的中频数字信号采样点变化，隔离多普勒频移对GPS接收机跟踪环路的影响。
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公开(公告)号：CN105424057A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510725630.X
申请日：2015-10-30
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
CPC classification number: G01C25/005
Abstract: 本发明公开了一种基于改进LMD的光纤陀螺振动信号分析方法，属于惯性导航技术领域。本发明运用改进的LMD方法对振动信号进行了时频域分解，得到对应原信号中不同频率段的一系列谐波信号，最后通过消除由振动引起的光源波动噪声和陀螺漂移，重构得到去除振动噪声的输出信号。本发明中的改进LMD方法，采用三次样条插值来替换滑动平均方法，同时采用镜像延拓方法来改善可能存在的端点效应问题，对于分解的终止条件则引入了具有更快收敛速度的OC判定。对于分量信号，应用核主成分方法进行分析，使用能量占比方法分离反映振动影响的有效信号和噪声，最后完成光纤陀螺振动信号的有效分析。
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公开(公告)号：CN103630137B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310633933.X
申请日：2013-12-02
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明公布了一种用于导航系统的姿态及航向角的校正方法，包括提出了基于改进扩展卡尔曼滤波的椭球拟合方法进行磁强计误差补偿、姿态角的误差二级建模和校正以及实现整个系统误差校正的有效方法。本发明用于由惯性测量单元(IMU)和磁强计等组成的惯性组合导航与定位系统中的姿态及航向角的误差校正。磁场补偿方法从二维椭圆拟合拓展到三维椭球体拟合，利用新的椭球模型和改进扩展卡尔曼滤波方法进行椭球拟合，该方法可以有效地实现载体动态实时地自身三维磁场干扰的补偿，提高地磁场的测量精度，从而提高载体航向角的精度；对导航系统输出的姿态角信息进行误差二级建模，然后对其补偿以实时提高姿态角的精度。
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公开(公告)号：CN102880784B
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201210268698.6
申请日：2012-07-31
Applicant: 东南大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提出了一种基于数据依赖的组合服务可信性计算方法。由BPEL语言编写的组合服务的可信性由组合服务的控制结构、组件服务间的依赖关系、组件服务的信任值以及用户反馈共同决定。首先由BPEL流程中变量的依赖关系推导出组件服务间的依赖关系，并根据这种依赖关系对组件服务的纯粹信任值进行预处理；其次对BPEL中的控制结构，包括顺序、选择、并发和循环，提出不同的约减规则，以计算组合服务基于控制结构的信任值；最后通过用户反馈信息修正基于控制结构的信任值，作为组合服务最终的全局信任值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104573248A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510022939.2
申请日：2015-01-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开一种基于EMD的光纤陀螺温度漂移多尺度极限学习机训练方法，包括以下步骤：1)将光纤陀螺在不同变温速率环境下的漂移输出数据分别采用有界的整体经验模态分解(EEMD)方法分解为一系列的本征模态函数；2)采用样本熵(SE)测度理论计算1)中的本征模态函数(IMF)的SE值；3)根据SE值的波动趋势和大小确定噪声主导的IMF集合以及具有不同自相似特征的IMF集合；4)将步骤3)确定的表现具有相近自相似性特征的IMF叠加作为ELM模型训练输入，以该组输出数据对应的温变速率下的温度梯度作为另一输入训练ELM模型，类似的，不同的自相似性IMF叠加与对应的温度梯度训练生成不同的ELM模型；5)累加步骤4)生成的多个ELM模型得到最终的集成多尺度模型。
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公开(公告)号：CN103441515B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201310423843.8
申请日：2013-09-17
CPC classification number: Y02E40/34
Abstract: 本发明公开了一种无功补偿装置，属于电力系统无功控制技术领域。本发明的无功补偿装置采用并联电容器为基础无功补偿手段，设定为第Ⅲ级补偿；为了实现无功控制快速响应，采用SVC作为快速控制补偿手段，设定为第Ⅱ级补偿；为了实现无功控制连续性，采用SVG作为连续控制补偿手段，设定为第Ⅰ级补偿；并在无功补偿和电压控制过程中采用分级响应机制，进行三级模式协调控制：首先动作Ⅰ级补偿实现快速连续无功补偿，然后动作Ⅱ级补偿实现快速离散无功补偿，最后动作Ⅲ级补偿实现大容量无功补偿。本发明既可以解决规模化间歇性能源并网后的无功补偿问题，又可以实现无功补偿与电压控制的精确调节，从而满足电力系统电压运行要求。
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公开(公告)号：CN102780580B
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201210209892.7
申请日：2012-06-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公布了一种基于信任的组合服务优化方法，其综合考虑组件服务间的接口匹配性和具体绑定方案的可信性，从保障服务的可组合性和求解信任值最高的具体绑定方案两方面实现基于信任的组合优化。本发明的方法首先在抽象组合流程的基础上获得每个抽象服务对应的具体服务集；其次解析具体服务的接口描述文档，并依据解析结果将具有相同或相似接口的具体服务聚为一类；然后在聚类的基础上实现基于功能和接口匹配的服务组合模板；再根据用户的需求定义可信性评估影响因素和权重参数；最后依据组合流程的控制结构提出不同的约减规则计算组合服务的信任值，选择信任值最高的方案实现具体绑定，以提高组合服务的组合成功率，提高和保障组合服务的可信性。
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公开(公告)号：CN103593538A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310619024.0
申请日：2013-11-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种遗传算法优化动态递归神经网络的光纤陀螺温度漂移建模方法，包括以下四个步骤：(1)网络参数初始化，建立改进Elman神经网络模型；(2)训练及测试样本的获取；(3)训练改进Elman神经网络并通过遗传算法优化模型参数；(4)光纤陀螺预测输出及误差补偿。通过引入具有自反馈连接权的改进Elman神经网络来对经去噪算法处理的光纤陀螺输出进行训练，并采用遗传算法不断迭代优化模型参数，根据不同参数下模型的误差大小，从而得到最优的模型。本发明在兼顾算法复杂性的同时提高了光纤陀螺温度漂移模型的准确性，拓展了其在工程中的应用，具有一定的实际意义。
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公开(公告)号：CN102780580A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210209892.7
申请日：2012-06-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公布了一种基于信任的组合服务优化方法，其综合考虑组件服务间的接口匹配性和具体绑定方案的可信性，从保障服务的可组合性和求解信任值最高的具体绑定方案两方面实现基于信任的组合优化。本发明的方法首先在抽象组合流程的基础上获得每个抽象服务对应的具体服务集；其次解析具体服务的接口描述文档，并依据解析结果将具有相同或相似接口的具体服务聚为一类；然后在聚类的基础上实现基于功能和接口匹配的服务组合模板；再根据用户的需求定义可信性评估影响因素和权重参数；最后依据组合流程的控制结构提出不同的约减规则计算组合服务的信任值，选择信任值最高的方案实现具体绑定，以提高组合服务的组合成功率，提高和保障组合服务的可信性。
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