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公开(公告)号：CN107404707A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710732823.7
申请日：2017-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: H04W64/006 , G01S5/0278 , H04W4/70
Abstract: 一种基于最小误差传播的锚节点优化选择的最小二乘定位方法，涉及锚节点优化选择的最小二乘改进定位方法。本发明是为了有效解决通信距离估计误差导致定位精度较低的问题。本发明所述的一种基于最小误差传播的锚节点优化选择的最小二乘定位方法，首先采用双边对等距离估计的方法获得未知节点到各个锚节点间距离估计的多个样本值，并统计分析，得到各个距离估计值的统计均值和统计标准差；然后采用动态滑动窗口和单遍扫描的方法获得距离估计统计均值及统计标准差乘积值最小的几个距离估计结果，并选择对应的锚节点构造最小二乘定位方程组；最后采用最小二乘准则获得高精度的定位结果。
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公开(公告)号：CN107371237A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710732851.9
申请日：2017-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: H04W64/003 , H04W64/006 , H04W72/1231 , H04W76/40
Abstract: 一种无线定位中锚节点优化选择算法，涉及最小二乘定位计算、最大似然定位计算过程中的锚节点优化选择。本发明是为了有效解决最小二乘、最大似然定位计算过程中锚节点的高效率优化选择问题。本发明所述的一种无线定位中锚节点优化选择算法，首先定义估计质量参数滑动窗口；然后采用估计质量参数滑动窗口在估计质量参数序列中单遍扫描，并不断进行比较和数值调整；最后获得高质量的距离估计值及其对应的锚节点，为后续高精度的最大似然、最小二乘定位计算提供支撑。
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公开(公告)号：CN107271950A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710365982.8
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: G01S5/021 , G01S5/06 , H04W4/023 , H04W64/003
Abstract: 一种基于三边测量定位的不确定性分析方法，涉及基于三边测量定位计算过程中的不确定性分析。本发明是为了有效解决三边测量定位计算过程中的不确定性敏感性分析和不确定性综合问题。本发明所述的一种三边测量定位计算的不确定性敏感分析方法，首先构建定位网络，并测量三边定位中各个距离估计的不确定性；然后采用偏微分的方法计算各个不确定性因素的敏感因子，评估各个不确定性因素的不确定性对定位结果的影响程度，为改善通信距离估计精度的方法提供支持；最后对不确定性进行综合，获得三边定位计算结果的不确定度，以此评估定位计算结果的质量，为导航等后续处理方法提供参考和决策信息。
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公开(公告)号：CN107219499A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710365987.0
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S5/02
CPC classification number: G01S5/0278
Abstract: 一种基于最小二乘定位的不确定性分析方法，涉及基于最小二乘定位计算过程中的不确定性分析。本发明是为了有效解决最小二乘定位计算过程中的不确定性敏感性分析和不确定性综合问题。本发明所述的一种基于最小二乘定位计算的不确定性敏感分析方法，首先测量最小二乘定位计算中各个不确定性因素的不确定性；然后采用偏微分的方法计算各个不确定性因素的敏感因子，评估不确定性因素对定位计算结果的影响程度，为改善最小二乘定位精度方法提供支持；最后对不确定性进行综合，获得最小二乘定位计算结果的不确定度，以此评估定位计算结果的质量，也为导航等后续处理方法提供参考和决策信息。
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公开(公告)号：CN107192978A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710365976.2
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S5/02
CPC classification number: G01S5/0278
Abstract: 一种基于加权质心定位的不确定性分析方法，涉及基于加权质心定位计算过程中的不确定性分析。本发明是为了有效解决加权质心定位计算过程中的不确定性敏感性分析和不确定性综合问题。本发明所述的一种基于加权质心定位计算的不确定性敏感分析方法，首先测量加权质心定位计算中各个不确定性因素的不确定性；然后采用偏微分的方法计算各个不确定性因素的敏感因子，评估不确定性因素对定位计算结果的影响程度，为改善加权质心定位精度方法提供支持；最后对不确定性进行综合，获得加权质心定位计算结果的不确定度，以此评估定位计算结果的质量，也为导航等后续处理方法提供参考和决策信息。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106125070A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610436832.7
申请日：2016-06-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S11/00
CPC classification number: G01S11/00
Abstract: 一种nanoLOC距离测量异常值消除方法，涉及无线定位环境中的精确距离估计技术。本发明是为了解决实际无线定位中异常距离测量值对定位结果的负面影响问题。本发明所述的一种nanoLOC距离测量异常值消除方法，采用基于排序的迭代异常值去除策略，能够高效地实现异常值消除。首先未知节点在每个定位点重复测量其与锚节点间的距离值，然后对这些距离测量值序列进行自小到大排序，并计算这些距离测量值序列的统计均值和标准差；然后采用迭代判断消除的策略，逐一消除异常值，为实现高精度的距离估计和定位提供数据基础。本发明适用于无线环境和水下的高精度距离估计。
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公开(公告)号：CN119879908A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510075513.7
申请日：2025-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供了一种旋翼无人机矢量磁干扰在线补偿方法及系统，属于地磁矢量测量技术领域。为了解决磁矢量测量值同时受到磁力计噪声和姿态测量噪声的影响，导致地磁矢量计算的精度受到限制，磁补偿效果受限；以及旋翼无人机机动姿态受限，测量数据多重共线性严重，导致模型参数求解困难的问题。本发明在递推过程中通过自适应指数加权移动平均噪声协方差估计器对噪声进行快速地估计，实时调节递推总体最小二乘法的噪声协方差矩阵，减少噪声的影响，提高地磁矢量误差影响下的补偿精度，同时在递推总体最小二乘法递推过程中对协方差矩阵进行自适应正则化，提高多重共线性影响下的补偿参数估计精度。
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公开(公告)号：CN119759062A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411942344.4
申请日：2024-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本申请提供一种分布式野生动物监测系统，包括若干个无人机及设置于每个无人机上的监测调度装置，所述监测调度装置包括：数据采集单元，用于获取无人机的状态以及监测数据；识别单元，用于识别环境状态、目标野生动物的实际状态及行为模式；追踪控制单元，包括目标追踪模块与运动预测模块，其中，运动预测模块在目标野生动物的行为模式为高速运动模式时输出其预测状态；目标追踪模块基于无人机的状态、监测环境数据、目标野生动物的实际状态或预测状态确定对目标野生动物进行监测的追踪动作，数据同步单元，用于与其他无人机上安装的监测调度装置进行数据同步。本申请提供的监测系统，能够持续地对目标野生动物进行有效监测。
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公开(公告)号：CN116032036B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202211725438.7
申请日：2022-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H02J50/90 , H02J7/00 , G06T7/80 , B63C11/52 , B60L53/30 , B60L53/12 , B60L53/37 , B60L53/126 , B60L53/38 , B60L53/36
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉定位的水下机器人无线充电系统及方法，涉及水下机器人充电技术领域。本发明的技术要点包括：所述系统包括水下无线充电装置和水下机器人；其中，水下无线充电装置包括定位Aruco二维码、竖直定位杆、无线充电发射模块、六个支撑固定“Y”形架、两个永磁铁；水下机器人的框架为由三层横板、左右两个上侧板、左右两个下侧板组成的“曰”型框架，框架内包括浮力块、电子仓、推进器、电池仓、机械爪、无线充电接收模块、水平金属定位杆；所述方法基于所述系统实现，利用视觉定位辅助水下机器人与水下无线充电装置对接。本发明提高了水下机器人和水下无线充电装置对接的成功率和效率，易实现水下机器人的可靠充电。
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公开(公告)号：CN116907501B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202310798488.6
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明一种基于分层式扩展卡尔曼滤波的无人机群协同定位方法及系统，涉及无人机定位技术领域，为解决现有的卡尔曼滤波针对大型无人机群协同定位，存在扩展性和灵活性低，且算法复杂度高的问题。包括如下步骤：S1、对目标从无人机i在t‑1时刻的状态值#imgabs0#和协方差矩阵#imgabs1#进行初始化；S2、构建状态方程，计算状态估计值；S3、计算目标从无人机i与主无人机层的主无人机j之间的量测值#imgabs2#S4、计算误差协方差矩阵估计#imgabs3#S5、计算目标从无人机i的系统增益矩阵#imgabs4#S6、对状态估计值及误差协方差矩阵进行更新。本发明计算量小、实时性高、收敛速度快。融合了多个传感器的信息，提高了系统的稳定性。
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