-
公开(公告)号：CN118886222A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411045231.4
申请日：2024-08-01
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Tikhonov正则化的最优整数等变估计定位方法，包括：对于条件数偏高的病态观测模型法矩阵，在标准最小二乘目标函数中加入根据法矩阵定义的正则化惩罚项，获取较为稳定的最小二乘有偏估计量，随后在整数最小二乘目标函数中加入依据模糊度浮点解验后方差‑协方差矩阵设计的正则化惩罚项，进一步在LAMBDA算法中获取更为准确的候选模糊度搜索结果和相对合理的候选模糊度权重分配。完成上述两步正则化，基于BIE估计的验后方差完成定位解的可靠性检验。本发明在标准最小二乘估计与整数最小二乘搜索过程中分别采用正则化方法，并利用BIE估计的验后方差作为定位解的评估指标，提升了复杂环境下BIE估计的定位稳定性和准确性。
-
公开(公告)号：CN117538919A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311568215.9
申请日：2023-11-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对流层残差估计的参考站间异常模糊度检测方法，包括：提出利用模糊度固定回代后得到的各量测方程对应的天顶对流层估计残差，引入统计学检验筛选可能存在的模糊度异常值；由于原天顶对流层残差呈长尾尖峰非标准正态分布，本发明提出利用Box‑Cox变换将残差变换到标准正态分布，即使得残差平方和满足卡方分布；结合高度角阈值与卡方临界值判断，优选观测数据噪声小、模糊度固定正确的卫星对，重新估计天顶对流层延迟；利用新计算的天顶对流层延迟得到每颗卫星的双差对流层延迟参考值，对初次筛选中剔除的卫星重新进行模糊度检验，有效提升对卫星模糊度固定情况的判别能力，提高网络RTK的服务质量。
-
公开(公告)号：CN115267864A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210914462.9
申请日：2022-08-01
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/44
Abstract: 本发明公开了一种多频GNSS分步全概率整数模糊度解算方法，首先建立多频GNSS非组合几何相关函数模型，在观测值方程的参数域对基础模糊度进行重参化，得到超宽巷、宽巷和窄巷模糊度参数形式；然后基于各级模糊度的浮点解，以高置信度为阈值条件进行模糊度候选值选取，将全概率的无穷候选值问题约化为有限计算问题，从而得到基于有限个整数候选向量的全概率整数解；再基于加权平均准则，计算得到模糊度全概率整数解方差，对各级模糊度解算的精度评价；最后，依据条件方差公式对下一级的模糊度进行约束，实现各级模糊度的解算。本方法将常规的逐级整数固定模式转变为逐级全概率解算模式，在规避模糊度错误固定风险的同时，能够有效提高定位利用效率。
-
公开(公告)号：CN111103600A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN202010050715.3
申请日：2020-01-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明在常规基于高度角的随机模型基础上，提出了一种基于单频信噪比归一化的GPS/BDS多路径实时抑制方法，所提模型利用卫星高度角和信噪比对多路径误差进行检测，并对城市环境下的卫星进行降权处理。具体来说，对于同一站点，首先在理想环境下针对不同类型的卫星采用不同的信噪比标定方法进行标定，在城市环境下受多路径影响的信噪比观测值会偏离标定值，利用这一特性完成对多路径误差的检测，根据偏离值对该卫星进行降权处理以抑制多路径误差。最后对卫星残差进行一致性检验，进一步削弱多路径误差对定位结果的影响。通过两组RTD定位实验验证了在城市环境下，本发明提出的方法可以实时抑制多路径误差，提高定位精度。
-
公开(公告)号：CN109101902A
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：CN201810815396.3
申请日：2018-07-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无监督学习的卫星NLOS信号检测方法，使用无监督学习对GNSS信号进行分类的关键是从GNSS原始观测数据中提取主要特征，综合考虑不同特征对于GNSS接收信号的影响，选定信噪比、伪距残差和卫星高度角三个参数构成聚类分析的特征向量；将三个特征值数据进行标准化处理；对每个特征值设定合适的权重，采用k-means++聚类算法将观测数据划分为视线(LOS)、多径和NLOS三类；将NLOS信号分离后，进行GNSS定位。相较于有监督学习的分类方法，本发明简单有效、易于实现，且无需使用先验信息，能显著降低运算负荷和GNSS设备成本，并提高复杂环境下GNSS定位精度；与传统的阈值法以及RAIM算法相比较，该方法在改善定位的精度方面具有一定的优势。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107887787A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711379542.4
申请日：2017-12-19
Applicant: 东南大学
IPC: H01S3/10
CPC classification number: H01S3/10
Abstract: 本发明提供了一种基于PDMS聚合物的柔性量子点随机激光器，包括两层PDMS薄膜层以及两层PDMS薄膜层之间夹置的渗透层，PDMS薄膜层中的交联剂浓度大于4%，渗透层中的交联剂浓度为2%-4%，渗透层为内应力分布不均匀的PDMS薄膜层，渗透层上设有至少一组由中心点向各方向发散的若干条线性凹槽或至少一组由中心点逐渐扩散的若干个环形凹槽，凹槽供量子点渗透。本发明量子点在随机激光出射过程中充当增益介质的作用，利用渗透层的内应力分布不均，通过光弹性效应形成局域化折射率不一致，增强多重散射作用，达到了降低出射随机激光阈值的目的。本发明中量子点填充在浓度较低的渗透层内，相比玻璃基板表面的量子点薄膜，具有长时间运作的特点。同时由于PDMS是柔性材料，具有可弯曲的特点，可以实现柔性随机激光器制备。
-
公开(公告)号：CN119758379A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411986308.8
申请日：2024-12-31
Applicant: 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网陕西省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种面向北斗地基增强的电离层加权建模方法，包括：根据待插值点与基线的电离层延迟的相关性与二者之间的夹角有关的特性，提出以插值点到主参考站连线与各基线间夹角为自变量的权值函数；根据待插值点与基线的电离层延迟的相关性与二者之间的距离比值有关的特性，提出以插值点到主参考站间距离与各基线长度的比值为自变量的权值函数；综合上述两种权值函数，可得到归一化的电离层延迟样本权重，本发明利用该权重按BLUP框架的插值模型得到待插值点的值。在电离层活跃的大中型网内的各区域均能达到较高的内插精度，提高网络RTK的服务质量。
-
公开(公告)号：CN118913251A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411156421.3
申请日：2024-08-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种轻量化隐式神经地图的重定位方法，包括：首先对当前点云进行运动补偿校正，并体素降采样，训练构建轻量化及高分辨率的隐式神经地图；利用神经点特征进行闭环检测和校正，确保地图的一致性和准确性；引入惯性导航系统的预积分估计，用于为隐式配准提供先验初值，同时利用点到隐式神经模型的配准方法，实现基于轻量化隐式神经地图的状态估计；激光重定位提供的环境约束和惯性导航系统的动态估计有效结合，利用基于因子图框架融合重定位因子和预积分因子，实现实时鲁棒的定位定姿。本发明通过一种新颖的轻量化隐式神经地图存储模型，能够解决传统点云数据存储量大，重定位性能受地图分辨率影响的问题，同时能够实现定位精度的提升。
-
公开(公告)号：CN116242372B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202310002241.9
申请日：2023-01-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种GNSS拒止环境下UWB‑激光雷达(LiDAR)‑惯导(INS)融合定位方法，包括：首先对UWB的测距信息进行非视距误差的剔除，LiDAR点云进行原始观测运动畸变的补偿；UWB利用扩展卡尔曼滤波算法实现位置解算，计算初始位置和姿态，完成INS系统的初始化；UWB定位的同时需经过精度因子(DOP)、基站数量，观测残差进行质量判断，剔除误差较大的定位点；INS系统采用机械编排算法，实现高频位姿解算的同时，将结果作为先验用于LiDAR的动态匹配过程；后端构造维护一个轻量化的因子图，将激光雷达里程计的观测值、IMU预积分、UWB绝对观测进行融合以减少累积误差。本发明能为GNSS拒止环境下的实时定位问题提供一种可靠的解决方案，并能保持分米级的定位精度。
-
公开(公告)号：CN118330611A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410488418.5
申请日：2024-04-23
Applicant: 东南大学
IPC: G01S7/497 , G01S17/931 , G01S17/86
Abstract: 本发明公开了一种狭长环境激光雷达的单目相机环视补偿装置及方法，其中补偿装置包括机载激光雷达及点云补偿装置，将单目相机固定于云台上，利用云台拖动单目相机旋转，达到环视的效果；避免了全景相机的视场与激光雷达扫描场重合度不高的问题，也能解决固定式单目相机视场角不够的问题。补偿方法分为单目相机环视点云补偿方法与狭长环境补偿方法两部分；能够在进行一次相机‑激光雷达标定的情况下，实现单轴全角度的激光雷达补偿，且能够实现以相对较低成本对低线数雷达的场景扫描密度进行补偿。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
61
records
(took 0.026 seconds)
