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公开(公告)号：CN108827288A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810364478.0
申请日：2018-04-12
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对偶四元数的降维捷联惯性导航系统初始对准方法及系统，该方法首先建立了基于对偶四元数SINS的粗对准模型，解算出初始姿态阵作为精对准的初值；然后建立加性对偶四元数的数学误差模型，得到精对准过程中所需的状态方程与量测方程，并采用一种改进的奇异值分解的可观测度分析方法对系统进行降维处理；随后根据误差模型，在粗对准的基础上，建立基于对偶四元数的SINS精对准模型，并可以估计姿态失准角的信息。最后根据失准角的估计值对粗对准所确定的姿态矩阵进行修正，将修正后的矩阵作为导航解算的初始姿态阵。本发明在保证对准精度的前提下，降低了初始对准的模型复杂度以及加快了收敛速度。
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公开(公告)号：CN108168545B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201711373938.8
申请日：2017-12-04
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种拟牛顿法优化补偿系数的圆锥误差补偿算法，包括如下步骤：利用前一周期的输出信息，采用旋转矢量法进行陀螺输出角速率的多次采样，进行旋转矢量的获取；对周期项进行二次补偿；采用最优化的拟牛顿法求解误差补偿系数；完成捷联惯导的姿态解算更新。本发明引入最优化中拟牛顿法用于求解补偿系数，残留误差精度较泰勒展开法更精确；通过对算法和解算工具上的改进，推导出通用圆锥误差补偿系数解，可以在较低采样数的情况下达到传统算法较高采样数的精度，降低了导航解算的计算负荷。使用者可以自行修改子样数以满足载体不同动态下的需求，确保导航解算的精度获得大幅提升。
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公开(公告)号：CN108168545A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711373938.8
申请日：2017-12-04
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种拟牛顿法优化补偿系数的圆锥误差补偿算法，包括如下步骤：利用前一周期的输出信息，采用旋转矢量法进行陀螺输出角速率的多次采样，进行旋转矢量的获取；对周期项进行二次补偿；采用最优化的拟牛顿法求解误差补偿系数；完成捷联惯导的姿态解算更新。本发明引入最优化中拟牛顿法用于求解补偿系数，残留误差精度较泰勒展开法更精确；通过对算法和解算工具上的改进，推导出通用圆锥误差补偿系数解，可以在较低采样数的情况下达到传统算法较高采样数的精度，降低了导航解算的计算负荷。使用者可以自行修改子样数以满足载体不同动态下的需求，确保导航解算的精度获得大幅提升。
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公开(公告)号：CN107944467A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711062540.2
申请日：2017-10-26
Applicant: 东北电力大学
CPC classification number: G06K9/6288 , G01C21/165 , G01C21/20 , G01S19/49 , G06K9/6257 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种Adaboost优化的车载MIMUs/GPS信息融合方法，包括如下步骤：GPS可用时，系统在速度-位置组合模式下工作，采集MIMUs惯性器件的输出和同一时刻INS、GPS分别解算的速度、位置信息的差值，将Kalman滤波观测值作为训练样本；利用所采集到的训练样本，采用Adaboost方法对BP神经网络进行离线训练，得到一个强学习器；GPS失锁时，利用上述强学习器对组合导航系统的滤波观测值进行在线预测；将得到的预测信息送入Kalman滤波器，完成组合导航系统的信息融合。本发明能在不损失系统实时性的前提下，获得更为理想的导航预测稳定性和预测精度。
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