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公开(公告)号：CN104573248B
公开(公告)日：2017-08-25
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：CN103630137A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310633933.X
申请日：2013-12-02
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C25/00 , G01C25/005
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：CN103630135A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310632713.5
申请日：2013-11-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种新的角速率输入的姿态算法结构与参数优化方法，针对传统角速率输入的姿态算法圆锥误差补偿结构不能充分利用已有角速率信息的问题，提出了一种改进的姿态算法圆锥误差补偿结构，从而给出一种新的角速率输入的姿态算法结构；在定义经典圆锥运动形式和分析几个必要的圆锥运动特性的基础上，对提出的姿态算法圆锥误差补偿结构进行简化处理，获得了一种压缩的姿态算法圆锥误差补偿结构；定义了圆锥误差补偿误差准则，并推导了该误差准则的具体描述；选定了圆锥误差补偿优化目标和方法并实施了圆锥误差补偿结构参数的优化设计，获得一种新的角速率输入的带有圆锥误差补偿结构优化参数的姿态算法，使捷联惯导姿态解算综合性能得到提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103593538B
公开(公告)日：2017-03-22
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：CN103630135B
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201310632713.5
申请日：2013-11-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种新的角速率输入的姿态算法结构与参数优化方法，针对传统角速率输入的姿态算法圆锥误差补偿结构不能充分利用已有角速率信息的问题，提出了一种改进的姿态算法圆锥误差补偿结构，从而给出一种新的角速率输入的姿态算法结构；在定义经典圆锥运动形式和分析几个必要的圆锥运动特性的基础上，对提出的姿态算法圆锥误差补偿结构进行简化处理，获得了一种压缩的姿态算法圆锥误差补偿结构；定义了圆锥误差补偿误差准则，并推导了该误差准则的具体描述；选定了圆锥误差补偿优化目标和方法并实施了圆锥误差补偿结构参数的优化设计，获得一种新的角速率输入的带有圆锥误差补偿结构优化参数的姿态算法，使捷联惯导姿态解算综合性能得到提高。
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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：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：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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