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公开(公告)号：CN106054135A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610312943.7
申请日：2016-05-12
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01S5/30 , G01C21/165 , G01S5/26
Abstract: 本发明公开了一种基于周期移动时间窗的被动水声定位方法，由捷联惯性导航系统SINS、AUV底部的单水听器(接收器)以及海底单水听器(带声源)组成。采用基于海底水听器发出的超声波的周期而移动的时间窗模型，在时间窗内部通过对AUV处于不同位置时接收到的声源信号做广义互相关得到时延差，再通过计算时间窗内部AUV多点模型得到AUV最新位置坐标。本发明通过时间窗内部AUV多点模型计算，AUV航行距离无需过远，从而有效减小了惯导系统随着时间不断累积而造成的定位误差。本发明中AUV无需上浮出水面进行位置更新，无需数据通信且AUV被动接受超声波信号，不易暴露位置，提高了AUV的隐蔽性和安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106840211A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710181788.4
申请日：2017-03-24
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01C25/005 , G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种基于KF和STUPF组合滤波的SINS大方位失准角初始对准方法,将大失准角下非线性初始对准滤波模型分解为线性与非线性两部分，建立了线性滤波模型离散化的状态方程和量测方程，采用卡尔曼滤波进行处理；结合线性部分的状态方程和量测方程，得到非线性部分的观测量，进而建立初始对准非线性部分离散化的滤波模型，采用强跟踪的UPF滤波进行状态估计，得到失准角的估计值。本发明基于KF和STUPF组合滤波算法，既保证了初始对准精度，又降低了滤波器状态维数，避免了维数灾难，克服了计算量大、实时性差的不足，在保证初始对准精度的同时提高初始对准的实时性，具有实用价值。
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公开(公告)号：CN105160665A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510525975.0
申请日：2015-08-25
Applicant: 东南大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/001 , G06T2207/30181
Abstract: 本发明提供了一种双圆子模板水下地形匹配方法。本发明由多波束测深系统获得的条带，通过数据处理形成二维高程阵列，并转化为灰度值，形成待匹配模板，调取原始数据库地形高程图转化为灰度图，形成搜索母图；选取一个较大的模板，再从中选取两个小的子模板，作内切圆，确定双圆之间的位置关系，在母图上进行双圆子图搜索匹配；提取图像角点特征量，将母图搜索到的双圆子图与子模板进行匹配，获取水下潜器的位置。本发明与以往单模板匹配方法相比，克服了遍历搜索匹配时间过长的问题；采用圆形模板可以降低角点特征检测算法计算复杂度，克服旋转、仿射变换等问题影响，提高了匹配时间和精度，有很好的推广性和适用性。
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公开(公告)号：CN106054135B
公开(公告)日：2018-08-21
申请号：CN201610312943.7
申请日：2016-05-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于周期移动时间窗的被动水声定位方法，由捷联惯性导航系统SINS、AUV底部的单水听器(接收器)以及海底单水听器(带声源)组成。采用基于海底水听器发出的超声波的周期而移动的时间窗模型，在时间窗内部通过对AUV处于不同位置时接收到的声源信号做广义互相关得到时延差，再通过计算时间窗内部AUV多点模型得到AUV最新位置坐标。本发明通过时间窗内部AUV多点模型计算，AUV航行距离无需过远，从而有效减小了惯导系统随着时间不断累积而造成的定位误差。本发明中AUV无需上浮出水面进行位置更新，无需数据通信且AUV被动接受超声波信号，不易暴露位置，提高了AUV的隐蔽性和安全性。
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公开(公告)号：CN106908060A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710079910.7
申请日：2017-02-15
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01C21/16 , G01C21/206
Abstract: 本发明公开了一种基于MEMS惯性传感器的高精度室内定位方法，包括如下步骤：(1)将MEMS惯性传感器固联在行人脚上，使MEMS惯性传感器感测到足部的运动状态，实时获取足部导航信息，并通过蓝牙实现传输；(2)行人手持安卓手机，在安卓客户端实时接收并保存MEMS惯性传感器提供的数据；(3)对数据进行去噪处理；(4)首先采用零速检测算法得到零速度区间，其次采用零速修正算法结合状态估计算法进行误差修正；(5)安卓客户端通过用户界面实时显示经过误差修正和补偿后的数据。本发明不需要额外的辅助基础设置；对室内定位中各种复杂的运动状态都能保持良好的定位精度；采用移动端实时修正和补偿误差，通过用户交互界面实时显示行走轨迹。
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公开(公告)号：CN105182373A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510624772.7
申请日：2015-09-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/24
CPC classification number: G01S19/24
Abstract: 本发明提供一种高动态环境下GPS弱信号跟踪方法，本发明由锁相环、锁频环组成一种新型二阶锁频环（FLL）辅助三阶锁相环（PLL)的方式来完成GPS处于高动态环境时单独锁相环噪声带宽窄，容易失锁，单独锁频环噪声带较宽，容易引入过多噪声问题。同时结合UKF滤波的方式来跟踪微弱信号，采用非线性卡尔曼滤波器的方法可以使接收机能够处理低载噪比的信号，把前置锁相环和锁频环跟踪的信号，通过UKF滤波器，UKF滤波器对位置、速度、时钟偏差、时钟频差进行估计，进而修正码相位和载波频率。在GPS高动态，多路径等复杂环境下提供了一种新研究方法，具有很强的推广能力。
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