一种红外光电传感器辅助的MEMS轨道定位方法

    公开(公告)号:CN115848450A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211482664.7

    申请日:2022-11-24

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种红外光电传感器辅助的MEMS系统轨道定位方法,该方法首先通过红外光电传感器搭建分布式光学测量平台,利用红外光电传感器中断的时间差及预先在测试轨道上标定好的子模块位置关系推算出运载体此时所处的位置与速度信息,然后以MEMS系统解算的位置、速度与分布式光学系统推算的位置、速度信息之差作为基本观测信息,采用扩展卡尔曼滤波进行误差估计,利用融合后的误差信息对MEMS误差反馈校正。本方法引入光电传感器中断测速通过扩展卡尔曼滤波算法与MEMS系统进行数据融合,在不依赖其他外部信息的前提下能较好地抑制低成本MEMS的随机误差与累积误差,适用于微弱信号、高动态等易出现卫星失锁场景下的城市高精度轨道定位系统。

    基于多维MEMS惯性传感器的建筑楼梯人流量估计系统

    公开(公告)号:CN112418649B

    公开(公告)日:2022-11-11

    申请号:CN202011298570.5

    申请日:2020-11-19

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 基于多维MEMS惯性传感器的建筑楼梯人流量估计系统,以达到楼梯安全实时监测的需求。结合楼梯几何尺寸、材料工程、结构特征、连接方式、使用情况,选取恰当的多维MEMS惯性传感器的接触采集点,通过实时监测的多维接触式MEMS惯性传感器数据估计楼梯人流量载荷,评估安全程度并及时预警。该楼梯监测及评估系统由下列子系统构成:多维MEMS惯性数据采集子系统、红外图像校准子系统、无线数据传输子系统、多维数据处理子系统、楼梯振动模式识别与荷载估计子系统。本发明利用较少的楼梯振动样本量,在经过一定特征处理后进行基于建筑楼梯结构振动响应力学模型的机器学习,并使用该机器学习模型进行建筑楼梯人流量建模与荷载估计。

    基于多维MEMS惯性传感器的建筑楼梯人流量估计系统

    公开(公告)号:CN112418649A

    公开(公告)日:2021-02-26

    申请号:CN202011298570.5

    申请日:2020-11-19

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 基于多维MEMS惯性传感器的建筑楼梯人流量估计系统,以达到楼梯安全实时监测的需求。结合楼梯几何尺寸、材料工程、结构特征、连接方式、使用情况,选取恰当的多维MEMS惯性传感器的接触采集点,通过实时监测的多维接触式MEMS惯性传感器数据估计楼梯人流量载荷,评估安全程度并及时预警。该楼梯监测及评估系统由下列子系统构成:多维MEMS惯性数据采集子系统、红外图像校准子系统、无线数据传输子系统、多维数据处理子系统、楼梯振动模式识别与荷载估计子系统。本发明利用较少的楼梯振动样本量,在经过一定特征处理后进行基于建筑楼梯结构振动响应力学模型的机器学习,并使用该机器学习模型进行建筑楼梯人流量建模与荷载估计。

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