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公开(公告)号：CN101840529B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201010134091.X
申请日：2010-03-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明基于局部可变集成神经网络的光纤陀螺随机漂移建模方法，包括以下步骤：(1)建立集成神经网络模型；(2)获取学习样本；(3)训练集成神经网络；(4)对光纤陀螺仪的随机漂移进行建模。该方法首先使用FLP/小波滤波方法对光纤陀螺的原始输出信号进行降噪处理，构成一个去噪效果好，应用范围广的数据预处理系统；其次将局部可变集成神经网络应用到建模中，集成神经网络对训练样本进行过分拟合，克服了子神经网络预测精度低、稳定性差的缺点，基于温度的局部可变权值方法的引入使网络依据温度的改变来对集成权值矩阵进行调整，保证在不同温度下都能获得最佳网络建模精度，提高了网络的泛化能力，实现了光纤陀螺零位漂移的动态建模。
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公开(公告)号：CN102778686A
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201210277899.2
申请日：2012-08-07
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/49
Abstract: 本发明涉及一种基于移动GPS/INS节点的协同车辆定位方法，属于车辆导航定位技术领域，包括以下步骤：一、载有GPS/INS组合导航系统的车辆利用数据融合方法得出车辆位置信息；二、将GPS/INS组合导航系统输出的高精度车辆位置信息与GPS接收机单独输出的车辆位置信息进行比较，得到GPS位置误差值；三、载有GPS/INS组合导航系统的车辆利用无线传输方法，将GPS位置误差值传输给附近的只载有GPS接收机的车辆；四、只载有GPS接收机的车辆在GPS接收机输出的位置信息的基础上减去通过无线传输接收到的GPS位置误差值，得到车辆定位结果。本发明将组合导航技术与车辆通信技术结合在一起，实现了“移动”差分GPS基准站，有效地提高了车辆导航定位精度。
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公开(公告)号：CN102289715A
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN201110153025.1
申请日：2011-06-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于前向线性预测的自适应小波神经网络去噪建模方法，包括以下步骤：（1）：利用小波变换对当前时刻的光纤陀螺零漂信号进行多尺度分解；（2）：对分解后的近似信号和细节信号进行单支重构，得到重构后的近似信号与细节信号；（3）：对步骤（2）中的近似信号与细节信号逐层分别利用FLP方法进行去噪；（4）：以步骤（3）中得到的逐层去噪后的信号与作为神经网络的输入，以下一时刻的光纤陀螺信号作为输出，对网络进行训练，训练完毕即完成了对光纤陀螺零漂信号的去噪及建模。本发明方法融去噪与建模为一体，有效的提高了光纤陀螺零漂信号的建模及补偿精度，且易于实现。
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公开(公告)号：CN101840529A
公开(公告)日：2010-09-22
申请号：CN201010134091.X
申请日：2010-03-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明基于局部可变集成神经网络的光纤陀螺随机漂移建模方法，包括以下步骤：(1)建立集成神经网络模型；(2)获取学习样本；(3)训练集成神经网络；(4)对光纤陀螺仪的随机漂移进行建模。该方法首先使用FLP/小波滤波方法对光纤陀螺的原始输出信号进行降噪处理，构成一个去噪效果好，应用范围广的数据预处理系统；其次将局部可变集成神经网络应用到建模中，集成神经网络对训练样本进行过分拟合，克服了子神经网络预测精度低、稳定性差的缺点，基于温度的局部可变权值方法的引入使网络依据温度的改变来对集成权值矩阵进行调整，保证在不同温度下都能获得最佳网络建模精度，提高了网络的泛化能力，实现了光纤陀螺零位漂移的动态建模。
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公开(公告)号：CN102519489B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201110422690.6
申请日：2011-12-16
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于温度及输入角速率的光纤陀螺标度因数建模方法，包括以下步骤：（1）获取学习样本；（2）建立同温度不同输入角速率下光纤陀螺标度因数非线性模型；（3）建立不同温度同输入角速率下的光纤陀螺标度因数温度模型；（4）建立最终的基于温度及输入角速率的光纤陀螺标度因数模型，并利用最小二乘法求解模型系数。本发明较之现有的一阶线性拟合技术及分段标定技术，有效地提高了建模精度，消除了光纤陀螺标度因数的非线性与不对称性误差；能有效的消除温度带来的误差，提高了光纤陀螺标度因数建模精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103148855A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310060409.8
申请日：2013-02-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种INS辅助的室内移动机器人无线定位方法，属于机器人无线定位技术领域。该定位方法分为培训阶段和预估阶段两部分。培训阶段是在本地相对坐标系中将INS(惯性导航系统)、WSN(无线传感器网络)进行集成。通过扩展卡尔曼滤波对得到的同步导航数据进行数据融合，得到持续稳定的导航信息。预估阶段是将INS测量得到的位置和速度信息输入培训阶段通过神经网络培训的INS误差模型进行误差补偿，以得到最优的导航信息。本发明的方法提高了INS定位的精度，同时在减少WSN网络规模的基础上扩大了室内机器人定位的范围。
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公开(公告)号：CN102680997A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210173646.0
申请日：2012-05-31
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/49
Abstract: 本发明公开了一种磁导航辅助GPS/INS组合导航定位系统及其控制方法，属于机动车辆导航定位领域。组合导航定位系统包括GPS接收机、INS及INS处理单元、铺设在道路上的磁钉、车载磁传感器及中央处理模块。中央处理单元包括解码器和卡尔曼滤波模块，接收GPS接收机、INS处理单元和磁传感器的导航信息，通过卡尔曼滤波计算，修正INS处理模块的参数，得到最终的组合导航信息数据。本方法有效地解决了GPS导航系统易受环境影响以及INS的导航定位误差随时间延续不断增大的问题，提高了导航定位精度，实现了不间断的车辆高精度导航定位功能。
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公开(公告)号：CN101825468A
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN201010153907.3
申请日：2010-04-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公布了一种基于频域分析方法的对偶四元数捷联惯导方法，本发明针对传统的时域捷联惯导算法由于对载体的角速度和比力进行多项式拟合而导致的不能充分补偿载体运动的各种误差的问题进行设计，运用频域分析方法对惯导器件输出的增量信号和解算过程中得到的导航信息进行光滑延拓以及离散傅立叶变换，并利用频域内实现的对偶四元数捷联惯导算法对变换得到的频谱信号进行解算，最后对解算得到的信号进行傅立叶反变换以得到时域内的导航解。与已有的时域对偶四元数捷联惯导方法相比，本发明充分利用惯导器件输出信号各个频段的信息，在高动态环境下精度更高。
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公开(公告)号：CN103149580A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201310042344.4
申请日：2013-02-04
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于STKF和WNN的GPS/INS组合导航方法，属于车辆导航定位技术领域。该方法步骤如下：一、在GPS信号有效时，利用小波神经网络（WNN）建立INS导航系统的导航误差模型；二、在GPS信号失锁时，依靠之前训练得到的WNN误差模型对导航系统误差进行补偿。本方法可以有效解决GPS失锁对GPS/INS组合导航系统的影响，提供长时间、高精度的导航定位结果。
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公开(公告)号：CN102095419B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201010567995.1
申请日：2010-12-01
Applicant: 东南大学
IPC: G01C19/64
Abstract: 本发明公布了一种光纤陀螺温度漂移建模及误差补偿方法，包括以下几个步骤：获取学习样本并对样本进行去噪处理；建立基于温度梯度的光纤陀螺温度漂移误差补偿模型；建立基于温度变化速率的参数公式以确定温度变化速率与光纤陀螺温度漂移误差补偿模型的各项参数的关系；将光纤陀螺仪的实时输出数据减去利用所述的光纤陀螺温度漂移误差补偿模型所得到的温度漂移补偿值,即对光纤陀螺仪进行了温度补偿。本发明在实现了从机理上对光纤陀螺温度漂移进行建模的同时，还大大提高了建模的简便性和准确性，对光纤陀螺仪在温度环境不断变化条件下的性能研究与改善具有重要意义。
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