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公开(公告)号:CN119197551A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411261199.3
申请日:2024-09-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/26 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/10
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的地磁道路定位方法及系统,属于地磁道路定位领域。为解决传统地磁定位精度在处理大规模数据和复杂环境时,定位精确度和鲁棒性不足问题。本发明通过增加输入维度,涵盖三轴磁场强度、磁场总量、磁场总梯度、航向信息和三轴地磁旋转矢量的9维数据,以全面捕捉地磁环境特征;引入小波变换技术对数据进行预处理,有效滤除地磁波形中的噪声与毛刺,提升数据质量;利用CNN提取地磁数据中的深层次特征,并通过Bi‑LSTM‑LSTM框架捕捉时序信息,实现高精度的经度与纬度定位。充分发挥了深度学习模型的学习优势,还通过大规模地磁数据的训练,显著增强了系统的鲁棒性和精确性。
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公开(公告)号:CN119879908A
公开(公告)日:2025-04-25
申请号:CN202510075513.7
申请日:2025-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明提供了一种旋翼无人机矢量磁干扰在线补偿方法及系统,属于地磁矢量测量技术领域。为了解决磁矢量测量值同时受到磁力计噪声和姿态测量噪声的影响,导致地磁矢量计算的精度受到限制,磁补偿效果受限;以及旋翼无人机机动姿态受限,测量数据多重共线性严重,导致模型参数求解困难的问题。本发明在递推过程中通过自适应指数加权移动平均噪声协方差估计器对噪声进行快速地估计,实时调节递推总体最小二乘法的噪声协方差矩阵,减少噪声的影响,提高地磁矢量误差影响下的补偿精度,同时在递推总体最小二乘法递推过程中对协方差矩阵进行自适应正则化,提高多重共线性影响下的补偿参数估计精度。
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