-
公开(公告)号：CN112577496A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011333283.3
申请日：2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应选权的多源融合定位方法，方法步骤为：根据传感器初始数据获取初始节点；由初始节点生成初始位置变量节点和初始误差变量节点；惯性导航因子对位置变量节点进行拓展，误差因子则对误差变量节点进行拓展，并且由误差变量节点对惯性导航因子进行纠正；按照不同权重将卫星导航因子和视觉里程计因子的输出结果与位置变量节点中的定位结果进行数据融合。本发明将自适应选权的因子图模型应用于多源融合导航定位，用较为简便的方式实现了对传感器因子自适应选权的过程，能够通过动态调整权重实现卫星定位信息的故障排除和重新接入，并且在一定程度上减小定位误差。
-
公开(公告)号：CN111429936B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202010195601.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L21/0272 , G10L15/06
Abstract: 本发明提出了一种语音信号分离方法，首先建立观测信号的线性瞬时混合模型，针对随着源信号数目增多的情况下分离精度下降明显的问题，提出改进的最小化l1范数算法。算法首先对观测信号和混合矩阵进行预处理，而后根据向量的长度和方向来找到最接近观测信号的向量，在此基础上，又将混合矩阵的形式进行改变，利用变化后的混合矩阵估计某时刻的源信号，进而估计出所有时刻的源信号。本发明所提方法解决了随着源信号数目增多的情况下分离精度下降明显的问题，同时有效地分离出源信号。
-
公开(公告)号：CN111429936A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010195601.8
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L21/0272 , G10L15/06
Abstract: 本发明提出了一种语音信号分离方法，首先建立观测信号的线性瞬时混合模型，针对随着源信号数目增多的情况下分离精度下降明显的问题，提出改进的最小化l1范数算法。算法首先对观测信号和混合矩阵进行预处理，而后根据向量的长度和方向来找到最接近观测信号的向量，在此基础上，又将混合矩阵的形式进行改变，利用变化后的混合矩阵估计某时刻的源信号，进而估计出所有时刻的源信号。本发明所提方法解决了随着源信号数目增多的情况下分离精度下降明显的问题，同时有效地分离出源信号。
-
公开(公告)号：CN112577496B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202011333283.3
申请日：2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应选权的多源融合定位方法，方法步骤为：根据传感器初始数据获取初始节点；由初始节点生成初始位置变量节点和初始误差变量节点；惯性导航因子对位置变量节点进行拓展，误差因子则对误差变量节点进行拓展，并且由误差变量节点对惯性导航因子进行纠正；按照不同权重将卫星导航因子和视觉里程计因子的输出结果与位置变量节点中的定位结果进行数据融合。本发明将自适应选权的因子图模型应用于多源融合导航定位，用较为简便的方式实现了对传感器因子自适应选权的过程，能够通过动态调整权重实现卫星定位信息的故障排除和重新接入，并且在一定程度上减小定位误差。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.025 seconds)
