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公开(公告)号：CN110907936B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201911153149.2
申请日：2019-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种水下三维地形匹配定位导航声呐，包括控制系统、数据采集处理系统、多通道接收机、多通道稀疏平行接收线阵、多通道信号源、多通道发射机和多通道发射基阵；控制系统的输出端双向连接数据采集处理系统的输入端，数据采集处理系统的输出端分别连接多通道接收机和多通道信号源的输入端，解决了传统声呐地形探测效率低、信息量少、地形匹配的效率与准确率低、无法修正惯导和多普勒计程仪的累计误差，无法提高地形匹配定位导航算法的鲁棒性的问题。
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公开(公告)号：CN109035224B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201810758534.9
申请日：2018-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及多波束声呐水下目标检测和点云数据建模领域，具体涉及一种基于多波束点云的海底管道检测与三维重建方法。根据多波束测深声呐探测管道得到的水下声呐图像采用阈值法对图像像素点进行分类和提取，得到三维点云数据；然后采用基于密度分析的点云去噪滤波方法，得到滤波去噪后的管道的三维点云数据；然后采用线性拟合方法对管道每个截面的点云数据进行圆拟合，将得到拟合圆的半径以及线性变化的圆心点进行三维重建，得到所述管道的三维图；相对于通过测深点得到点云数据，本发明直接从声呐图像中提取点云数据，依然能够获得较为精确的点云模型，且计算量小，适用于水下各类管道的检测与三维重建。
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公开(公告)号：CN108562287A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810013855.6
申请日：2018-01-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应采样粒子滤波的水下地形辅助导航方法，首先，建立基于惯性导航位置误差的状态空间模型和基于多波束测深声纳的量测模型；然后，由初始状态分布和状态空间模型进行一步预测粒子更新，采用KLD采样技术根据预测状态分布调整粒子数目，得到预测粒子集；当有多波束测量值到达时，联合压力深度计测量深度、惯性导航指示位置和水下参考数字地图插值函数，由量测模型进行粒子量测更新；最后，由量测更新后的粒子集及权重，采用均方误差最小化准则进行航行器位置误差的估计，将估计的误差对惯性导航指示位置进行修正。本发明能够在保证水下地形辅助导航精度的同时提高导航实时性。
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公开(公告)号：CN104483666A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201410765051.3
申请日：2014-12-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/56
CPC classification number: G01S7/62 , G01S7/6245
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的声呐显示与控制装置。HotLink接口接收到声纳数据，通过HotLink逻辑控制器和数据存取逻辑控制模块，将声纳数据存储于SDRAM中；SOPC模块中包含UCGUI嵌入式图形界面，通过VGA逻辑控制器将UCGUI嵌入式图形界面和SOPC模块产生的数据传送给显示器进行显示，PS/2逻辑控制模块将鼠标的操作信息传送给SOPC模块，UCGUI嵌入式图形界面产生控制信息和设置信息，SOPC模块根据控制信息控制数据存取逻辑控制模块读取SDRAM中的数据，进行数据处理操作；SOPC模块将设置信息传送给HotLink接口，对声纳进行设置。本发明具有实时性强、操作方便的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111220146B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201911257189.1
申请日：2019-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于高斯过程回归学习的水下地形匹配定位方法。当水下航行器进入水下参考地图区域时，利用高斯过程回归学习方法分别对多波束测深声呐实时测量地形和搜索区域内待匹配地形进行插值重构，获取实时重构地形和待匹配重构地形及其对应的不确定度，基于极大似然估计方法将实时重构地形与待匹配重构地形进行匹配，估计水下航行器的位置，以此对惯性导航系统输出位置进行修正。相对于传统的线性插值方法等确定性插值重构地形方法，基于高斯过程回归学习的插值重构方法不仅考虑了地形的空间相关性，而且给出了插值重构地形的不确定度，能够有效地提高水下地形匹配定位的精度和鲁棒性。本发明能够提高水下地形匹配定位的定位精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN109035224A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810758534.9
申请日：2018-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G06T7/0006 , G06T5/002 , G06T7/60 , G06T17/00 , G06T2207/10012
Abstract: 本发明涉及多波束声呐水下目标检测和点云数据建模领域，具体涉及一种基于多波束点云的海底管道检测与三维重建方法。根据多波束测深声呐探测管道得到的水下声呐图像采用阈值法对图像像素点进行分类和提取，得到三维点云数据；然后采用基于密度分析的点云去噪滤波方法，得到滤波去噪后的管道的三维点云数据；然后采用线性拟合方法对管道每个截面的点云数据进行圆拟合，将得到拟合圆的半径以及线性变化的圆心点进行三维重建，得到所述管道的三维图；相对于通过测深点得到点云数据，本发明直接从声呐图像中提取点云数据，依然能够获得较为精确的点云模型，且计算量小，适用于水下各类管道的检测与三维重建。
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公开(公告)号：CN111220146A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911257189.1
申请日：2019-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于高斯过程回归学习的水下地形匹配定位方法。当水下航行器进入水下参考地图区域时，利用高斯过程回归学习方法分别对多波束测深声呐实时测量地形和搜索区域内待匹配地形进行插值重构，获取实时重构地形和待匹配重构地形及其对应的不确定度，基于极大似然估计方法将实时重构地形与待匹配重构地形进行匹配，估计水下航行器的位置，以此对惯性导航系统输出位置进行修正。相对于传统的线性插值方法等确定性插值重构地形方法，基于高斯过程回归学习的插值重构方法不仅考虑了地形的空间相关性，而且给出了插值重构地形的不确定度，能够有效地提高水下地形匹配定位的精度和鲁棒性。本发明能够提高水下地形匹配定位的定位精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110906928A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911153711.1
申请日：2019-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于地形梯度拟合的粒子滤波水下航迹跟踪方法，包括以下步骤：S1：以常用的大样本统计分布估计地形梯度的分布，用数学分布近似的表示地形梯度分布；S2：根据拟合误差选出最佳分布，并根据分布的性质制定地形数据的挑选门限，实时地筛选出给定梯度范围的用于匹配的多波束声呐实时地形数据；相比于其他传统的粒子滤波航迹跟踪算法，具有效率更高，跟踪更可靠的特点，且基于梯度拟合的粒子滤波航迹跟踪算法更大限度地提取地形特征，有利于在给定精度要求下，用最少的粒子数目达到所要求的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN110907936A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911153149.2
申请日：2019-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种水下三维地形匹配定位导航声呐，包括控制系统、数据采集处理系统、多通道接收机、多通道稀疏平行接收线阵、多通道信号源、多通道发射机和多通道发射基阵；控制系统的输出端双向连接数据采集处理系统的输入端，数据采集处理系统的输出端分别连接多通道接收机和多通道信号源的输入端，解决了传统声呐地形探测效率低、信息量少、地形匹配的效率与准确率低、无法修正惯导和多普勒计程仪的累计误差，无法提高地形匹配定位导航算法的鲁棒性的问题。
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