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公开(公告)号：CN110990502A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911098111.X
申请日：2019-11-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种电子海图位置点数据简化方法，包括：1.将海图位置点分为三类：点图层离散位置点、线图层连续位置点和面图层连续位置点，分别对3类图层位置点数据进行处理。2.针对点图层离散位置点数据，根据距离或者字节规则将离散位置点连续化，并确定每个位置点的参考位置点，再以相对于参考位置点的相对坐标进行表示每个位置点。3.针对线、面图层数据，根据(2)处理所有线段起始位置点，对每组连续位置点，将相邻两个位置点中点作为参考位置点，并以相对于参考位置点相对坐标表示线、面图层位置点。4.保存相对坐标数据，生成电子海图文件。本发明既保持电子海图精度，又大幅度简化海图文件，减小存储空间，提高处理效率。
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公开(公告)号：CN110487271A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910915008.3
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种GNSS信号受阻时Elman神经网络辅助紧组合导航方法，以惯性和GNSS紧组合导航系统模型为基础，针对GNSS信号失锁时的紧组合导航问题，动态Elman神经网络预测模型，来对惯导的误差模型和GNSS的补偿模型进行学习；当GNSS信号缺失时，利用训练好的神经网络预测出GNSS的输出误差并补偿惯导的输出，使误差不会急剧发散，让系统继续进行组合导航。最后利用设计的低成本下的紧组合导航模块进行实地测量，将采集的信息进行预处理，组成训练神经网络的样本数据对Elman神经网络模型进行训练。本算法能在GNSS信号缺失100s的情况进行预测，使系统仍然能进行紧组合导航。
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公开(公告)号：CN110990502B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201911098111.X
申请日：2019-11-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种电子海图位置点数据简化方法，包括：1.将海图位置点分为三类：点图层离散位置点、线图层连续位置点和面图层连续位置点，分别对3类图层位置点数据进行处理。2.针对点图层离散位置点数据，根据距离或者字节规则将离散位置点连续化，并确定每个位置点的参考位置点，再以相对于参考位置点的相对坐标进行表示每个位置点。3.针对线、面图层数据，根据(2)处理所有线段起始位置点，对每组连续位置点，将相邻两个位置点中点作为参考位置点，并以相对于参考位置点相对坐标表示线、面图层位置点。4.保存相对坐标数据，生成电子海图文件。本发明既保持电子海图精度，又大幅度简化海图文件，减小存储空间，提高处理效率。
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