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公开(公告)号：CN109656136B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811534141.6
申请日：2018-12-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于声学测量领域，具体涉及一种基于声学测量网络的水下多AUV协同定位编队拓扑结构优化方法。本发明在多随从AUV情况下，考虑了声学测距误差与距离的相关性，具有更高的实用价值；针对位置信息的不确定性，根据相应的概率密度采用蒙特卡洛方法对可能分布区域内的编队构型进行优化设计；采用基于退火思想的步进递推的策略，不管主艇初始位置在何处，均可经过迭代步骤找到其最优位置布局；本发明引入Metropolis准则作为判断是否接受新解作为当前解的准则之一，可有效改善当局部最优解出现时迭代不再继续进行的情况；本发明的迭代过程产生新解邻域的大小与温度高低直接相关，增加最终结果的精确性。
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公开(公告)号：CN111444948A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010204462.0
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像特征提取与匹配方法，包括步骤一：对特征点进行初步筛选；步骤二：利用候选角点中X和Y方向的梯度对S1得到的候选角点进行二次筛选；步骤三：像素级角点检测；步骤四：亚像素级角点检测，通过迭代优化Harris位置获得S3中得到的像素级角点的亚像素级角点坐标；步骤五：旋转不变快速变化描述子计算；步骤六：进行特征提取与特征匹配。发明在Harris角点检测的基础上，经过两次候选角点的筛选以提高角点的检测速度，并且通过迭代优化提高了角点检测的位置精度，最后，利用旋转不变快速变换描述子来表示特征。
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公开(公告)号：CN109656136A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811534141.6
申请日：2018-12-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于声学测量领域，具体涉及一种基于声学测量网络的水下多AUV协同定位编队拓扑结构优化方法。本发明在多随从AUV情况下，考虑了声学测距误差与距离的相关性，具有更高的实用价值；针对位置信息的不确定性，根据相应的概率密度采用蒙特卡洛方法对可能分布区域内的编队构型进行优化设计；采用基于退火思想的步进递推的策略，不管主艇初始位置在何处，均可经过迭代步骤找到其最优位置布局；本发明引入Metropolis准则作为判断是否接受新解作为当前解的准则之一，可有效改善当局部最优解出现时迭代不再继续进行的情况；本发明的迭代过程产生新解邻域的大小与温度高低直接相关，增加最终结果的精确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118950438A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411154820.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于光声换能技术领域，具体涉及一种高光声转换效率微透镜光纤光声换能器，包括纳秒脉冲激光器、透镜和石英光纤，所述石英光纤为多模光纤，所述石英光纤一端穿过透镜并与纳秒脉冲激光器连接，所述石英光纤尾端端面为凹陷结构或球面结构，所述石英光纤尾端凹陷结构内填充有复合材料，所述复合材料(5)包括PDMS和光吸收材料的混合物。所述光吸收材料包括金纳米颗粒，所述金纳米颗粒的直径为40‑60nm，共振吸收峰为530‑535nm。本发明能够应用于超声清洗、超声微流控以及超声震荡等技术方面。
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公开(公告)号：CN118067615A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410196463.3
申请日：2024-02-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于光纤传感技术领域，具体涉及一种基于蜘蛛牵引丝的高分辨湿度传感器，包括窄线宽光源模块、高分辨率湿度生物探头模块和PDH解调反馈控制模块，高分辨率湿度生物探头模块包括第一光纤布拉格光栅传感器、第二光纤布拉格光栅传感器、第一光纤环形器和第二光纤环形器，第一光纤环形器、第二光纤环形器分别和第一光纤布拉格光栅传感器、第二光纤布拉格光栅传感器相连，第一光纤布拉格光栅传感器包括两段相同的单模布拉格光纤光栅光纤和一段锥形单模光纤。本发明通过将蜘蛛牵引丝与光纤光栅相结合来改善法布里‑珀罗干涉仪结构，再与PDH技术相结合，提高了光纤传感器的分辨率和传感精度，能够实时跟踪湿度的变化。
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公开(公告)号：CN111444948B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202010204462.0
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像特征提取与匹配方法，包括步骤一：对特征点进行初步筛选；步骤二：利用候选角点中X和Y方向的梯度对S1得到的候选角点进行二次筛选；步骤三：像素级角点检测；步骤四：亚像素级角点检测，通过迭代优化Harris位置获得S3中得到的像素级角点的亚像素级角点坐标；步骤五：旋转不变快速变化描述子计算；步骤六：进行特征提取与特征匹配。发明在Harris角点检测的基础上，经过两次候选角点的筛选以提高角点的检测速度，并且通过迭代优化提高了角点检测的位置精度，最后，利用旋转不变快速变换描述子来表示特征。
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公开(公告)号：CN107664511A
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201710793329.1
申请日：2017-09-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
CPC classification number: G01C25/005
Abstract: 本发明的目的在于提供基于速度信息的摇摆基座粗对准方法，采用如下步骤：确定地球坐标系对导航坐标系的旋转矩阵 确定地心惯性系对地球坐标系的旋转矩阵确定载体坐标系对载体惯性系的旋转矩阵确定载体惯性系对地心惯性系的旋转矩阵进行载体坐标系对导航坐标系姿态矩阵 的更新。本发明考虑了加速度计的刻度系数误差、安装误差角和其他干扰加速度，具有更高的实用价值；采用积分和SVD求最小二乘最优解的策略，大大减小了寻求载体惯性系对地心惯性系的旋转矩阵的难度，缩短了摇摆基座粗对准的时间。
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公开(公告)号：CN107655494A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710832735.4
申请日：2017-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
CPC classification number: G01C25/005
Abstract: 一种摇摆基座条件下惯导系统粗对准方法，包括如下步骤：步骤一：计算载体所在位置地球坐标系相对导航坐标系的旋转矩阵；步骤二：计算载体所在位置地心惯性系对地球坐标系的旋转矩阵；步骤三：计算载体坐标系对载体惯性系的旋转矩阵；步骤四：计算载体惯性系对地心惯性系的旋转矩阵；步骤五：计算载体坐标系相对导航坐标系的姿态矩阵；步骤六：重新选定对准时刻，重复执行步骤四～步骤五，得到步骤七：求取姿态角并计算姿态角均值；步骤八：计算姿态修正矩阵；步骤九：利用姿态修正矩阵修正惯导系统的导航姿态矩阵；步骤十：重复执行步骤二～步骤九，实现惯导系统粗对准。本发明方法可在摇摆基座条件下实现惯导系统快速的粗对准。
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