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公开(公告)号：CN115031727B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202210344869.2
申请日：2022-03-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于状态变换的多普勒辅助捷联惯导系统初始对准方法，具体包括：步骤一：构建基于载体系速度误差的捷联惯导系统误差方程。步骤二：构建基于状态变换的多普勒测速仪辅助捷联惯性导航系统初始对准的卡尔曼滤波模型。步骤三：利用卡尔曼滤波器对SINS初始误差状态进行估计，完成对准任务。本发明是一种适用于初始大方位失准角条件下的SINS/DVL组合导航系统初始对准方法，具有较高的工程应用价值。本发明利用载体系速度误差模型，并构建了SINS和DVL安装偏差角模型，模型精度高，实验证明所提方法对准精度高。
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公开(公告)号：CN115031724A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210279711.1
申请日：2022-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种SINS/DVL紧组合系统DVL波束故障处理方法，步骤一、进行捷联惯性导航系统初始对准，然后将声学多普勒计程仪波束量测信息传送到捷联惯性导航系统；步骤二：构建捷联惯性导航系统状态参量X及状态方程；步骤三、选取捷联惯性导航系统量测量Z并构建量测方程，步骤四：利用基于新息的χ2检验方法对接收到的DVL波束量测信息进行故障检测，步骤五、根据不同波束故障情况，重构故障波束速度信息。本发明直接使用了DVL原始的波束量测信息，能够更加充分的获得可利用的有效信息，当部分波束量测出现故障时，本发明通过相应的波束信息故障处理方法使组合导航系统依旧维持较高的导航精度。
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公开(公告)号：CN111158395B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010031399.5
申请日：2020-01-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种基于鸽群优化的多无人机紧密编队控制方法，通过分析长机翼尖涡流对僚机影响建立紧密编队条件下气动耦合效应的数学模型，输入长机控制指令和改进人工势场法获得多无人机紧密编队的理想状态。利用改进鸽群优化算法估计可使下一时刻僚机状态量最接近理想状态下的僚机控制量，从而完成编队任务。本发明意义在于提供了一种在紧密编队条件下的多无人机编队控制方案，收敛速度快，稳态精度高，具有较高的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN109459040A
公开(公告)日：2019-03-12
申请号：CN201910033350.0
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明属于定位技术领域，具体涉及一种基于RBF神经网络辅助容积卡尔曼滤波的多AUV协同定位方法。本发明包括以下步骤：建立多AUV协同定位状态空间模型；创建一个RBF神经网络；在基准参考位置可用时，通过CKF进行多AUV协同定位估计；收集RBF神经网络的训练数据；对RBF神经网络进行训练；基准信号中断，停止训练RBF神经网络，继续进行CKF协同定位估计；估计CKF协同定位滤波误差；补偿滤波状态更新估计值。本发明在多AUV协同定位情况下，考虑跟随AUV航向漂移误差、洋流速度影响及与距离相关的水声噪声，具有更高的实用价值；利用RBF神经网络对CKF滤波估计值进行补偿，协同定位精度和稳定性显著提高；本发明算法易于实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115031725B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202210280446.9
申请日：2022-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种DVL多波束标定方法，包括：建立DVL波束量测结构模型，对模型进行四元数表示，选取状态量和量测信息，建立基于四元数表示的状态预测方程、量测预测方程和非线性量测方程的雅克比矩阵；使用EKF对四波束进行标定，将状态预测方程、量测预测方程和非线性量测方程的雅克比矩阵代入卡尔曼滤波器中得到安装偏差角四元数及结构角误差估计值；重置卡尔曼滤波器中状态量及状态先验协方差矩阵，状态量作为下一次滤波的状态初值，获得载体速度信息的迭代更新公式，重复迭代循环次数n，获得安装偏差角四元数及结构角误差估计值。本发明提高了标定精度，在迭代后具有更稳定的误差均值及标准差。
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公开(公告)号：CN113819906B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111115235.1
申请日：2021-09-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于非理想条件下的组合导航技术领域，具体涉及一种基于统计相似度量的组合导航鲁棒滤波方法。本发明考虑SINS/DVL紧组合系统中正常的DVL波束测量信息和大误差的波束测量信息同时出现的情形，针对目前现有的组合导航系统鲁棒滤波器对量测信息处理粗糙，导致正常量测信息易丢失的问题，基于多维量测方程分解和统计相似度量提出了新的鲁棒滤波方法。本发明在将SINS/DVL紧组合导航系统的多维量测方程进行分解的同时，引入统计相似度量(SSM)理论，协助每个波束的测量噪声方差在大测量误差出现时完成各自的自适应更新，最终保证每个波束测量信息处理的独立性。本发明可用于非理想条件下的水下航行器组合导航领域。
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公开(公告)号：CN115855038A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211465410.4
申请日：2022-11-22
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨哈船智聚创新科技发展有限公司
Abstract: 本发明公开一种短时高精度姿态保持方法，包括：获取陀螺仪输出和加速度计输出；基于加速度计输出和当地重力加速度，得到自身初始姿态信息；基于自身初始姿态信息和陀螺仪输出，得到航向角，作为航向输出；基于加速度计输出和当地重力加速度，得到俯仰角和横揺角，并进行低通滤波处理，将低通滤波处理后的俯仰角和横揺角作为水平姿态输出，实现姿态测量。本发明能够在不依赖任何外界信息的条件下快速完成初始姿态的确定，后续姿态测量也无需接受任何外界信息，抗干扰能力强。经过剧烈角运动后仍能实现高精度的姿态测量，提高姿态计算的精度，实现较低成本条件下的高精度姿态测量。
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公开(公告)号：CN109596128B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910033292.1
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于自主式水下航行领域，具体涉及一种基于多水听器提高多AUV协同定位性能的方法。该方法包括：在跟随AUV上配置多个水听器，设置水听器的位置并固定水听器；领航AUV与跟随AUV通过水听器进行水声测距，同时领航AUV将自身位置广播发送给跟随AUV；建立单领航AUV模式的协同定位系统状态空间模型；利用EKF滤波方法，对跟随AUV定位。通过设计多个水听器在跟随AUV上的位置，增加状态空间模型量测矩阵维数，系统的可观测性大大提高，有效降低了对单领航方案中的各AUV高机动性要求；减少了多AUV协同导航系统领航AUV数量，避免了由于设置多个领航AUV所需要配备的高精度惯性测量单元，降低成本；不涉及到多领航AUV时间同步的问题，容易实施，而且定位精度较高。
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公开(公告)号：CN114199249A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111448261.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于多AUV协同定位技术领域，具体涉及一种改进ANFIS的多AUV协同定位量测异常检测方法。针对水下声学测距误差对AUV协同定位系统定位性能的影响，本发明以准确识别并隔离异常信息、保留准确信息为目标，利用ACKF提取特征信息，并基于预定义的量测异常状态，建立满足伯努利分布的混合数据库，实现了ANFIS规则的在线更新，有效提高了检测系统在少量“样本数据”情况下的可靠性和准确性。本发明将在线数据训练机制与基于ANFIS的异常检测系统相结合，利用ANFIS规则的检测输出对异常时刻的量测信息进行隔离，设置伯努利分布的标志位对滤波方程进行更改，有效提高了协同定位系统定位精度及稳定性。
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