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公开(公告)号：CN119354189B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411933319.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多维约束因子图的地磁矢量和INS融合导航方法，包括如下步骤：步骤1、构建离线地磁指纹库；步骤2、构建位置和速度模型；步骤3、根据惯性传感器得到加速度矢量和角速度矢量部分，并引入多维约束项；步骤4、构建目标函数，然后将目标函数中的变量按位置更新的过程对步骤1‑步骤3的输出进行重构得到微分模型和整体因子图模型；步骤5、利用目标函数的微分模型，使用动量和二阶矩估计对整体因子图模型进行参数更新；步骤6、在导航历史序列中按照滑动窗口的方式针对每一时刻坐标重复步骤5，以得到最优估计的导航轨迹；步骤7、应用优化后的整体因子图模型更新预测位置。可以达到更高的定位精度，和更强的抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN119439322B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510045691.5
申请日：2025-01-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于北斗ZWD的实时降雨及降雨时长预测方法，包括如下步骤：步骤1、根据北斗导航卫星的历史观测值提取ZWD值、相应的降雨量和相应的时间序列；步骤2、根据不同季节分别计算ZWD值临近12小时的每小时变化率；步骤3、采用ZWD值以及相应的每小时变化率，和对应的降雨量数据建立降雨和降雨时长预测阈值；步骤4、获取待预测时北斗导航卫星的观测值，并提取待预测时的ZWD值，进而根据建立降雨和降雨时长预测阈值，输出降雨和降雨时长的预测结果。该方法首次提出基于北斗预测降雨时长的方法，可有效应用于降雨及降雨时长实时探测。
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公开(公告)号：CN119439322A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510045691.5
申请日：2025-01-13
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于北斗ZWD的实时降雨及降雨时长预测方法，包括如下步骤：步骤1、根据北斗导航卫星的历史观测值提取ZWD值、相应的降雨量和相应的时间序列；步骤2、根据不同季节分别计算ZWD值临近12小时的每小时变化率；步骤3、采用ZWD值以及相应的每小时变化率，和对应的降雨量数据建立降雨和降雨时长预测阈值；步骤4、获取待预测时北斗导航卫星的观测值，并提取待预测时的ZWD值，进而根据建立降雨和降雨时长预测阈值，输出降雨和降雨时长的预测结果。该方法首次提出基于北斗预测降雨时长的方法，可有效应用于降雨及降雨时长实时探测。
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公开(公告)号：CN119354189A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411933319.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多维约束因子图的地磁矢量和INS融合导航方法，包括如下步骤：步骤1、构建离线地磁指纹库；步骤2、构建位置和速度模型；步骤3、根据惯性传感器得到加速度矢量和角速度矢量部分，并引入多维约束项；步骤4、构建目标函数，然后将目标函数中的变量按位置更新的过程对步骤1‑步骤3的输出进行重构得到微分模型和整体因子图模型；步骤5、利用目标函数的微分模型，使用动量和二阶矩估计对整体因子图模型进行参数更新；步骤6、在导航历史序列中按照滑动窗口的方式针对每一时刻坐标重复步骤5，以得到最优估计的导航轨迹；步骤7、应用优化后的整体因子图模型更新预测位置。可以达到更高的定位精度，和更强的抗干扰性能。
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