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公开(公告)号：CN117177356A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311015419.X
申请日：2023-08-11
Applicant: 清华大学
IPC: H04W64/00 , H04W4/33 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于域对抗训练与自适应编解码的测距误差校正方法，包括：基于场景和所在场景采集带标注定位信号波形，构建场景特征数据库，特征数据库包含场景标签、测量距离；搭建辅助域分类网络，采用域对抗训练方法基于场景特征数据库对域分类网络和已有校准自编码机网络进行优化；基于不同的场景特征数据库，搭建自适应编解码模块网络，并进行优化，所述自适应编解码模块网络作为独立模块附加在已有校准自编码机网络前后。本发明解决了现有技术中测距误差校准算法泛用性不足、跨环境跨平台应用难、标注成本高的问题。
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公开(公告)号：CN116358548B
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202310147180.5
申请日：2023-02-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于相对定位的自组网编队导航方法、系统及存储介质，包括：获取自组网基本信息，基于预设的自组网编队网络协议进行最优目标编队的选择，将所述最优目标编队进行拆分并下发至各个自组网节点；通过预设的卡尔曼滤波的多传感融合位置估计器，获取相邻自组网节点间实时相对测量结果，生成当前相对位置估计信息及估计误差；通过预设的分布式自适应决策调度算法，基于所述相对位置估计信息及估计误差对比节点当前任务目标，计算生成运动控制策略，执行所述运动控制策略进行自组网编队。本发明解决了现有卫星拒止或卫星信号微弱情况下导致的定位导航不稳定、无人自组网集群编队性能受限问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117320148A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311029119.7
申请日：2023-08-15
Applicant: 清华大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，提供一种多源数据融合定位方法、系统、电子设备及存储介质，其中定位方法包括：获取自组网中各节点的定位参数和各节点间的RF交互信息，定位参数包括由各节点的GNSS接收机得到的第一位置信息和自组网中每两个节点间的测距信息；基于RF交互信息，进行相对定位解算，得到各节点的第二位置信息；将第二位置信息与第一位置信息和由INS接收机获取的第三位置信息融合，得到各节点的导航定姿信息。本发明用以解决现有技术中在应用GNSS/INS组合导航时，因GNSS信号在被建筑物、树木、山脉等物体遮挡，信号强度减弱或完全消失时，所造成的INS无法维持长时间可靠高精度的定位的缺陷。
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公开(公告)号：CN117007040A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310799100.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于多源信息融合的相对导航方法和装置，包括：确定目标节点的信号状态；在信号状态为有信号的情况下，获取目标节点的目标信号和节点运动特性；基于目标信号估计与目标节点相对位置有关的参数信息，以得到信号矩阵；根据信号种类和节点运动特性确定运动模型，根据信号种类确定测量模型；基于测量模型得到融合观测矩阵；基于运动模型得到目标节点的目标时刻的位置估计预测值和误差协方差阵预测值；根据融合观测矩阵、位置估计预测值和误差协方差阵预测值得到目标节点的目标时刻的位置估计结果和误差协方差阵估计结果。本发明根据实时观测信息的种类和数量自适应选择模型以融合多源信息，并进行联合估计，利用率更高，定位精度更高。
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公开(公告)号：CN118433631A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410368260.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 清华大学
IPC: H04W4/021 , H04W4/02 , H04W4/33 , H04W64/00 , G06N3/0499 , G06N3/0895
Abstract: 本发明提供一种基于信道状态信息预训练的高精度室内定位方法，包括：采集定位数据标签和基站发出的射频信号；将所述射频信号输入至预训练的定位模型，基于所述定位数据标签对定位模型进行线性探测微调，更新多层感知机参数，输出射频信号接收方的位置信息；其中，所述定位模型是通过采集不同场景下通信射频信号建立无标签数据库对自监督模型进行训练得到的。本发明解决了现有室内定位标签数据采集成本高、泛化能力差、场景覆盖范围小的问题。
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公开(公告)号：CN116358548A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310147180.5
申请日：2023-02-15
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种基于相对定位的自组网编队导航方法、系统及存储介质，包括：获取自组网基本信息，基于预设的自组网编队网络协议进行最优目标编队的选择，将所述最优目标编队进行拆分并下发至各个自组网节点；通过预设的卡尔曼滤波的多传感融合位置估计器，获取相邻自组网节点间实时相对测量结果，生成当前相对位置估计信息及估计误差；通过预设的分布式自适应决策调度算法，基于所述相对位置估计信息及估计误差对比节点当前任务目标，计算生成运动控制策略，执行所述运动控制策略进行自组网编队。本发明解决了现有卫星拒止或卫星信号微弱情况下导致的定位导航不稳定、无人自组网集群编队性能受限问题。
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公开(公告)号：CN114966538A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210489353.7
申请日：2022-05-06
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明提供一种联合场景识别与测距测角误差校准的单站定位方法及系统，基于室内定位场景，采集室内定位场景内带标注定位信号的波形以及真实距离角度信息，构建场景特征数据库；基于场景特征数据库构建训练池，训练生成学习网络；基于生成的学习网络，通过变分自编码器进行处理，得到距离码字、角度码字和场景码字，并将距离码字、角度码字和场景码字输入至对应的校准器中，对新输入的测距及测角测量值进行校准，输出校准后的定位结果，同时更新场景特征数据库，本发明解决了现有技术中测距测角误差校准分离设计、标注成本高的问题，实现单基站测距测角误差联合校正。
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