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公开(公告)号：CN113295170A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110445898.3
申请日：2021-04-25
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种捷联惯导/光谱红移自主组合导航系统及滤波方法，用SRS获得的高精度速度信息和气压高度计获得的高度信息对SINS输出的速度信息及高度信息进行校正，用所提出的自适应随机加权容积卡尔曼滤波进行导航解算，以提高导航信息的准确度。本发明的组合导航系统具有自主性强、隐蔽性好、精度高和可靠性强等优点，提高了导航滤波解算的精度，可用于提高我国航天器的导航定位精度和滤波解算精度，不但对提高我国航天器导航定位的精度、降低运营费用、扩展空间的应用有重要作用，而且对提高航天器在战争条件下的生存能力具有重要帮助。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119625478A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510162058.4
申请日：2025-02-14
Applicant: 西北工业大学 , 中国船舶重工集团公司第七0五研究所
IPC: G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明为一种基于深度学习的数据融合方法及系统，涉及深度学习技术领域，包括根据设定的分类规则对获取无人系统中的多种传感器数据进行分类，获得分类数据；基于分类数据的基本属性分别进行预处理，获得预处理后分类数据；将预处理后的分类数据进行数据级融合，获得多个分类融合数据；基于深度递归神经网络DRNN，结合双向长短时记忆单元Bi‑LSTM和稀疏注意力机制，构建数据融合模型，通过模型剪枝对数据融合模型优化，获得优化后的数据融合模型；将多个分类融合数据输入至优化后的数据融合模型中进行二次融合，获得最终融合特征。充分挖掘多源信息的潜力，提高在复杂环境中决策的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN119582802A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510142604.8
申请日：2025-02-10
Applicant: 西北工业大学 , 中国船舶重工集团公司第七0五研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的智能滤波方法及系统，涉及数据滤波技术领域。以解决使用智能优化算法进行滤波器参数寻优时，寻优性能和计算效率相互冲突这一技术问题。获得干扰控制指令数据；提取每个数据在寻优后期阶段所经过的个体；对数据分类后将同一类数据所对应的寻优后期个体组合获得各类子搜索空间；待滤波控制指令数据归类后调取该类子搜索空间进行滤波器参数寻优。本发明通过提取寻优后期个体聚焦于对干扰控制指令数据滤波效果接近最优的部分滤波参数；将寻优后期个体组合获得了独属于各类数据的子搜索空间，对待滤波控制指令数据进行处理时仅在对应的子搜索空间进行搜索，降低了搜索范围还提高了搜索性能。
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公开(公告)号：CN119625478B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510162058.4
申请日：2025-02-14
Applicant: 西北工业大学 , 中国船舶重工集团公司第七0五研究所
IPC: G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明为一种基于深度学习的数据融合方法及系统，涉及深度学习技术领域，包括根据设定的分类规则对获取无人系统中的多种传感器数据进行分类，获得分类数据；基于分类数据的基本属性分别进行预处理，获得预处理后分类数据；将预处理后的分类数据进行数据级融合，获得多个分类融合数据；基于深度递归神经网络DRNN，结合双向长短时记忆单元Bi‑LSTM和稀疏注意力机制，构建数据融合模型，通过模型剪枝对数据融合模型优化，获得优化后的数据融合模型；将多个分类融合数据输入至优化后的数据融合模型中进行二次融合，获得最终融合特征。充分挖掘多源信息的潜力，提高在复杂环境中决策的准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN112179347A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010989219.4
申请日：2020-09-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，应用于飞行器中，通过捷联惯导导航系统获取飞行器的系统状态向量；其中，系统状态向量包括在东北天导航坐标系下的速度矢量；根据速度矢量确定第一光谱红移值；通过红移导航系统获取的第二光谱红移值；根据第一光谱红移值和第二光谱红移值，确定光谱红移误差；通过光谱红移误差对系统状态向量依次进行状态预测和量测更新，得到第一系统状态信息；本发明降低了捷联惯导导航系统由于长期运行产生的误差，提高了导航系统的可靠性和自主性。
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公开(公告)号：CN112179347B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202010989219.4
申请日：2020-09-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱红移误差观测方程的组合导航方法，应用于飞行器中，通过捷联惯导导航系统获取飞行器的系统状态向量；其中，系统状态向量包括在东北天导航坐标系下的速度矢量；根据速度矢量确定第一光谱红移值；通过红移导航系统获取的第二光谱红移值；根据第一光谱红移值和第二光谱红移值，确定光谱红移误差；通过光谱红移误差对系统状态向量依次进行状态预测和量测更新，得到第一系统状态信息；本发明降低了捷联惯导导航系统由于长期运行产生的误差，提高了导航系统的可靠性和自主性。
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