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公开(公告)号：CN113141206A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110423713.9
申请日：2021-04-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04B7/185 , H04B17/336 , H04L1/00
Abstract: 一种微纳星群星间链路自适应通信方法及系统，属于微纳星群星间通信技术领域，用以解决现有的星间链路通信方法由于不能动态调整通信速率而导致通信效率不高或数据丢失问题。本发明的技术要点包括：依据微纳星群星间链路通信误码率阈值要求建立星间链路通信信道知识库；根据两个微纳卫星间实时通信距离，选择最大通信速率值作为最佳通信速率值，选择其对应的编码调制方案作为最佳编码调制方案；按照最佳编码调制方案对星间通信数据进行编码和调制处理，并按照最佳通信速率值进行星间链路通信。本发明实现了遥测数据的高效率和可靠性传输，对于提升微纳星群系统星间链路自适应信号处理具有重要意义。
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公开(公告)号：CN110146076A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910488838.2
申请日：2019-06-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种无逆矩阵自适应滤波的SINS/DVL组合定位方法，涉及高精度SINS/DVL组合定位。本发明是为了解决由于传统SINS/DVL组合导航滤波算法计算过程复杂，导致计算效率低和稳定性差的问题。本发明所述的一种无逆矩阵自适应滤波的SINS/DVL组合定位方法，首先基于捷联惯导系统和多普勒计程仪传感器信息，获取相应状态初值和观测值；然后建立基于组合导航误差模型对应的系统方程和观测方程，用无逆矩阵改进自适应滤波算法对误差进行校正，获取校正后目标的速度和位置误差信息；最后将获得的误差信息和捷联惯导与多普勒计程仪的观测信息进行融合，得出高精度的定位结果。本发明可在减小计算量，优化计算过程的基础上，保证定位系统可靠稳定，提高水下自主航行的定位精度。
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公开(公告)号：CN108490392A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810335260.2
申请日：2018-04-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 桂林电子科技大学
IPC: G01S5/14
Abstract: 一种基于距离估计值筛选的最小二乘三维定位方法，涉及高精度最小二乘三维定位方法。本发明是为了有效解决由于无线信号传播中的噪声和测量误差等不良影响，导致距离估计精度和三维定位精度较低的问题。本发明所述的一种基于距离估计值筛选的最小二乘三维定位方法，首先将三维定位空间划分为若干个大小相同的立方体，每个立方体的中心点作为一个特征点；然后采用双边对等测距方法获得未知节点与各个锚节点间的距离估计值；最后采用基于特征点的评估和反向考查策略，筛选出高质量的距离估计值以及对应的锚节点，并采用最小二乘定位方法，解算出高精度的定位结果。
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公开(公告)号：CN108337638A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201710733140.3
申请日：2017-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: H04W4/025 , G01S5/0278 , G01S5/14 , H04W64/006
Abstract: 一种基于最小标准差的锚节点优化选择的最小二乘定位方法，涉及锚节点优化选择的最小二乘改进定位方法。本发明是为了有效解决通信距离估计误差导致定位精度较低的问题。本发明所述的一种基于最小标准差的锚节点优化选择的最小二乘定位方法，首先采用双边对等距离估计的方法获得未知节点到各个锚节点间距离估计的多个样本值，并统计分析，得到各个距离估计值的统计均值和统计标准差；然后采用动态滑动窗口和单遍扫描的方法获得距离估计的统计标准差最小的几个距离估计值，并选择对应的锚节点构造最小二乘定位方程组；最后采用最小二乘准则获得高精度的定位结果。
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公开(公告)号：CN107479027A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710732839.8
申请日：2017-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种基于最小误差传播的锚节点优化选择的最大似然定位方法，涉及锚节点优化选择的最大似然改进定位方法。本发明是为了有效解决通信距离估计误差导致定位精度较低的问题。本发明所述的一种基于最小误差传播的锚节点优化选择的最大似然定位方法，首先采用双边对等距离估计的方法获得未知节点到各个锚节点间距离估计的多个样本值，并统计分析，得到各个距离估计值的统计均值和统计标准差；然后采用动态滑动窗口和单遍扫描的方法获得距离估计统计均值及统计标准差乘积值最小的几个距离估计结果，并选择对应的锚节点构造最大似然定位方程组；最后采用最小二乘准则获得高精度的定位结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107404708A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710732862.7
申请日：2017-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: H04W64/006 , G01S5/0278 , H04W4/70
Abstract: 一种基于最小标准差的锚节点优化选择的最大似然定位方法，涉及锚节点优化选择的最大似然改进定位方法。本发明是为了有效解决通信距离估计误差导致定位精度较低的问题。本发明所述的一种基于最小标准差的锚节点优化选择的最大似然定位方法，首先采用双边对等距离估计的方法获得未知节点到各个锚节点间距离估计的多个样本值，并统计分析，得到各个距离估计值的统计均值和统计标准差；然后采用动态滑动窗口的方法获得距离估计的统计标准差最小的几个距离估计值，并选择对应的锚节点构造最大似然定位方程组；最后采用最小二乘准则获得高精度的定位结果。
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公开(公告)号：CN107257580A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710365983.2
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
CPC classification number: H04W64/006 , G01S11/06
Abstract: 一种基于RSSI‑SVM通信距离估计的不确定性分析方法，涉及无线通信距离估计的不确定性分析方法。本发明是为了有效解决基于RSSI‑SVM通信距离估计过程中的不确定性传播问题。本发明所述的一种基于RSSI‑SVM通信距离估计的不确定性分析方法，首先在不同通信距离下，多次重复测量的RSSI值，并和对应距离值构成训练数据训练SVM模型。然后，在实际距离估计时，重复多次测量RSSI值，统计计算其标准差，并输入已训练好的SVM模型，从而获得多个距离估计输出结果，并统计计算获得距离估计结果的不确定性，并以此来评估通信距离估计的质量，以及RSSI的不确定性传播到距离估计结果的影响程度，为后续处理方法提供质量评估参考。
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公开(公告)号：CN107255811A
公开(公告)日：2017-10-17
申请号：CN201710365971.X
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S11/06
CPC classification number: G01S11/06
Abstract: 一种基于RSSI通信距离估计的不确定性分析方法，涉及无线通信距离估计的不确定性敏感分析方法。本发明是为了有效解决通信距离估计过程中的不确定性敏感性分析和不确定性综合问题。本发明所述的一种基于RSSI通信距离估计的不确定性敏感分析方法，首先分析基于RSSI通信距离估计中的不确定性因素，采用全微分公式的方法获得各个不确定性因素的敏感因子，识别出影响因素较大的不确定性因素，为改善距离估计精度方法提供支持；然后测量评估各个因素的不确定性，并综合；最后，输出距离估计结果及其不确定性，并执行后续的距离估计和不确定性评估。并以此来评估通信距离估计的质量，也为后续处理方法提供质量评估参考。
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公开(公告)号：CN118310526B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202410419204.2
申请日：2024-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/20 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/2433 , H03H17/02
Abstract: 本发明提供了一种动态拓扑下基于因子图的多AUV量测滤波方法及系统，属于多AUV协同定位领域。为了解决现有的多AUV协同定位系统量测信息中会产生野值，降低系统的定位性能的问题。本发明在水下多AUV协同定位量测信息中存在野值的情况下，通过对动态拓扑下基于因子图的多AUV协同定位算法引入k‑means算法进行量测野值滤波，保障了水下协同定位在少量提高运行时间的情况下，大幅提升定位精度和鲁棒性，保障了水下作业时对于定位以及导航精度的需求；且通过仿真实验可知，本发明提升了64.54％的定位精度，面对量测野值也更加稳定。
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公开(公告)号：CN116659513B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202310850563.9
申请日：2023-07-12
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明一种基于节点优化选择与因子图的多AUV协同定位方法及系统，涉及AUV协同定位技术领域，为解决现有技术无法应对系统拓扑结构的动态变化，及系统规模较大或者系统通信带宽受限的问题。包括如下过程：采集系统当前时刻动态拓扑结构信息；更新从艇及其邻居主艇信息；构建因子图模型，将从艇状态变量、主艇位置信息及主艇量测信息定义为变量节点，采用状态方程函数节点对从艇状态变量Xk进行传递更新；针对系统主艇估计的位置信息节点及主艇量测信息节点，分别进行克拉美罗下界CRLBk和测距评价因子计算，对当前时刻主艇节点进行优选，采用量测方程函数节点对主艇量测信息节点Zk及从艇状态变量节点Xk进行融合更新。本发明兼顾了定位精度、定位效率和实时性。
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