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公开(公告)号：CN116702479B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202310690334.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06F17/11 , G06F119/12 , G06F119/10
Abstract: 本申请公开了一种水下航行器未知输入与位置估计方法及系统，方法包括：获取水下航行器的航行数据，并基于航行数据构建系统状态空间模型；对系统状态空间模型中的量测方程进行第一次优化，得到优化后量测方程，并基于优化后量测方程构建延时递推框架；基于延时递推框架，搭建未知非线性控制输入和延时到达观测信息之间的递推关联；基于递推关联得到未知非线性控制输入估计值；基于未知非线性控制输入估计值，得到位置状态后验估计表达式和第一估计误差协方差表达式；对后验估计表达式进行第二次优化，得到最终位置状态表达式和第二估计误差协方差表达式。本申请缓解观测值中的延时偏
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公开(公告)号：CN116929342A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310718292.1
申请日：2023-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/16 , G01S19/49 , G01S19/40 , G06F16/29 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于双通道的GNSS/INS组合导航辅助方法，进行数据预处理，包括数据归一化、划分数据集、将一维序列信息转换为三维张量信息，将数据输送给双通道LSTM‑GRU模型，令双通道中的模型同时进行训练和预测，两个通道的模型采取同样的模型结构，不同的模型参数，每个通道中的模型均包括LSTM模块、GRU模块，双通道各自单独输出经、纬度增量信息，最后分别对预测结果进行数据积分处理，进而输出GNSS预测轨迹。本发明训练效率更高且保留了模型对历史信息有选择地保留和利用的能力，在辅助GNSS/INS组合导航系统方法中，本发明更具针对性地对经、纬度信息进行预测，令经、纬度信息的预测效果达到最佳。
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公开(公告)号：CN116907481A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310718114.9
申请日：2023-06-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/16 , G01S19/49 , G01S19/40 , G06F16/29 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于双通道的GNSS/INS组合导航辅助方法，采集数据后，进行数据预处理，包括数据归一化、划分数据集、将一维序列信息转换为三维张量信息，将数据输送给双通道CNN‑Residual‑LSTM模型，令双通道中的模型同时进行训练和预测，两个通道的模型采取同样的模型结构，不同的模型参数，每个通道中的模型均包括CNN模块、Residual‑LSTM模块，双通道各自单独输出经、纬度增量信息，最后分别对预测结果进行数据积分处理，进而输出GNSS预测轨迹，达到GNSS失效时，利用模型辅助组合导航系统的目的。在辅助GNSS/INS组合导航系统方法中，本发明更具针对性地对经、纬度信息进行预测，效果更佳。
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公开(公告)号：CN116718211A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310616545.4
申请日：2023-05-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于时间窗注意力机制的惯导长时辅助校正方法，将采集的陀螺、加速度计数据和纯惯导解算的姿态、速度、位置数据作为输入数据，每个采样间隔下位置的增量信息作为输出数据；利用输入数据和输出数据对优化后的长短期记忆神经网络进行训练；在GPS中断时将上述采集的数据作为训练好的优化后LSTM网络的输入，对位置增量进行预测。训练期间，输入数据首先经过卷积神经网络处理，完成数据的解耦；解耦的数据将通过线性全连接层，输入到时间窗注意力机制的LSTM‑GRU网络中进行训练，本发明对惯性导航定位的更长时间预测，同时相对常规LSTM网络，提高了拟合能力。
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公开(公告)号：CN116680500A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310690292.5
申请日：2023-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了水下航行器在非高斯噪声干扰下的位置估计方法及系统，所述方法包括以下步骤：根据获取的水下航行器的位置数据、速度数据与航向数据，构建协同定位系统状态空间模型；在得到基于线性化误差补偿的优化量测方程的基础上，构建增广状态模型；利用增广状态模型，基于student'st核函数和最小误差熵准则，构建代价函数；基于代价函数，求得后验状态估计的加权最小二乘表达形式；基于后验状态估计的加权最小二乘表达形式，使用矩阵求逆引理得到后验状态估计及相应的估计误差协方差矩阵的最终表达形式，完成水下航行器的位置估计。本发明能够有效削弱非高斯噪声对位置估计的影响，提高水下航行器在非理想作业环境中的定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116678404A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310675469.4
申请日：2023-06-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本申请公开了一种基于多重傅里叶线性组合器的舰船升沉测量方法，属于升沉测量领域，包括：通过捷联式惯性导航系统获取载体坐标系下的垂向加速度并对其进行N点快速傅里叶变换，得到海浪涌动的相关频域信息；构建垂速综合滤波器，对垂向加速度进行滤波并得到垂向速度；通过KF‑BMFLC拟合模型对垂向速度进行拟合，并通过KF‑BMFLC补偿模型对拟合后的垂向速度进行幅相补偿，得到目标垂向速度；构建升沉综合滤波器，对目标垂向速度进行滤波得到升沉位移；通过KF‑BMFLC拟合模型对升沉位移进行拟合，并通过KF‑BMFLC补偿模型对拟合后的升沉位移进行幅相补偿，得到目标升沉位移。适用于需要高精度的测量和控制场景。
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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：CN116164752A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310212907.3
申请日：2023-03-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种电磁计程仪辅助的船舶组合导航方法，首先根据洋流和量测噪声时变对电磁计程仪测速产生的影响，建立1个固定模型集，包含2个子模型，并通过期望模型扩充的方法去自适应生成1个模型集；其次利用基于平均场理论的变分贝叶斯，对状态向量和量测噪声的协方差矩阵的耦合项进行解耦，并推导出的新的自适应滤波公式；再分别将固定模型集和期望模型集的交互式多模型IMM自适应滤波的结果进行估计融合；最后将融合后的估计结果去修正捷联惯性导航系统解算的姿态、速度和位置。本发明能够消除洋流和量测噪声时变的影响，有效的提高了船舶组合导航的定位精度。
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公开(公告)号：CN115061483B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202210562033.X
申请日：2022-05-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 一种基于探测构型的水下目标状态协同估计方法，涉及水下无人航行器编队控制及目标状态估计技术领域，针对现有技术中单个潜艇在水下持续长航会存在较大的定位误差的问题，本申请所提出的由潜艇和多个水下无人航行器节点构成的协同估计方法，潜艇发送控制指令使各UUV完成期望的编队队形，各UUV利用方位测量信息对敌方目标进行协同估计，实现对水下动态目标状态的有效估计，为协同系统完成水下任务提供必要的条件。本申请利用集中式的通讯拓扑结构，通过将多个UUV探测节点的纯方位信息进行集中扩展，解决了单UUV节点观测方程可观性不强的缺点，进而避免了单个潜艇在水下持续长航会存在较大的定位误差的问题，提高了估计精度，缩短了收敛时间。
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公开(公告)号：CN113051795B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110277125.9
申请日：2021-03-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供面向海上平台保障的三维温盐场分析预报方法，基于多源海洋环境资料进行海洋动力环境要素时空分布特征分析和温盐关系特征研究；在时空特征分析和温盐关系特性研究的基础上，利用时空经验正交函数方法构建海洋环境动力要素的统计预报模型；利用海洋环境场动态分析技术，基于海上平台自身观测得到的海温、盐度观测数据对海上平台周边海洋环境预报场进行订正；在温度和盐度预报后利用温盐关系曲线对盐度进行调整，以便于尽量保持温盐关系不偏离其气候态特征。本发明弥补传统的数值预报方法由于气象驱动时效限制而导致的海洋动力环境要素预报时效较短的缺陷，且预报过程不需要高性能计算平台，对计算资源的占用较少。
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