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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114166217A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111411531.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了基于变结构多模型的载体挠曲变形角的估计方法，首先根据载体挠曲变形建立13个子模型，5个模型群；其次利用运行的模型群中的子模型的最大模式概率与检测门限比较作为激活候选模型群的决策；再利用加权残差的平方和作为模型群切换的“硬”规则，选择最合适的模型群；最后在选择最合适的模型群进行交互式模型滤波，输出最终的挠曲变形角的估计。本发明能够较快的估计出具有较高精度的载体挠曲变形角，有效降低了挠曲变形的影响。
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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：CN115930950A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211669947.2
申请日：2022-12-25
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨哈船智聚创新科技发展有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于递推算法的INS组网信息融合方法，通过分别计算Kalman滤波器的低精度INS载体系右向陀螺漂移估计值的标准差，确定INS组网中第一套高精度INS和第二套高精度INS的权重，得到第一次融合后的位置信息；再次信息融合时，利用三个参数递推更新此次低精度INS的载体系右向陀螺漂移估计值的标准差，计算得到更新的权重，从而更新融合后的位置信息。本发明在INS组网中的两套高精度INS进行信息融合过程时，隐蔽性高而且仅用三个参数实时递推计算两套高精度INS的权重。
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公开(公告)号：CN114166217B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202111411531.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了基于变结构多模型的载体挠曲变形角的估计方法，首先根据载体挠曲变形建立13个子模型，5个模型群；其次利用运行的模型群中的子模型的最大模式概率与检测门限比较作为激活候选模型群的决策；再利用加权残差的平方和作为模型群切换的“硬”规则，选择最合适的模型群；最后在选择最合适的模型群进行交互式模型滤波，输出最终的挠曲变形角的估计。本发明能够较快的估计出具有较高精度的载体挠曲变形角，有效降低了挠曲变形的影响。
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公开(公告)号：CN116295375A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310168156.X
申请日：2023-02-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供基于置信度分析的高精度惯导信息融合方法，包括如下步骤：设计纯惯导系统和高精度惯导的系统的综合误差状态，构造综合误差状态方差；建立观测方程，搭建离散卡尔曼滤波的方程；将纯惯导系统与每一套高精度系统分别进行卡尔曼滤波；计算各系统的置信指标，从而通过置信指标计算归一化置信指标，实现多到高精度系统的加权信息分配。本发明针对多套高精度惯导系统之间缺少信息融合和有效协同定位的问题，借助纯惯导系统建立综合误差状态和状态方程并进行卡尔曼滤波，根据综合速度误差状态的二阶中心距计算各高精度系统的置信指标和归一化置信指标，从而实现基于置信度分析的高精度惯导信息融合，提高了系统的导航精度和可靠性。
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