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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113702899B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110887816.0
申请日：2021-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于相位分数低阶矩的协方差差分的传播算法，主要解决alpha噪声环境下阵列雷达的远‑近场混合信号源的参数估计问题。该方法首先建立了均匀对称阵列天线接收信号的模型，构造基于相位分数低阶矩的协方差矩阵来抑制alpha噪声，并通过MUSIC算法对远场源进行角度估计。然后结合协方差差分的思想，利用远场协方差阵、噪声协方差阵及近场协方差阵的结构差异，将近场协方差阵分离出来。最后引入传播算子求取此时协方差差分矩阵对应的噪声子空间，进而通过谱峰搜索估计出近场源角度参数和距离参数。本发明降低了一定计算复杂度的同时抑制了alpha噪声，不需要用主观标准区分远‑近场源类型且参数估计精度较高。
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公开(公告)号：CN111854728B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202010431864.4
申请日：2020-05-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于广义相对熵的容错滤波方法，建立SINS/GPS、SINS/地磁匹配和SINS/重力辅助系统的状态空间模型，利用联邦滤波方法和改进故障检测方法对故障进行容错处理。改进的故障检测方法利用了广义相对熵(也称KL散度)原理，使用预测信息和更新信息对KL散度和马氏距离的计算结果进行权值分配，将两者的加权和作为传感器故障检测指标。经判断无故障的状态估计正常进入主滤波器进行信息融合，而有故障的状态估计所在子滤波器通道会关闭以避免故障信息污染其他子系统。本发明有更好的故障检测精度和更高的运算效率，对进一步提高复杂条件下多源信息融合系统的容错能力具有一定的参考意义。
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公开(公告)号：CN111854728A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010431864.4
申请日：2020-05-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种基于广义相对熵的容错滤波方法，建立SINS/GPS、SINS/地磁匹配和SINS/重力辅助系统的状态空间模型，利用联邦滤波方法和改进故障检测方法对故障进行容错处理。改进的故障检测方法利用了广义相对熵(也称KL散度)原理，使用预测信息和更新信息对KL散度和马氏距离的计算结果进行权值分配，将两者的加权和作为传感器故障检测指标。经判断无故障的状态估计正常进入主滤波器进行信息融合，而有故障的状态估计所在子滤波器通道会关闭以避免故障信息污染其他子系统。本发明有更好的故障检测精度和更高的运算效率，对进一步提高复杂条件下多源信息融合系统的容错能力具有一定的参考意义。
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公开(公告)号：CN113702899A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110887816.0
申请日：2021-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于相位分数低阶矩的协方差差分的传播算法，主要解决alpha噪声环境下阵列雷达的远‑近场混合信号源的参数估计问题。该方法首先建立了均匀对称阵列天线接收信号的模型，构造基于相位分数低阶矩的协方差矩阵来抑制alpha噪声，并通过MUSIC算法对远场源进行角度估计。然后结合协方差差分的思想，利用远场协方差阵、噪声协方差阵及近场协方差阵的结构差异，将近场协方差阵分离出来。最后引入传播算子求取此时协方差差分矩阵对应的噪声子空间，进而通过谱峰搜索估计出近场源角度参数和距离参数。本发明降低了一定计算复杂度的同时抑制了alpha噪声，不需要用主观标准区分远‑近场源类型且参数估计精度较高。
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公开(公告)号：CN111623779A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010438938.7
申请日：2020-05-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种适用于噪声特性未知的时变系统自适应级联滤波方法，包括以下步骤采集获取SINS系统和GPS系统输出数据，建立SINS/GPS组合导航的主滤波器数学模型，选取状态量和观测量；建立从滤波器数学模型，选取状态量和观测量；在线估计Nopt；对主滤波器的状态空间模型进行扩展，通过批处理过程获得滤波初始参数，继而进行滤波估计；利用主滤波器输出信息，引入自适应渐消因子，利用n时刻量测进行自适应卡尔曼滤波；根据主滤波器和从滤波器的输出对导航参数进行校正。本发明对UFIR滤波算法进行改进的同时，设计一种新的在线估计Nopt方法，缩短了在线估计时间；从滤波器使用改进自适应卡尔曼滤波算法，引入GPS的航向信息以提高导航精度。
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