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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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公开(公告)号：CN111856525B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202010607441.3
申请日：2020-06-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于LSTM神经网络的周跳探测和修复方法，通过长短时记忆网络(LSTM)对时序载波相位测量值的特征数据进行回归预测，并以多普勒信息进行辅助，实现了对GNSS载波相位测量值周跳的探测和修复。本发明包括以下步骤：(1)采集载波相位测量值和多普勒值，并对数据做预处理；(2)设计用于预测载波相位测量值的特征数据的LSTM神经网络；(3)使用LSTM神经网络处理数据集；(4)利用LSTM神经网络输出结果探测和修复周跳；(5)更新历元信息，并重复执行步骤(1)到步骤(4)，直到处理完所有历元。最后得到周跳探测结果和周跳修复结果。经验证，本发明可以有效探测并修复大于0.3周的周跳。
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公开(公告)号：CN113222871B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110602563.8
申请日：2021-05-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/50 , G06T7/12 , G06T7/30 , G06K9/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明属于多视卫星影像三维重建技术领域，具体涉及一种多视卫星影像数字表面模型融合方法。本发采用先分割后聚类的思想，先通过分割对高程落差严重的地物边缘进行定位，然后通过表面模型聚类为每个区域内DSM融合提供模型约束。本发明同时利用颜色信息和高程信息实现相同区域的聚集，克服因高曝光导致的边缘弱化问题，实现对地物边缘的准确定位；通过超像素分割方法定位DSM的地物边缘，为多视DSM融合提供准确的边缘依据，使得区域内的多视DSM融合能够沿着区域边缘进行。本发明获得的融合后的DSM能够解决因大气辐射变化和强曝光导致的地物边缘区域高程模糊、高程落差划分不规则的问题。
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公开(公告)号：CN111307114A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201911203231.1
申请日：2019-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了基于运动参考单元的水面舰船水平姿态测量方法，属于船舶姿态测量技术领域。具体步骤包括：给定初始导航参数，捷联惯导系统初始对准得到初始四元数；系统采样周期设置并实时采集三个轴上陀螺和加速度计的输出信号；利用陀螺输出信息得到计算四元数，进而得到载体坐标系与地理坐标系的关系矩阵，判断运载体运动状态；然后，利用和载体坐标系与地理坐标系之间的转移矩阵，得到失准角；获得失准角计算值后，对计算四元数进行更新和修正。即使系统有运动加速度时，依然保持失准角的最优计算，保证系统在不同运动状态下均具有较高的姿态测量精度，有效的提高了系统姿态测量精度。
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公开(公告)号：CN110487271A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910915008.3
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种GNSS信号受阻时Elman神经网络辅助紧组合导航方法，以惯性和GNSS紧组合导航系统模型为基础，针对GNSS信号失锁时的紧组合导航问题，动态Elman神经网络预测模型，来对惯导的误差模型和GNSS的补偿模型进行学习；当GNSS信号缺失时，利用训练好的神经网络预测出GNSS的输出误差并补偿惯导的输出，使误差不会急剧发散，让系统继续进行组合导航。最后利用设计的低成本下的紧组合导航模块进行实地测量，将采集的信息进行预处理，组成训练神经网络的样本数据对Elman神经网络模型进行训练。本算法能在GNSS信号缺失100s的情况进行预测，使系统仍然能进行紧组合导航。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111694025B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202010466269.4
申请日：2020-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明一种应用于MBOC导航信号的无模糊多径抑制方法，对MBOC导航信号采用具有改进ASPECT去模糊算法的跟踪环路，并将超前‑滞后码间距设置为0.1码片；对于改进后跟踪环路的输出，采用Delta检测指标对导航信号是否受到多径进行区分，将导航信号分类为受多径影响以及不受多径影响两类；通过计算获得每个跟踪上的导航信号的载噪比，并基于载噪比的加权模型为每个导航信号测量值设置初始权值，获得WPDOP参考量的最小值，并将对应的权值组合确定为最终值，进行导航信号测量值权值赋值；本发明能够解决MBOC导航信号在多径环境下定位精度显著变差的问题，有效的减小定位误差。
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公开(公告)号：CN110296701B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910612635.X
申请日：2019-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种惯性与卫星组合导航系统渐变型故障回溯容错方法。进行惯导系统初始对准；采集并滑动存储传感器数据；利用状态卡方和残差卡方混合检测方法对卫星导航位置信息进行渐变型故障检测和辨识，当卫星导航无故障时，切入惯性/卫星组合导航模式，对卫星导航输出信息进行融合；当卫星导航处于渐变型故障时，进行惯导回溯算法和卡尔曼回溯算法，得未融合第k‑1时刻卫星渐变型故障信息的姿态矩阵、速度和位置；回溯到卫星导航故障点，进行纯惯导追溯解算，递推到第k采样时刻，输出隔离卫星历史故障信息后的姿态、速度和位置信息。本发明能够有效判断卫星导航渐变型故障，并进行惯导和卡尔曼回溯算法对故障进行容错处理，避免历史故障信息污染。
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公开(公告)号：CN109652628B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910126790.0
申请日：2019-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于核燃料包壳技术领域，具体涉及一种核燃料包壳用FeCrAl合金及其制备和晶粒尺寸控制方法。本发明所述的用于核电反应堆燃料元件包壳的FeCrAl合金材料，以下组分组成：Cr，Al，Fe，杂质，其中，Cr合金元素的总重量百分比含量为11.00wt％～14.00wt％，Al合金元素的总重量百分比含量为5.50wt％‑6.50wt％。本方法制备的FeCrAl合金具有较好的高温氧化性能及抗腐蚀性能。通过对合金元素含量、加工工艺的控制，使得FeCrAl合金的晶粒尺寸能够满足设计需要。同时本发明在制备FeCrAl合金材料的方法中采用低温热轧、高温再结晶热处理等工艺，使合金材料在1200℃水蒸气下具有非常优异的抗高温氧化性能，高温蒸汽氧化速率远远低于目前商用核电包壳材料Zr‑4。
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公开(公告)号：CN109373999B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201811236937.3
申请日：2018-10-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于故障容错卡尔曼滤波的组合导航方法，属于组合导航技术领域。本发明包括：选择组合导航状态量列写状态方程，选择量测量列写量测方程，并进行离散化处理；构建常规卡尔曼滤波器进行状态估计；构建故障检测函数进行故障检测；构建容错卡尔曼滤波器进行状态估计；将各子滤波器的数据送入主滤波器进行信息融合，得到全局状态估计；将联邦卡尔曼的全局误差的估计值去校正惯性导航系统输出的导航参数。本发明针对因出现故障而隔离的SINS/GPS子系统，增加了一个故障检测环节，和一个容错卡尔曼滤波器，一旦出现故障，回到故障点，重新进行容错卡尔曼滤波。以此来提高对该子系统数据的利用程度，从而提高整体系统的鲁棒性能。
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公开(公告)号：CN109373999A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811236937.3
申请日：2018-10-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01C21/165 , G01S19/49
Abstract: 本发明公开了一种基于故障容错卡尔曼滤波的组合导航方法，属于组合导航技术领域。本发明包括：选择组合导航状态量列写状态方程，选择量测量列写量测方程，并进行离散化处理；构建常规卡尔曼滤波器进行状态估计；构建故障检测函数进行故障检测；构建容错卡尔曼滤波器进行状态估计；将各子滤波器的数据送入主滤波器进行信息融合，得到全局状态估计；将联邦卡尔曼的全局误差的估计值去校正惯性导航系统输出的导航参数。本发明针对因出现故障而隔离的SINS/GPS子系统，增加了一个故障检测环节，和一个容错卡尔曼滤波器，一旦出现故障，回到故障点，重新进行容错卡尔曼滤波。以此来提高对该子系统数据的利用程度，从而提高整体系统的鲁棒性能。
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