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公开(公告)号：CN103969671A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410195891.0
申请日：2014-05-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01S19/49 , G01C21/165 , G01S19/47
Abstract: 本发明属于惯性导航系统和卫星导航系技术领域，具体涉及一种在SINS/卫星导航系统重力测量中基于非线性跟踪微分器的杆臂误差解算方法。本发明包括：得到在载体坐标系下的比力；得到地理系相对地球系的速度矢量；得到地理坐标系到惯性系角速度；得载体在导航解算后的载体相对于地理坐标系的角速度；得到两系统在载体系中的杆臂距离；得到在地理系下的表达式以及与角速度的关系；得到斜对称矩阵的微分值；解算出杆臂误差值。本发明避免了传统的杆臂误差直接处理引入噪声和精度不理想问题，本发明中构造的非线性微分跟踪器时，只需适当调整参数，构造合理的非线性函数就可以得到高品质的跟踪微分器，得到较高精度的输出结果。
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公开(公告)号：CN103969630A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410201294.4
申请日：2014-05-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/36
CPC classification number: G01S7/2813
Abstract: 本发明属于信号抗干扰技术领域，特别涉及一种基于频率响应不变的稳健宽带波束形成方法。将整个宽带信号频带划分为L个子带；选取一个参考频率，在该参考频率点处设计一个具有零陷控制特性的最优权矢量，得到参考波束图；引入响应变量，利用该响应变量提供不变的频率响应，使信号在频带上的各个频点都具有连续一致的阵列响应；利用二阶锥规划的方法设计其他子带的低旁瓣最优权矢量，使其他子带的波束图与参考波束图具有相同主瓣宽度和零陷控制特性；利用最终设计得到的最优权矢量，形成一种基于频率响应不变的稳健宽带波束。本发明由于引入了响应变量，具有更高的阵列自由度，以及更小的运算量，表现出更优异的抗干扰性能。
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公开(公告)号：CN103900581A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410136166.6
申请日：2014-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/28
CPC classification number: G01C21/206 , G01C21/165
Abstract: 本发明提供的是一种基于增广拉格朗日条件的MIMU与GPS组合行人导航法。行人导航系统配有一个射频信号接收机和两个MIMU，射频信号接收机固定在行人的肩膀上，两个MIMU分别固定在一只脚的脚尖和脚跟上，实时采集系统数据；分别对两个MIMU进行导航解算得到惯导行人位置、速度、姿态信息，同时利用射频信号进行定位，得到接收机行人位置信息；分别对两个MIMU进行零速校正；构造一个非线性等式约束方程和一个非线性不等式约束方程；将约束方程与卡尔曼滤波相结合，利用增广拉格朗日方程对系统的状态变量进行校正，摆脱微弱信号下射频信号定位精度不够的问题。在恶劣的封闭室内导航环境下，采用本发明可以充分增加微弱射频信号的可利用性。
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公开(公告)号：CN103900570A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410136136.5
申请日：2014-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01C21/165 , G01C21/206
Abstract: 本发明提供例了一种基于室内主导方向的航向误差测量方法。利用规则建筑物具有相对走廊平行、相邻走廊以直角正交的特点，以已知的室内主导方向提供的航向作为参考值，解决了航向误差的不可观测性问题，采用精确的室内主导方向提供的航向和步幅航向的差值作为系统状态变量，应用卡尔曼滤波器对其进行估计，得到航向误差，克服了航向误差漂移大的缺点，提高了导航精度；本发明方法简单，稳定性和可靠性高，给出了一种航向误差测量方法，有效的提高了导航精度。
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公开(公告)号：CN103900581B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410136166.6
申请日：2014-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/28
Abstract: 本发明提供的是一种基于增广拉格朗日条件的MIMU与GPS组合行人导航法。行人导航系统配有一个射频信号接收机和两个MIMU，射频信号接收机固定在行人的肩膀上，两个MIMU分别固定在一只脚的脚尖和脚跟上，实时采集系统数据；分别对两个MIMU进行导航解算得到惯导行人位置、速度、姿态信息，同时利用射频信号进行定位，得到接收机行人位置信息；分别对两个MIMU进行零速校正；构造一个非线性等式约束方程和一个非线性不等式约束方程；将约束方程与卡尔曼滤波相结合，利用增广拉格朗日方程对系统的状态变量进行校正，摆脱微弱信号下射频信号定位精度不够的问题。在恶劣的封闭室内导航环境下，采用本发明可以充分增加微弱射频信号的可利用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103822633A
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201410047878.0
申请日：2014-02-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本发明提供的是一种基于二阶量测更新的低成本姿态估计方法。本发明通过对三轴微机械陀螺、三轴微机械加速度计和三轴磁强计的输出数据，进行滤波处理得到载体的姿态信息。针对在室内或磁干扰较强场所，磁强计输出会使横摇和纵摇误差变大，传统方法难以解决的问题。本方法在滤波的量测更新阶段，创新性地采用二阶量测更新，即先进行加速度计量测更新再进行磁强计量测更新。以此修正标准量测更新算法从而使磁强计更新只影响方位角。利用本方法可以使用低成本的微惯性测量单元和磁强计进行姿态估计，并且估计精度高、实时性好、适应强磁干扰环境。本方法适用于车辆、无人机和船舰等载体的姿态估计。
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公开(公告)号：CN103791903A
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：CN201410047864.9
申请日：2014-02-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01C21/02 , G01C21/203
Abstract: 本发明提供的是一种针对船舶长航大机动性的星敏感器动态补偿方法。（1）采集T1时刻组合导航系统姿态四元数q1；（2）漂移补偿后的陀螺提供船舶当前时刻角速度ω；（3）根据角速度求解在T2-T1时间段内的转角、δq；（4）根据步骤（1）、（3）信息预测T2时刻星敏感器的姿态四元数；（5）根据预测姿态，解算T2时刻星敏感器光轴指向(A，D)、星敏感器的滚动角θ、以及预报的星像坐标(x'，y')，解算得到星敏感器的实际输出q2c；（6）利用卡尔曼滤波将T2时刻陀螺解算姿态qgyo与q2c进行数据融合，得到组合导航的姿态输出q2并对陀螺误差进行校正。本方法提高了星敏感器的工作效率，满足舰船实时摇摆对高输出频率的要求，适合舰船长时间航向。
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公开(公告)号：CN103630147A
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201310603099.X
申请日：2013-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
CPC classification number: G01C25/005
Abstract: 本发明公开了一种基于HMM的个人自主导航系统零速检测方法：采集个人自主导航系统微型惯性测量单元中Y轴陀螺的输出信息；利用函数将Y轴陀螺的输出信息进行初步分段，并将分段后Y轴陀螺输出值进行范围划分；将使用者一步运动时Y轴陀螺输出值进行分成段、命名，将其视为HMM过程的状态量；将一个输出范围作为HMM的一个输出，使零速检测问题转化为HMM解码问题；求出使用者一步运动过程中状态转移矩阵A及输出过程和状态过程的转换关系可以用矩阵B；利用Viterbi求取HMM的状态量Qk；利用不等式判别个人自主导航系统使用者运动过程中的零速区间。本发明检测方法问题数学化、模型化，提高了检测的精度。
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公开(公告)号：CN103776446B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201310520233.X
申请日：2013-10-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种基于双MEMS-IMU的行人自主导航解算算法，将两个IMU系统同时固联于行人导航系统使用者的两只脚上，双系统分别进行捷联惯导解算算法和基于卡尔曼滤波的零速修正算法，再融合两只脚的定位信息，当双脚解算距离超过两脚间最大步长γ时，采用状态约束卡尔曼滤波算法对两个IMU的导航结果进行不等式约束，将模糊的人体生理特性问题转化为严格的数学问题，从而得到导航结果的最优估计，实现了更高精度的行人导航定位功能。
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公开(公告)号：CN103743395B
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201410022467.6
申请日：2014-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种惯性重力匹配组合导航系统中时间延迟的补偿方法，包括以下几个步骤，步骤一，采集惯性导航系统输出的纬度经度λ、航向ψ和速度V及重力仪测得的重力信号；步骤二，计算重力信号的厄特弗斯校正值，并对厄特弗斯校正值进行滤波处理；步骤三，确定重力信号的延迟时间；步骤四，利用基于重力等值线的匹配算法，获取重力信号相应时刻的载体位置；步骤五，建立卡尔曼滤波器模型；步骤六，将载体位置的经度和纬度作为观测量，利用卡尔曼滤波实时估计重力信号对应时间点的惯性导航系统误差，对惯导系统进行校正；步骤七，进行卡尔曼滤波多步预测出当前时刻的状态向量，完成时间延迟补偿。本发明具有补偿重力信号时间延迟、高导航精度的优点。
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