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公开(公告)号：CN103644915A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310674266.X
申请日：2013-12-11
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/18
CPC classification number: G01C21/18
Abstract: 一种直驱光纤陀螺稳定平台结构及其控制方法，其特征是采用直角坐标轴结构，外框为横滚框，内框平台为俯仰框；惯性测量单元和被稳定对象安装在内框平台的平台上，采用直驱力矩电机直接驱动平台框架。控制系统采用模块化及DSP和单片机组合的双CPU设计，系统稳定，操作简单。本发明解决了现有稳定平台系统机械加工及装配难度大、精度不易保持、传动齿轮间隙误差大、控制响应速度慢以及单CPU多任务控制系统负荷重的问题。可有效应用于机载、舰载及车载测量设备的稳定。
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公开(公告)号：CN103644913A
公开(公告)日：2014-03-19
申请号：CN201310724264.7
申请日：2013-12-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/16
CPC classification number: G01C21/16 , G01C25/005
Abstract: 本发明提供了一种基于直接导航模型的无迹卡尔曼非线性初始对准方法。主要步骤包括：凝固粗对准；建立基于导航参数微分方程（即直接导航模型）以及以导航系速度为量测量的非线性滤波模型及其离散化；构建时间更新和量测更新不同步的简化无迹卡尔曼滤波算法，实现捷联惯性导航初始对准，为捷联惯性导航初始对准提供了一种新方案。优点在于直接导航模型非线性模型更为准确，简化的无迹卡尔曼非线性滤波更具有普适性，滤波过程中只需要一套滤波算法同时实现滤波与姿态更新过程，而且滤波后直接输出导航参数，不需要进行误差修正，算法更简单。
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公开(公告)号：CN102305635A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110225420.6
申请日：2011-08-08
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明提供的是一种光纤捷联罗经系统的对准方法。步骤包括：根据基于双积分重力矢量的并行解析粗对准算法，利用光纤捷联罗经系统采集的光纤陀螺和石英加速度计数据，以及地球自转角速率、重力加速度、纬度等信息，完成光纤捷联罗经系统的粗对准；根据基于比力的精对准方法，建立以失准角为系统状态，以比力信息为系统量测的光纤捷联罗经系统精对准的卡尔曼滤波模型；利用滤波估计的失准角信息闭环修正姿态矩阵，完成光纤捷联罗经系统的精对准。本发明的方法具有如下优点：(1)粗对准算法通过重力矢量的双积分运算和并行融合运算，对系统随机误差进行了平滑抑制，提高了粗对准的精度和可靠性，(2)精对准算法的滤波模型简单。
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公开(公告)号：CN118234048A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410323035.2
申请日：2024-03-21
Applicant: 东南大学
IPC: H04W74/00 , H04W74/0833 , H04B17/364 , H04B15/00 , G06F17/14
Abstract: 本发明提供一种基于离散小波变换的PRACH信号检测方法及系统，采用多级离散小波变换提取功率时延谱PDP的局部信息，再通过多级离散小波逆变换来重构功率时延谱PDP，在新的重构波形中，噪声底被抑制，主峰的峰值得到加强，相较于传统检测算法，在虚警概率保持不变的情况下，提高了PRACH信号的正确检测概率。
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公开(公告)号：CN115574816A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211481989.3
申请日：2022-11-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种仿生视觉多源信息智能感知无人平台，属于计算机视觉和深度学习技术领域。该无人平台搭载了仿生偏振视觉/惯性/激光雷达组合导航模块、深度学习目标探测模块、自主避障模块；其中仿生偏振视觉/惯性/激光雷达组合导航模块用来对无人平台进行实时定位定向；深度学习目标探测模块，用来自仿生偏振视觉/惯性/激光雷达组合导航模块获得的周围环境的RGB图像，对无人平台周围的环境进行感知；自主避障模块，在无人平台行驶过程中，根据目标识别的物体判断周围是否有障碍物，并结合获得的载体导航定位信息进行自主避障。本发明提高无人平台在复杂环境下的隐蔽性与自主导航能力以及无人平台的目标探测以及自主避障能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115100545A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202211038118.4
申请日：2022-08-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种针对低照度下失效卫星小部件的目标检测方法，属于深度学习和目标检测领域。首先针对失效卫星部件中的小部件问题，设计了一种基于改进Faster R‑CNN的目标检测网络，该网络分别优化设计主干网络、区域建议网络和池化层来提高网络对小目标部件的检测精度。接着，利用建立的失效卫星部件数据集进行目标检测模型训练。然后，针对空间中的低照度问题，给出一种基于亮度模型和主成分分析的图像增强方法，克服了亮度不规则引起的局部过度增强问题。最后，将增强后的图像输入到训练好的模型中进行检测，并通过平均精度、小目标平均精度以及推理速度进行结果评价。本发明可以实现低照度空间条件下的失效卫星部件的高精度检测。
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公开(公告)号：CN112525187B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202011343768.0
申请日：2020-11-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于角速率输入的高阶增强姿态方法，属于捷联惯性导航领域。该方法利用前一姿态更新周期和当前姿态更新周期内的角速率，首先通过对角速率进行拉格朗日插值并在当前姿态更新周期内积分来估计角增量，然后利用角速率二叉积的线性组合来估计不可交换性误差中的二阶旋转矢量项，接着利用角速率三叉积的线性组合来估计不可交换性误差中的三阶旋转矢量项，最后用求得的角增量、二阶旋转矢量项和三阶旋转矢量项的近似值来代替姿态更新周期内的旋转矢量，有效降低了刚体转动引起的不可交换性误差，进一步提高了姿态解算精度。
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公开(公告)号：CN109813316B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910032320.8
申请日：2019-01-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于地形辅助的水下载体紧组合导航方法，主要步骤包括：根据水下载体的运动状态选取状态量，建立水下载体组合导航系统模型，初始化水下地形组合导航系统；初始化高斯和粒子滤波器，搭建高斯过程‑高斯和粒子滤波框架并进行水下载体紧组合导航。采用高斯过程‑高斯和粒子滤波紧组合导航框架，可充分利用传感器信息，方法可移植性强，适用于非线性非高斯的实际系统，并且具有免重采样的优点，相较于传统的粒子滤波组合导航，组合导航精度更高，有利于推进基于地形辅助的水下载体组合导航系统的实际应用。
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公开(公告)号：CN111707269B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202010579045.4
申请日：2020-06-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种三维环境下的无人机路径规划方法，该方法包括步骤：环境建模：对无人机飞行的三维空间划分栅格并使用唯一栅格索引标识，对空间中的障碍物建立唯一索引标识并计算每一障碍物的包围盒作为确定受影响栅格的依据，将对应的障碍索引保存至所有与包围盒相交的栅格中；路径搜索：将无人机当前位置以及目标位置分别设为起始点和目标点，由起始点进行扩展建立一条由起始点到目标点不与障碍物包围盒相碰撞的生成路径；对生成路径进行简化并使用样条曲线对简化后生成路径进行平滑得到用于无人机控制的最终飞行轨迹。该方法考虑了无人机的实际飞行环境特点，能够快速地提供满足飞行条件且无误差的路径。
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