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公开(公告)号：CN108268054B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201810118379.4
申请日：2018-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 亚轨道蜂群飞行器分层式协同控制方法，涉及一种亚轨道蜂群飞行器的分层式协同控制方法，本发明为解决现有集中式队形控制策略交互信息的数据量和控制算法复杂程度、容易产生冲突、弹载计算机的性能压力大、计算效率相对不高的问题。本发明所述亚轨道蜂群飞行器分层式协同控制方法，大量飞行器组成大编队控制方法采用分层式队形控制方法，具体为单Leader分层式Leader‑Follower的队形控制方法，在飞行器群中设置多个副蜂王飞行器，每个副蜂王飞行器均领导一个小飞行器群的工蜂飞行器，总蜂王飞行器只与副蜂王飞行器进行信息交互，每个副蜂王飞行器与所在小飞行器群中的工蜂飞行器进行信息交互。本发明用于亚轨道蜂群飞行器。
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公开(公告)号：CN108318039A
公开(公告)日：2018-07-24
申请号：CN201810105882.6
申请日：2018-02-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: Y02T10/56 , G01C21/203
Abstract: 异介质无人驾驶航行器协同轨迹规划方法，属于海洋应用中协同轨迹规划技术领域。本发明是为了解决水下无人航行器执行任务时，由于水下信号传播距离受限而无法与工作人员通信的问题。它包括：使水下航行器保持匀速等深运动，航向不变，到达指定位置；使无人机保持等高匀速运动，与水下航行器同时到达指定位置；无人机在到达指定位置前航向不变，到达指定位置后以水下航行器为中心进行圆周运动。本发明用于无人机和水下航行器的协同轨迹规划。
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公开(公告)号：CN108303095A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810106433.3
申请日：2018-02-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 适用于非高斯系统的鲁棒容积目标协同定位方法，属于非合作目标协同定位技术领域。本发明是为了解决现有协同定位方法认为传感器的测量噪声符合高斯白噪声，造成对目标估计精度差的问题。它基于当前统计模型建立状态方程；基于传感器测角与机动目标位置关系建立测量方程；然后基于三阶球面-径向容积准则进行时间更新，获取机动目标状态和协方差的一步预测；再利用机动目标状态和协方差的一步预测生成容积点，根据系统测量方程计算量测预测值和互协方差；最后，将测量更新转换为线性衰退的求解问题，通过求取指标函数的最小值，利用迭代方法获得机动目标状态和协方差的后验估计值，完成机动目标的协同定位。本发明用于目标的协同定位。
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公开(公告)号：CN117351042B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311287762.X
申请日：2023-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯和滤波的任意步时延目标跟踪方法，涉及目标跟踪领域，将存在多步随机时延的跟踪系统中的似然函数建模为高斯混合的形式，并使用高斯和容积卡尔曼滤波实现对状态的估计，以此完成量测数据存在任意步时延目标的跟踪定位。本发明解决了在非线性跟踪系统中由于存在任意步随机量测数据时延导致的跟踪精度下降甚至发散的问题，提高目标跟踪的准确性。
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公开(公告)号：CN117406590B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311289134.5
申请日：2023-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于平滑变结构滤波的鲁棒机动目标跟踪方法及系统，该方法包括以下步骤：基于被跟踪目标构建非线性目标跟踪模型，包括：状态方程和量测方程；利用平滑变结构滤波器对所述非线性目标跟踪模型进行估计处理；根据获得平滑变结构滤波的估计结果，利用贝叶斯方法对所述估计结果进行修正，实现对机动目标跟踪。该方法将平滑变结构滤波器应用于机动目标跟踪中，同时为实现利用平滑变结构滤波对速度和加速度的准确跟踪，与贝叶斯理论相结合，通过状态误差协方差实现对低维状态向量的有效估计；可以实现对机动目标的准确跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117173210A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202210591462.X
申请日：2022-05-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于有向图切换的变结构多模型目标跟踪方法。步骤1：基于地面移动目标建立变结构多模型滤波框架；步骤2：基于步骤1的变结构多模型滤波框架内的模型集进行自适应策略；步骤3：将步骤1的变结构多模型滤波框架与与步骤2的模型集自适应策略相结合，得到变结构多模型目标跟踪方法；步骤4：利用步骤3的变结构多模型目标跟踪方法实现强机动目标跟踪。本发明用以解决强机动目标跟踪的问题。
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公开(公告)号：CN114818540B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202210469218.6
申请日：2022-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/15 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种非鱼雷外形航行体高速入水弹道预示模型的构建方法，该方法中对航行体运动的各个阶段的受力情况进行分析，建立弹道预示模型，经过对模型的验证后，可以看出本发明有助于快速预示航行体高速入水弹道特性，也将为航行体的初步设计以及控制系统的研究提供帮助。
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公开(公告)号：CN115390560A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210992794.9
申请日：2022-08-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及目标轨迹领域，具体涉及一种基于混合网格多模型的地面目标轨迹跟踪方法。步骤1：将地面目标的模型集M分成粗模型子集和细模型子集；步骤2：根据步骤1的分类对粗模型子集进行处理后得到概率更新的粗模型子集并对其进行估计融合；步骤3：步骤1分类的细模型子集根据在线数据和先验知识自适应调整；步骤4：对步骤2的粗模型子集和步骤3的细模型子集分别进行概率更新；步骤5：对步骤4概率更新的粗模型子集和细模型子集再次进行全局估计融合。本发明用以解决现有的技术方案无法对地面目标轨迹进行准确的状态估计。
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公开(公告)号：CN115214840A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210850668.X
申请日：2022-07-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B63B1/38
Abstract: 本发明公开了一种适用于航行体高速入水减载的空化器头型设计方法，包括：建立高速入水航行体模型；该模型由空化器、锥段和柱段构成；根据高速入水航行体入水过程中的空泡形态和袋深约束，以及航行体与水接触产生的摩擦阻力和压差阻力，选取空化器的头型，对建立的高速入水航行体进行调整；根据预设条件对调整后的高速入水航行体进行仿真；计算并对比调整后的高速入水航行体与传统半球头型航行体入水过程中所受的阻力情况，验证空化器的减载能力；当减载能力满足预设条件时，选取的空化器的头型即为最终确定的适用于航行体高速入水减载的空化器头型。该方法可对高速入水航行体的空化器头型进行设计，有效减小了航行体高速入水过程中所受的总阻力。
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