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公开(公告)号：CN110542406B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201910826514.5
申请日：2019-09-03
Abstract: 本发明公开了一种基于EMD‑MPF改进的陀螺仪信号去噪方法，包括：将陀螺仪的有噪信号分解为本征模态函数和残差信号；通过确定的两个标识参数对本征模态函数进行阶次选择，将本征模态函数分为噪声本征模态函数、混合本征模态函数和信息本征模态函数；舍弃所述噪声本征模态函数，保留所述信息本征模态函数，并对所述混合本征模态函数进行降噪处理；对降噪处理后的混合本征模态函数和保留的所述信息本征模态函数进行信号重构，从而得到去噪的陀螺仪信号。实现精确去除噪声信号，从而提高导航精确度的优点。
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公开(公告)号：CN111267912B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010169702.8
申请日：2020-03-12
IPC: B61L25/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多源信息融合的列车定位方法和系统，其中，基于多源信息融合的列车定位方法，包括：获取定位信息，所述定位信息包括卫星定位信息、通信基站的定位信息、列车行进的里程信息和列车运动状态信息；基于所述列车运动状态信息对所述列车行进的里程信息进行校准，得到校准后的列车行进的里程信息；将所述卫星定位信息、通信基站的定位信息和校准后的列车行进的里程信息两两融合，得到三组融合后的位置信息；对三组融合后的位置信息进行处理得到列车定位信息。以实现提高系统定位精度和环境适应性的目的。
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公开(公告)号：CN110395297B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910687708.1
申请日：2019-07-29
Abstract: 本发明公开了一种列车定位方法，包括：获取传感器实时数据，所述传感器实时数据，包括惯性传感器数据和卫星数据；基于所述惯性传感器数据获取惯导数据，所述惯导数据，包括列车的姿态、位置和速度信息；判断卫星信号状态；如卫星信号缺失，则引入约束条件对所述惯导数据进行修正，获得修正后的列车位置和速度信息。在卫星信号缺失的情况下，通过引入约束条件对所述惯导数据进行修正，获得修正后的列车位置和速度信息。达从解决了现有列车定位技术在卫星信号缺失情况下定位精度严重下降的问题。
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公开(公告)号：CN109343096B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201810790202.9
申请日：2018-07-18
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GSM‑R通信系统的GNSS辅助相对导航方法及系统，其中相对导航方法，包括：获取相对导航网络信息；在获取的PPLI信息和TOA信息中按照网络层级结构和GDOP值选取多个源，得到多个源数据；采集GNSS信息；获取惯性导航信息；利用EKF滤波器对所述多个源数据中的TOA伪距信息、所述GNSS信息和所述惯性导航信息进行数据融合，得到速度与位置信息；姿态修正：根据所述速度与位置信息推算出姿态信息，将所述姿态信息用于修正惯性导航的姿态角误差。以高精度的GNSS定位信息来补偿修正相对导航系统的TOA伪距定位信息，提高了相对导航系统在有卫星条件下的定位精度。
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公开(公告)号：CN109186630B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201810777853.4
申请日：2018-07-16
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明提供一种基于改进阈值小波降噪的MEMS粗对准方法及系统，其中的方法包括：获取传感器实时数据，所述传感器实时数据包括加速度计数据和磁强计数据；通过改进阈值对获取的加速度计数据和磁强计数据进行小波降噪处理；根据降噪处理后的数据获取方向转移矩阵；将获取的方向转移矩阵输出到姿态跟踪系统中用于姿态跟踪计算。利用本发明，能够解决现有的MEMS粗对准系统对准速度慢，误差较大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111340908A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010084174.6
申请日：2020-02-10
Abstract: 本发明公开的实施例公开了一种轨道电子地图生成方法，包括获取轨道线路的离散点位置数据和载体的姿态数据；基于所述载体的姿态数据，确定轨道线路的几何线型；对所述几何线型拟合；基于拟合后的几何线型，生成轨道电子地图。降低了测量中对高精度位置传感器的要求，减少了大量重复的人工测量环节，弥补了信号不佳区域可能存在的误测和漏测，同时减少了方向角、曲率的计算过程，提高了拟合精度，避免了因线型识别不准确导致的拟合误差。
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公开(公告)号：CN110567492A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910826510.7
申请日：2019-09-03
Applicant: 兰州交通大学 , 兰州智华辰宇交通科技有限公司 , 陈光武
Abstract: 本发明公开了一种低成本MEMS惯性传感器系统级标定方法，包括：基于回归模型确定传感器待标参数；对速度误差微分方程中的陀螺仪误差耦合项进行解耦，得到惯导误差方程；根据确定的所述传感器待标参数和所述惯导误差方程建立卡尔曼滤波器；按照设定的运动轨迹激励传感器各输出轴，并采集传感器的原始数据；将所述原始数据经过小波阈值降噪后导入所述卡尔曼滤波器，从而对待标参数进行估计；将估计出的所述待标参数代入惯导误差微分方程，验证标定结果是否准确。实现提高低成本MEMS惯性测量标定准确度的优点。
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公开(公告)号：CN110567456A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910826638.3
申请日：2019-09-03
Abstract: 本发明公开了一种基于抗差卡尔曼滤波的BDS/INS组合列车定位方法，包括：检测列车运行的零速场景，得到所述零速场景相对应的约束条件；基于所述零速场景和相应的约束条件，获取误差模型；基于所述零速场景选择相应的抗差卡尔曼滤波器；将获取的所述误差模型的误差观测信息经选择的抗差卡尔曼滤波器修正解算后，得到修正的导航数据，基于所述导航数据对列车进行定位。以实现在多种传感器融合时，提高定位可靠性和精度的优点。
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公开(公告)号：CN109840517A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910175277.0
申请日：2019-03-08
Abstract: 本发明针对MEMS陀螺仪测量精度低、其随机噪声具有不确定性和非线性的问题，提出一种MEMS陀螺噪声估计和滤波方法。首先获得带有噪声的信号,预设系统特性函数并初始化；然后计算Sigma点，同时构造统计特性系数；测量并更新一步状态预测均值、误差协方差阵、预报均值及协方差阵；观察更新最小方差；利用最大期望算法与极大后验估计准则进行残差方差更新；输出更新后的信号数据。该方法根据极大后验估计原理，构造出一种次优无偏MAP噪声统计估计模型；在此基础上引入最大期望算法将噪声估计问题转换为数学期望极大化问题，实现对观测噪声方差的动态调整，最终实现陀螺仪随机漂移误差的估计与滤波处理。
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公开(公告)号：CN109827579A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910175589.1
申请日：2019-03-08
Abstract: 本发明提供一种组合定位中滤波模型实时校正的方法和系统，包括：步骤(1)、获得目标随机系统的数据,并进行扩展卡尔曼滤波处理；步骤(2)、计算动态模型偏差；步骤(3)、基于LSSVM的动态模型进行偏差训练；步骤(4)、无损变换。本发明利用最小二乘支持向量机(LSSVM)改进EKF算法，并运用在车辆的组合定位导航估计当中，利用无损变换(UT)将LSSVM和EKF进行结合，使用模糊集，构造时变函数，认为偏差是具有高斯正态分布的，使用有限数据集通过LSSVM进行训练，通过历史信息的偏差值进行偏差估计，进而对偏差校正、补偿。
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