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公开(公告)号：CN113670302A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202111019606.6
申请日：2021-09-01
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种运动效应影响下的惯性/超短基线组合导航方法，本发明针对航行器在运动条件下由于声信号发射、接收时刻位置的变化，导致斜距计算误差的问题，根据声信号在超短基线水听器基阵与应答器之间的往返时延，结合已知水下声速和声信号发射、以及接收时刻的惯导位置，建立了新的斜距量测模型，设计一种基于递推滤波的惯性/超短基线组合导航方法，有效地提高了动态环境下的惯性/超短基线组合导航定位精度。
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公开(公告)号：CN113532438A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110834856.9
申请日：2021-07-23
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供的是一种大初始定位误差下的改进ICCP地形匹配方法。本发明是利用多波束测深系统进行实时水下高程的采集，建立水下地形匹配模板，根据预存的水下数字地形图提取等深点值，建立待匹配地形区域，通过对水下地形匹配相似性进行分析，选取最优匹配序列，求取刚性变换，对匹配对象不断地进行旋转和平移，使匹配对象逐渐逼近目标对象，直到达到某一指标或者达到迭代次数为止，从而得到水下航行器的位置信息。通过对等深值点的相似性分析，有效避免等深值点的误匹配，提高算法精度与稳定性的同时保证改进后算法的全局收敛性。
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公开(公告)号：CN116518972B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202310471079.5
申请日：2023-04-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于因子图优化的SINS/USBL/DVL组合导航方法。首先，确定滑动窗长度，构建滑动窗内的SINS因子，基于四波束速度的DVL因子和基于斜距、方位角的USBL因子，建立因子图模型；其次，利用卡方故障检测算法对除当前时刻外的滑动窗内的所有历史因子进行数据故障判别，对滑窗内的USBL和DVL的粗差进行准确甄别和剔除；最后，利用滑窗内良好的USBL和DVL历史观测数据和当前时刻的量测信息，建立全局损失函数，利用最小二乘对滑动窗内的所有状态信息进行估计。
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公开(公告)号：CN119846552A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411902579.0
申请日：2024-12-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种水下复杂环境下的新型SINS辅助USBL网络测距校正方法，本发明建立含有双应答器的USBL网络，通过SINS的实时高精度信息修正运动效应对USBL测距信息带来的误差，扩大了定位范围，提高了定位精度。然后与SINS建立一种基于斜距和方位角的紧组合导航系统，通过滤波融合的方式抑制SINS随着时间发散的误差。同时，为了降低水下环境中的未知噪声对定位结果的影响，提出基于混合卡尔曼/H∞滤波器，设计合理的权值函数，充分发挥两种滤波器的优势。另外，充分考虑当前新息和历史数据对定位结果的影响，利用多新息理论，既能提高组合导航定位精度，又能提高组合导航系统的鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113670302B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202111019606.6
申请日：2021-09-01
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种运动效应影响下的惯性/超短基线组合导航方法，本发明针对航行器在运动条件下由于声信号发射、接收时刻位置的变化，导致斜距计算误差的问题，根据声信号在超短基线水听器基阵与应答器之间的往返时延，结合已知水下声速和声信号发射、以及接收时刻的惯导位置，建立了新的斜距量测模型，设计一种基于递推滤波的惯性/超短基线组合导航方法，有效地提高了动态环境下的惯性/超短基线组合导航定位精度。
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公开(公告)号：CN113532438B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202110834856.9
申请日：2021-07-23
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明提供的是一种大初始定位误差下的改进ICCP地形匹配方法。本发明是利用多波束测深系统进行实时水下高程的采集，建立水下地形匹配模板，根据预存的水下数字地形图提取等深点值，建立待匹配地形区域，通过对水下地形匹配相似性进行分析，选取最优匹配序列，求取刚性变换，对匹配对象不断地进行旋转和平移，使匹配对象逐渐逼近目标对象，直到达到某一指标或者达到迭代次数为止，从而得到水下航行器的位置信息。通过对等深值点的相似性分析，有效避免等深值点的误匹配，提高算法精度与稳定性的同时保证改进后算法的全局收敛性。
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公开(公告)号：CN115307643B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202211018647.8
申请日：2022-08-24
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种双应答器辅助的SINS/USBL组合导航方法，1)建立SINS/USBL组合导航状态方程，2)建立SINS/USBL斜距差量测方程，3)建立测量时序到达不一致量测模型，4)根据逆Gamma分布求解噪声参数，计算量测噪声估计结果，5)根据最大熵原则和步骤4)估计的量测噪声估计结果计算增益矩阵，6)对步骤5的模型进行卡尔曼滤波融合，对SINS进行反馈校正，输出导航结果。重复上述步骤，直至导航结束。本发明提出的基于斜距差的紧组合模型可以抑制USBL定位过程中的不可建模误差，基于最大熵与变分贝叶斯的鲁棒滤波方法对SINS/USBL的未知或者时变噪声进行最优估计，提高水下复杂环境下的定位精度。
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公开(公告)号：CN116518972A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310471079.5
申请日：2023-04-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提出了一种基于因子图优化的SINS/USBL/DVL组合导航方法。首先，确定滑动窗长度，构建滑动窗内的SINS因子，基于四波束速度的DVL因子和基于斜距、方位角的USBL因子，建立因子图模型；其次，利用卡方故障检测算法对除当前时刻外的滑动窗内的所有历史因子进行数据故障判别，对滑窗内的USBL和DVL的粗差进行准确甄别和剔除；最后，利用滑窗内良好的USBL和DVL历史观测数据和当前时刻的量测信息，建立全局损失函数，利用最小二乘对滑动窗内的所有状态信息进行估计。
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公开(公告)号：CN114279443A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111268907.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 一种基于最大熵自适应抗差估计的USBL斜距修正方法，1)记录USBL发送请求报文时刻的SINS姿态转移矩阵、速度和位置信息，2)记录USBL接收到应答器报文时刻的方位角，SINS姿态、速度和位置信息，3)根据发送时刻和接收时刻SINS的解算结果修正USBL的斜距，4)根据3)修正的USBL斜距和2)采集的方位角、高度角和SINS解算信息，建立SINS/USBL紧组合系统模型，5)计算动力学模型误差自适应因子和根据最大熵原则计算增益矩阵，6)对5)的模型进行卡尔曼滤波融合，对SINS进行反馈校正，输出导航结果。重复上述步骤，直至导航结束，利用捷联惯导系统测量的姿态和位置建立USBL发射和接收时刻之间的变化模型，推导接收时刻的斜距修正值。最后，为了抑制异常噪声对定位精度的影响。
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