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公开(公告)号：CN105783940A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610010208.0
申请日：2016-01-07
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G01C25/005 , G01C21/165 , G01S7/40 , G01S13/58 , G01S13/86 , G01S13/881
Abstract: 本发明提供了一种基于信息预评判及导航结果补偿修正的SINS/DVL/ES组合导航方法。本发明在SINS/DVL组合前对DVL的数据有效性进行判断，当DVL数据信息无效时，DVL导航信息不参与组合导航；同时，本发明将残差x2检测法引入，对组合导航结果是否平稳进行评估，并设计了组合导航结果振荡时的补偿修正方法对Kalman输出结果进行实时评判和修正补偿。本发明既能有效抑制SINS/DVL组合导航姿态、速度的发散速度，提高组合系统姿态、速度精度，在一定程度上提高位置精度；又能解决在DVL数据信息质量下降所带来姿态误差的振荡问题。
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公开(公告)号：CN105300384A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510159381.2
申请日：2015-04-03
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 本发明公开了一种用于卫星姿态确定的交互式滤波方法，弥补了optimal-REQUEST算法无法估计陀螺常值漂移的缺陷，提高了算法的适用性。包括以下几个步骤：步骤一：采集传感器量测数据，包括陀螺仪数据和星敏感器数据；步骤二：建立卫星姿态估计系统的状态空间模型，包括构建姿态K矩阵；步骤三：针对上述状态空间模型，已知k时刻的状态估计和陀螺量测，利用CKF算法及k时刻的最优四元数估计k+1时刻的陀螺常值漂移，从而补偿陀螺量测；步骤四：针对上述补偿的陀螺量测，利用optimal-REQUEST算法进行时间更新和量测更新，得到k+1时刻的最优K矩阵，从而得到最优四元数等步骤。本发明有利于提高估计精度。
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公开(公告)号：CN110533005A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910846810.1
申请日：2019-09-08
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂海况下船体形变测量方法，包括步骤：数据采集；基于汉宁窗的FIR低通滤波器设计；状态向量降维处理；状态方程和量测方程建立；卡尔曼滤波估计。本发明可以解决复杂海况下的船体动态形变和静态形变估计问题。相比于目前普遍采用的基于角速度匹配的方法，解决了计算量大，估计精度低的问题，精度和收敛性均得到进一步提高。且在复杂海况下能够降低外界噪声干扰，提高形变估计的稳定性。
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公开(公告)号：CN108364014A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810016683.8
申请日：2018-01-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于因子图的多源信息融合方法，为实现复杂环境下不依赖于卫星导航的全源定位与导航，以惯性导航系统为核心，利用一切可用的导航信息源，对异步异构传感器信息快速融合、优化配置和自适应切换。通过递推的贝叶斯估计构建因子图模型，当获取不同传感器量测信息后，通过系统的变量节点和因子节点对因子图进行拓展，基于设置的代价函数完成状态的递推和更新，采用增量平滑的方法，通过稀疏的QR分解，对因子图优化问题进行求解；本发明有效地解决了载体运动和量测可用性之间产生的时变状态空间问题，能根据承载平台的动态变化而计算出精确导航的解决方案，实现多传感器的即插即用，满足载体在复杂环境变化和不同任务的需求。
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公开(公告)号：CN103592663A
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201310608306.0
申请日：2013-11-26
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/30
CPC classification number: G01S19/30
Abstract: 本发明提出了一种GPS L2C信号CL码的捕获方法，所述方法对低信噪比的GPS L2C信号进行粗捕获，粗捕获过程采用了时频域双折叠技术，压缩数据长度，再通过FFT循环相关运算，以及阈值检测，得到同步伪码相位所在的折叠区间；精捕获过程采用了FFT循环相关及阈值检测，获得准确的伪码相位，完成整个捕获。本发明方法通过折叠，将码长较长的CL码缩短，使得单次FFT运算的点数大大减少；同时，相干积分时间增加，提升了精度；通过双折叠，并将捕获分为了粗捕获和精捕获两部分，取得了减少检测时间与提升检测精度两者上的折中，具有较高的实用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105783940B
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201610010208.0
申请日：2016-01-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于信息预评判及导航结果补偿修正的SINS/DVL/ES组合导航方法。本发明在SINS/DVL组合前对DVL的数据有效性进行判断，当DVL数据信息无效时，DVL导航信息不参与组合导航；同时，本发明将残差x2检测法引入，对组合导航结果是否平稳进行评估，并设计了组合导航结果振荡时的补偿修正方法对Kalman输出结果进行实时评判和修正补偿。本发明既能有效抑制SINS/DVL组合导航姿态、速度的发散速度，提高组合系统姿态、速度精度，在一定程度上提高位置精度；又能解决在DVL数据信息质量下降所带来姿态误差的振荡问题。
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公开(公告)号：CN106949906A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710137456.6
申请日：2017-03-09
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于积分型扩张状态感测器的对准方法，适用于捷联惯性导航系统静坐基座大失准角对准的情况，解决大失准角条件下对准速度慢、误差波动大的问题。本发明通过IESO来对系统输出进行状态估计，从估计量中提取失准角信息。根据捷联惯性导航系统的东向和北向的误差回路，分别设计了用以减小东向失准角和天向失准角的4阶IESO滤波器和用以减小北向失准角的3阶IESO滤波器。进而通过失准角的修正量来得到陀螺仪的补偿量，完成对准。本发明所述方法不需要经过粗对准，且滤波器稳定性能较好，从而使得对准时间有效地减少。
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公开(公告)号：CN105066996A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510426626.3
申请日：2015-07-20
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/20
Abstract: 本发明公开一种自适应矩阵卡尔曼滤波姿态估计方法，包括以下几个步骤：步骤1：获取传感器实时数据；步骤2：建立系统过程方程与量测方程；步骤3：在建立的系统模型的基础上，利用矩阵卡尔曼滤波估计最优K矩阵；步骤4：建立基于残差匹配的AMKF滤波方程；步骤5：利用姿态四元数中乘性误差四元数计算方法，得到估计姿态与真实姿态之间的误差角，采用矩阵欧几里德范数运算表示滤波增益因子及矩阵求迹运算计算过程噪声；步骤6：姿态估计离散系统的运行时间为M，若k＝M，则输出姿态四元数及陀螺常值漂移结果，完成姿态估计，若k＜M，表示滤波过程未完成，则重复上述步骤三至步骤五，直至姿态估计系统运行结束。
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公开(公告)号：CN106949906B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710137456.6
申请日：2017-03-09
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了一种基于积分型扩张状态感测器的对准方法，适用于捷联惯性导航系统静坐基座大失准角对准的情况，解决大失准角条件下对准速度慢、误差波动大的问题。本发明通过IESO来对系统输出进行状态估计，从估计量中提取失准角信息。根据捷联惯性导航系统的东向和北向的误差回路，分别设计了用以减小东向失准角和天向失准角的4阶IESO滤波器和用以减小北向失准角的3阶IESO滤波器。进而通过失准角的修正量来得到陀螺仪的补偿量，完成对准。本发明所述方法不需要经过粗对准，且滤波器稳定性能较好，从而使得对准时间有效地减少。
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公开(公告)号：CN105300384B
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201510159381.2
申请日：2015-04-03
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/24
Abstract: 本发明公开了一种用于卫星姿态确定的交互式滤波方法，弥补了optimal‑REQUEST算法无法估计陀螺常值漂移的缺陷，提高了算法的适用性。包括以下几个步骤：步骤一：采集传感器量测数据，包括陀螺仪数据和星敏感器数据；步骤二：建立卫星姿态估计系统的状态空间模型，包括构建姿态K矩阵；步骤三：针对上述状态空间模型，已知k时刻的状态估计和陀螺量测，利用CKF算法及k时刻的最优四元数估计k+1时刻的陀螺常值漂移，从而补偿陀螺量测；步骤四：针对上述补偿的陀螺量测，利用optimal‑REQUEST算法进行时间更新和量测更新，得到k+1时刻的最优K矩阵，从而得到最优四元数等步骤。本发明有利于提高估计精度。
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