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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：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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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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公开(公告)号：CN109186630A
公开(公告)日：2019-01-11
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：CN108983262A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810813620.5
申请日：2018-07-23
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于隧道内列车北斗定位的卫星信号扩展的方法和装置，其中的方法包括：位于隧道出口的北斗卫星扩展装置将接收到的卫星信号进行处理，获取差分信息，并通过正交频分复用将编码后的卫星信号加载到铁道电路中；将加载到铁道电路的卫星信号、差分信息传输至位于隧道内的扩展信号接收解码装置中；扩展信号接收解码装置将接收到的信息进行处理，并将处理后的信息传输至北斗卫星信号接收装置；北斗卫星信号接收装置对接收到的扩展信号接收解码装置的信息进行处理，获取列车的精确位置。利用本发明，能够解决在隧道内列车的定位信号抗干扰能力差等问题。
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公开(公告)号：CN108983271A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810790248.0
申请日：2018-07-18
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G01S19/47
CPC classification number: G01S19/47
Abstract: 本发明公开了一种基于RTK-GPS/INS列车组合定位方法，包括：获取卫星信息和IMU信息；通过评估卫星状态选取输出的卫星信息，得到卫星输出信号；对所述IMU信息基于PU-RLS算法进行滤波处理，从而得到滤波后的IMU信息；将所述卫星输出信号和所述滤波后的IMU信息进行数据融合。采用了PU-RLS算法滤波；PU-RLS算法在有复杂干扰的列车运行环境中，可较高精度的实时定位列车的位置，从而达到抗干扰并提高定位精度的目的。
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公开(公告)号：CN109827579B
公开(公告)日：2020-11-24
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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公开(公告)号：CN111337020A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010150830.8
申请日：2020-03-06
Abstract: 本发明公开了一种引入抗差估计的因子图融合定位方法，包括：获取传感器量测信息；基于所述量测信息确定出由位置、速度、姿态以及偏差量构成的多维状态量，构建状态空间模型，从而建立组合导航系统模型；根据所述导航系统模型的预测残差向量构造检验统计量，判断是否有异常观测的存在；若存在，则引入指数衰减自适应因子自动调整观测噪声；若不存在，则构建因子图模型；定义所述量测信息为因子图的因子节点，定义所述导航系统模型的状态量信息为因子图的变量节点，构建基于因子图的多源信息融合的系统框架图，从而构建因子图模型；推算所述因子图模型，根据所述推算结果得到定位信息。以实现提高定位精确度的优点。
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公开(公告)号：CN109781099B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910175588.7
申请日：2019-03-08
Abstract: 本发明提供一种自适应UKF算法的导航方法及系统，包括采集惯性传感器原始数据、惯性导航系统定位信息更新、搜索采集GPS定位信息并判断卫星信号可信度、当卫星数目大于4颗且HDOP值约为1时，进入GPS/INS组合导航模式，否则进入神经网络预测修正模式、对惯性导航系统输出的定位信息进行补偿修正、误差协方差阵自适应更新、保存神经网络训练样本并对神经网络结构参数进行训练更新等。本发明提出的技术方案在卫星信号正常的情况下通过自适应调节UKF滤波器系统噪声和量测噪声协方差阵从而减小了由于系统噪声统计特征不明确或不准确导致的滤波精度下降、发散等问题。
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