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公开(公告)号:CN117741571A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311494497.2
申请日:2023-11-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及水下定位技术领域,具体的说是一种能够有效提高定位精度的基于广义最大相关熵及容积卡尔曼滤波的AUV协同定位方法,本发明采用GMCC,通过引入一个广义高斯密度核函数来对非线性滤波算法的误差进行广义的相关熵的度量,广义高斯核函数具有参数多,变化灵活,能够灵活调试的优点,其在误差最小时,可以取得最大的相关熵,在广义高斯核中,由于包含两个变量误差的偶数高阶矩,而能够更好地处理重尾噪声及较大异常值,经实验验证可知,本发明的技术方案具有更好的鲁棒性和可靠性,能够更好地处理异常值和重尾噪声干扰等问题,相比传统CKF,本发明能够提高定位精度。
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公开(公告)号:CN115361071A
公开(公告)日:2022-11-18
申请号:CN202211037143.0
申请日:2022-08-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及通信技术领域,特别是涉及一种基于矢量共轴的可移动跨域通信设备,包括:天线、水声换能器、水仓机构、中央控制器、密封舱和动力机构;所述天线、所述水仓机构和所述中央控制器均位于所述密封舱内;所述动力机构位于所述密封舱的一端;所述水声换能器位于所述密封舱的另一端;所述天线用于进行射频通信;所述水声换能器用于进行水声通信;所述动力机构用于为所述密封舱提供空中升力和水中推力;所述中央控制器用于控制所述水仓机构、所述天线、所述水声换能器和所述动力机构。本发明可跨域进行通信和移动,并且可进行空中、水面和水下的实时通信。
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公开(公告)号:CN117042117A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310630277.1
申请日:2023-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及水下声学定位技术领域,具体的说是一种能够有效提高定位精度、降低运算复杂度的基于联邦学习的水下传感器网络节点定位方法,采用分布式的模型聚合技术,在减少水下通信开销的情况下,实现各个传感器节点的模型更新和同步,从而优化整个网络的定位模型性能,提高水下定位精度,克服了现有下组合定位算法都存在积累误差的问题。
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公开(公告)号:CN118520661A
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202410588588.0
申请日:2024-05-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及参训作训目标强度优化技术领域,具体的说一种特别适用于水下蛙人探测,能够提高作训者目标强度精度的基于深度学习的作训目标强度优化方法及其应用,应用于闭式呼吸蛙人对声波的反射和散射能力作训目标强度的优化,本发明综合考虑了参训者模拟模型以及设备模型对目标强度的贡献,并结合深度学习寻找两部分分别的权重,相比传统只对设备进行单一建模为圆柱体或球体计算目标强度,可有效提高计算目标强度的准确度。
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公开(公告)号:CN113706974A
公开(公告)日:2021-11-26
申请号:CN202111044050.6
申请日:2021-09-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G09B19/00
Abstract: 本发明涉及一种海洋探测技术教学实验系统。该实验系统包括:海洋数据采集实验箱、数据融合传输实验箱和数据处理实验箱;海洋数据采集实验箱与数据融合传输实验箱无线连接;数据融合传输实验箱与数据处理实验箱无线连接。基于本发明这一实验系统的具体结构,其具有体积小、结构较为简单的特点。并且,各实验箱间均通过无线连接方式进行信号传输,简化线路布置,在缩小体积的同时,能够提高使用的便捷性,并且,各个实验箱分别独立设置,当其中一个实验箱出现问题时,只需要单独对该实验箱进行维修处理即可,便于维护。
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公开(公告)号:CN119535359A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202311082296.1
申请日:2023-08-27
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S5/22 , G01C21/16 , G06F30/27 , G06N7/01 , G06F111/08
Abstract: 本发明涉及水下定位技术领域,具体的说是一种能够有效提高定位精度的基于贝叶斯反演的水下融合定位方法,其特征在于,包括以下步骤:利用深度计DG得到深度信息,利用温盐深仪CTD得到的海水温度和海水盐度,进而得到海水中的实时声速信息;利用长基线LBL的四个应答器得到的时延信息结合上一步得到的声速信息和深度信息,反演出AUV的三维位置信息;利用DVL测得AUV的速度信息;利用INS解算得到AUV北向、东向和天向的位置和速度信息;将惯性导航系统INS得到的位置信息与LBL得到的位置信息的差值和惯性导航系统INS的速度信息与DVL得到的速度信息的差值作为观测数据,进行贝叶斯反演,经过观测数据和模型先验的融合,最后得到目标位置坐标。
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