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公开(公告)号：CN103900581B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410136166.6
申请日：2014-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/28
Abstract: 本发明提供的是一种基于增广拉格朗日条件的MIMU与GPS组合行人导航法。行人导航系统配有一个射频信号接收机和两个MIMU，射频信号接收机固定在行人的肩膀上，两个MIMU分别固定在一只脚的脚尖和脚跟上，实时采集系统数据；分别对两个MIMU进行导航解算得到惯导行人位置、速度、姿态信息，同时利用射频信号进行定位，得到接收机行人位置信息；分别对两个MIMU进行零速校正；构造一个非线性等式约束方程和一个非线性不等式约束方程；将约束方程与卡尔曼滤波相结合，利用增广拉格朗日方程对系统的状态变量进行校正，摆脱微弱信号下射频信号定位精度不够的问题。在恶劣的封闭室内导航环境下，采用本发明可以充分增加微弱射频信号的可利用性。
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公开(公告)号：CN103900613A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410125859.5
申请日：2014-03-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
CPC classification number: G01C25/005
Abstract: 本发明涉及一种基于磁力计N阶距检测的MEMS系统误差估计方法，首先利用磁力计输出的磁场强度，利用N阶矩检测法判断系统是否受到外界磁场干扰，若所测试的N阶距差值若小于等于阈值，则触发MEMS系统误差估计卡尔曼滤波器工作，结合磁力计输出估计出MEMS系统的位置、速度、姿态误差，以及MEMS陀螺的刻度系数误差、陀螺漂移；若大于阈值，则MEMS系统误差估计卡尔曼滤波器关闭。本发明方法可以在无卫星信号条件下，实现MEMS系统误差的估计，维持MEMS系统的自主性及精度可靠性。
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公开(公告)号：CN103900570B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410136136.5
申请日：2014-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供例了一种基于室内主导方向的航向误差测量方法。利用规则建筑物具有相对走廊平行、相邻走廊以直角正交的特点，以已知的室内主导方向提供的航向作为参考值，解决了航向误差的不可观测性问题，采用精确的室内主导方向提供的航向和步幅航向的差值作为系统状态变量，应用卡尔曼滤波器对其进行估计，得到航向误差，克服了航向误差漂移大的缺点，提高了导航精度；本发明方法简单，稳定性和可靠性高，给出了一种航向误差测量方法，有效的提高了导航精度。
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公开(公告)号：CN104075711A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410276581.1
申请日：2014-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/00
CPC classification number: G01C21/165
Abstract: 本发明公开了一种基于CKF的IMU/Wi-Fi信号紧组合室内导航方法，该方法包括：建立Wi-Fi信号的RSS fingerprinting的数据库；利用IMU进行定位，得到行人所在位置PoIMU及速度、加速度、姿态等信息；通过零速校正对IMU加速度计漂移进行校正，并得到校正后的速度；利用Wi-Fi信号进行定位，得到行人所在位置PoWi-Fi；在数据库中分别找到与PoIMU较近的n个参考点和与PoWi-Fi较近的n个参考点，并根据已知参考点的位置分别获得测量点与参考点间的距离diIMU、diWi-Fi，从而得到距离差Δd；利用容积卡尔曼滤波进行信息融合，最终得到行人的位置、加速度、速度、姿态信息。本发明方法综合利用了室内Wi-Fi信号与IMU信息，通过CKF算法进行信息融合,滤波精度高,收敛速度快,且鲁棒性强，导航精度较高。
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公开(公告)号：CN103968839A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410216172.2
申请日：2014-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01C21/165 , G01C21/20
Abstract: 本发明涉及一种基于蜂群算法改进CKF的单点重力匹配方法，获取状态量初值X0和协方差阵初值P0；采用CKF方法进行时间更新，得到状态一步预测值和一步预测协方差阵根据惯性导航系统输出的载体经度λk和纬度在重力基准图中得到对应的重力强度Fk；根据重力强度Fk和多普勒输出的载体速度Vk，采用人工蜂群算法在惯性导航系统指示位置进行迭代搜索，得到经度和纬度的最优估计值λk′和根据经度和纬度的最优估计值λk′和采用CKF方法进行量测更新，状态估计协方差值Pk，状态向量的最优估计值
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104075711B
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201410276581.1
申请日：2014-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明公开了一种基于CKF的IMU/Wi‑Fi信号紧组合室内导航方法，该方法包括：建立Wi‑Fi信号的RSS fingerprinting的数据库；利用IMU进行定位，得到行人所在位置PoIMU及速度、加速度、姿态等信息；通过零速校正对IMU加速度计漂移进行校正，并得到校正后的速度；利用Wi‑Fi信号进行定位，得到行人所在位置PoWi‑Fi；在数据库中分别找到与PoIMU较近的n个参考点和与PoWi‑Fi较近的n个参考点，并根据已知参考点的位置分别获得测量点与参考点间的距离diIMU、diWi‑Fi，从而得到距离差Δd；利用容积卡尔曼滤波进行信息融合，最终得到行人的位置、加速度、速度、姿态信息。本发明方法综合利用了室内Wi‑Fi信号与IMU信息，通过CKF算法进行信息融合,滤波精度高,收敛速度快,且鲁棒性强，导航精度较高。
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公开(公告)号：CN103968839B
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201410216172.2
申请日：2014-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于蜂群算法改进CKF的单点重力匹配方法，获取状态量初值X0和协方差阵初值P0；采用CKF方法进行时间更新，得到状态一步预测值 和一步预测协方差阵 根据惯性导航系统输出的载体经度λk和纬度 在重力基准图中得到对应的重力强度Fk；根据重力强度Fk和多普勒输出的载体速度Vk，采用人工蜂群算法在惯性导航系统指示位置进行迭代搜索，得到经度和纬度的最优估计值λk′和 根据经度和纬度的最优估计值λk′和 采用CKF方法进行量测更新，状态估计协方差值Pk，状态向量的最优估计值
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公开(公告)号：CN103900613B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410125859.5
申请日：2014-03-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明涉及一种基于磁力计N阶距检测的MEMS系统误差估计方法，首先利用磁力计输出的磁场强度，利用N阶矩检测法判断系统是否受到外界磁场干扰，若所测试的N阶距差值若小于等于阈值，则触发MEMS系统误差估计卡尔曼滤波器工作，结合磁力计输出估计出MEMS系统的位置、速度、姿态误差，以及MEMS陀螺的刻度系数误差、陀螺漂移；若大于阈值，则MEMS系统误差估计卡尔曼滤波器关闭。本发明方法可以在无卫星信号条件下，实现MEMS系统误差的估计，维持MEMS系统的自主性及精度可靠性。
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公开(公告)号：CN103900581A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410136166.6
申请日：2014-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/28
CPC classification number: G01C21/206 , G01C21/165
Abstract: 本发明提供的是一种基于增广拉格朗日条件的MIMU与GPS组合行人导航法。行人导航系统配有一个射频信号接收机和两个MIMU，射频信号接收机固定在行人的肩膀上，两个MIMU分别固定在一只脚的脚尖和脚跟上，实时采集系统数据；分别对两个MIMU进行导航解算得到惯导行人位置、速度、姿态信息，同时利用射频信号进行定位，得到接收机行人位置信息；分别对两个MIMU进行零速校正；构造一个非线性等式约束方程和一个非线性不等式约束方程；将约束方程与卡尔曼滤波相结合，利用增广拉格朗日方程对系统的状态变量进行校正，摆脱微弱信号下射频信号定位精度不够的问题。在恶劣的封闭室内导航环境下，采用本发明可以充分增加微弱射频信号的可利用性。
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公开(公告)号：CN103900570A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410136136.5
申请日：2014-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01C21/165 , G01C21/206
Abstract: 本发明提供例了一种基于室内主导方向的航向误差测量方法。利用规则建筑物具有相对走廊平行、相邻走廊以直角正交的特点，以已知的室内主导方向提供的航向作为参考值，解决了航向误差的不可观测性问题，采用精确的室内主导方向提供的航向和步幅航向的差值作为系统状态变量，应用卡尔曼滤波器对其进行估计，得到航向误差，克服了航向误差漂移大的缺点，提高了导航精度；本发明方法简单，稳定性和可靠性高，给出了一种航向误差测量方法，有效的提高了导航精度。
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