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申请/专利权人：东南大学
申请日：2023-04-27
公开（公告）日：2023-08-01
公开（公告）号：CN116518972A
主分类号：G01C21/20
分类号：G01C21/20;G01C21/16
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2023.08.18#实质审查的生效;2023.08.01#公开
摘要：本发明提出了一种基于因子图优化的SINSUSBLDVL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。
主权项：1.一种基于因子图优化的SINSUSBLDVL组合导航方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1：接收SINS加速度计和陀螺仪数据、USBL斜距和方位角数据、DVL四波束速度数据：SINS采集的X、Y、Z轴角速度信息和加速度信息USBL的斜距和方位角DVL四波束速度信息步骤2：根据步骤1收到的数据建立SINS因子、USBL斜距方位角紧组合因子和DVL四波束紧组合因子；步骤3：根据滑动窗内量测类型，结合卡方故障诊断算法，重构状态矩阵和量测信息矩阵。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于因子图优化的SINS/USBL/DVL组合导航方法
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