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哈尔滨工程大学黄玉获国家专利权

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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利基于磁信标梯度张量基准图网格化与两步测姿的水下匹配定位方法、程序、设备及存储介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119737950B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411871709.9,技术领域涉及:G01C21/20;该发明授权基于磁信标梯度张量基准图网格化与两步测姿的水下匹配定位方法、程序、设备及存储介质是由黄玉;成春泽;武立华;徐一文;刘永军设计研发完成,并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

基于磁信标梯度张量基准图网格化与两步测姿的水下匹配定位方法、程序、设备及存储介质在说明书摘要公布了:本发明公开了基于磁信标梯度张量基准图网格化与两步测姿的水下匹配定位方法、程序、设备及存储介质,属于水下导航定位领域。根据位置和自身坐标系姿态已知的磁信标,通过不断地将不同基准图各点所测得的磁信标坐标系的空间姿态信息与已知的磁信标坐标系的空间姿态信息进行匹配检测,确定所在作用域的磁信标,并通过网格化算法提升基准图网格中心点的姿态匹配检测精度。在确定当前所在作用域的磁信标后,再选出对应基准图内姿态误差最小的匹配网格中心点,依次确定水下航行器在基准图内的位置,依据磁信标的位置及匹配网格中心点相对于磁信标的位置,确定水下航行器在地理坐标系下的绝对位置,此水下匹配定位能在大初始误差条件下进行水下磁定位。

本发明授权基于磁信标梯度张量基准图网格化与两步测姿的水下匹配定位方法、程序、设备及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种基于磁信标梯度张量基准图网格化与两步测姿的水下匹配定位方法,其特征在于:包括以下步骤: 步骤1:在水下地磁特征不明显的区域布设若干个空间位置已知的磁信标Ts,建立每个磁信标的自身坐标系ms,并在ms系下构建作用域范围内的磁梯度张量基准图;设置网格筛选门限值εs和测姿误差门限值ε; 步骤2:利用搭载的十字磁阵列测定当前位置处的磁梯度张量在b系下的值GTb,初始化磁梯度张量基准图的序号s=1;基准图迭代细化次数i=0; 步骤3:将基准图MTsi中的每个网格中心点Pkl对应的该磁信标坐标系下的磁梯度张量代入基于磁梯度张量的两步测姿算法,得到载体坐标系与磁信标坐标系之间的相对姿态; 所述两步测姿算法具体包括以下步骤: 步骤3.1:基于载体坐标系下的磁梯度张量Gb以及磁信标坐标系下的磁梯度张量Gm计算得到姿态矩阵Q,并得到姿态角 其中,Q1为由磁信标坐标系下的磁梯度张量Gm的特征向量经过单位化处理得到的单位正交矩阵;Q2为由载体坐标系下的磁梯度张量Gb的特征向量经过单位化处理得到的单位正交矩阵;为3×3姿态矩阵; 所述姿态角 其中,rxy为姿态矩阵Q中的向量;ψ为航向角;θ为俯仰角;φ为横滚角; 步骤3.2:利用姿态角得到对应的四元数初值q0=[q00,q10,q20,q30],再将四元数初值代入姿态四元数方程组迭代逼近测姿算法中,得到准确的相对姿态矩阵 qk=fcbmGb,Gm,qk-1,k=1,2,3,… 其中,fcbm为基于载体坐标系下的磁梯度张量Gb以及磁信标坐标系下的磁梯度张量Gm计算得到两坐标系之间的姿态四元数的函数; 步骤4:惯性导航系统输出精确的姿态矩阵,利用载体坐标系的相对姿态和步骤3得到的载体坐标系与磁信标坐标系之间的相对姿态,得到磁信标坐标系与地理坐标系之间的相对姿态;将磁梯度张量基准图网格化得到各网格相对于中心位置磁信标的矢量位置,再结合当前磁梯度张量基准图对应的磁信标坐标系与地理坐标系之间的相对姿态计算姿态误差; 步骤5:若步骤4得到的姿态误差不大于门限值,则该网格中心点为水下匹配定位结果,得到当前磁信标所在作用域的基准图,结束磁信标坐标系的空间姿态匹配过程;否则,除掉误差过大的网格; 若i<I,I为最大迭代细化次数,令i=i+1,将剩余的网格进行细化得到磁梯度张量基准图MT1i,再由两步测姿算法结合惯性导航系统计算磁信标坐标系的姿态误差; 若i=I,即基准图计算出的姿态误差均发散,且s<S,S为基准图的序号最大值,则更换下一张基准图的初值,令s=s+1,并返回步骤2; 若i=I,且s=S,结束磁信标坐标系的空间姿态匹配过程,判定水下匹配定位失败; 步骤7:利用多磁网格细化匹配所获得的相对位置和磁信标的位置,得到水下航行器的匹配定位结果;利用匹配定位结果对水下航行器的惯性导航系统进行位置反馈校正。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工程大学,其通讯地址为:150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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