买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种USBL测量失效时抑制SINS/DVL组合导航系统定位误差发散的方法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：CN118913288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202411108239.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种USBL测量失效时抑制SINS/DVL组合导航系统定位误差发散的方法是由徐博;翟莜薇;郭瑜;赵玉新;奔粤阳;吴磊;周广涛;李倩设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种USBL测量失效时抑制SINS/DVL组合导航系统定位误差发散的方法在说明书摘要公布了：本发明属于组合导航技术领域，在SINS与DVL正常工作的条件下，对USBL测量失效条件下组合导航系统定位误差的抑制展开研究。本发明的目的通过如下技术方法来实现，包括以下步骤：分析载体系速度与USBL相对位置测量之间的关系；给定初始USBL相对位置测量结果的条件下基于载体系速度积分对后续USBL测量结果进行递推；引入反向传播BackPropagation,BP神经网络对导航数据进行在线训练；在USBL测量失效期间，利用训练好的BP神经网络模型对递推误差进行预测；对所提方法进行仿真验证和实验验证。为了抑制USBL测量时效期间组合导航系统定位误差的发散，利用载体系速度和USBL测量结果间的关系，提出了一种基于BP神经网络的USBL测量修复方法，用以在USBL失效时提供额外的位置参考信息。

本发明授权一种USBL测量失效时抑制SINS/DVL组合导航系统定位误差发散的方法在权利要求书中公布了：1.一种USBL测量失效时抑制SINSDVL组合导航系统定位误差发散的方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：分析载体系速度与USBL相对位置测量之间的关系； 步骤二：给定初始USBL相对位置测量结果的条件下基于载体系速度积分对后续USBL测量结果进行递推； 步骤三：引入BP神经网络对导航数据进行在线训练； 步骤3.1：初始化BP神经网络模型参数，设置训练集样本数N； 步骤3.2：并行运行SINSDVLUSBL组合导航算法与SINSDVL组合导航算法，当USBL测量数据更新时，利用SINSDVL组合导航算法的输出计算最近一次USBL测量更新时刻到当前时刻的载体系速度积分、载体坐标系变换矩阵所对应的欧拉角以及上一次USBL更新时刻的训练输出，为USBL测量更新周期； 构建训练集输入样本； 对于BP神经网络模型的训练输出，采用如下公式进行计算： 其中，和表示由SINSDVL组合导航系统输出的载体系速度和载体坐标系变换矩阵；表示由SINSDVLUSBL组合导航系统输出计算的USBL声学基阵相对于应答器的相对位置矢量在载体坐标系下的投影，，表示应答器的位置，与表示SINSDVLUSBL组合导航系统输出的姿态矩阵和位置矢量，表示SINS与USBL的杆臂； 构建训练集输出样本； 步骤3.3：若训练集中样本未满，则将步骤2中的输入样本和输出样本添加进训练集中； 若训练集中样本已满，则删除训练集中最早的样本，将步骤2中的输入样本和输出样本添加进训练集中； 步骤3.4：当USBL测量失效时，利用现有训练集对BP神经网络模型进行训练； 步骤四：在USBL测量失效期间，利用训练好的BP神经网络模型对递推误差进行预测； 假设在t时刻USBL测量数据正常更新，t时刻以后USBL测量失效；设定时间间隔，每隔时间对USBL的相对位置矢量测量结果进行递推； 首先，利用SINSDVL组合导航系统的输出计算从t时刻到时刻间载体系速度在t时刻载体坐标系上投影的积分、载体坐标系变换矩阵所对应的欧拉角； 其次，以、和t时刻递推误差预测值为输入，利用BP神经网络预测递推误差；计算得到时刻USBL相对位置测量的递推结果： 最后，利用USBL相对位置测量的递推结果构建SINSUSBL松组合导航系统，以抑制SINSDVL组合导航定位误差的发散； 后续每隔时间在上一次USBL递推结果的基础上重复上次过程，直至USBL测量结果正常更新； 设定定位误差抑制方法的最长连续工作时间，当USBL测量失效时间大于时，不再对USBL的结果进行递推预测，防止对SINSDVL组合导航系统的定位精度产生负面影响。

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。