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[发明专利]基于PSTCSDREF算法的无人机INS BDS组合导航方法-CN202010020948.9有效
发明人：娄泰山;王晓乾;丁国强;王晓雷;焦玉召;赵红梅;贺振东 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G01S19/47 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSTCSDREF算法的无人机INS BDS组合导航方法，旨在解决现有的导航系统滤波精度低，滤波稳定性差的技术问题。本发明首先建立INS/BDS组合导航系统的直接法状态方程和量测方程，然后对组合导航系统方程进行离散化，最后利用PSTCSDREF算法降低测量信息中的偏差对组合导航系统的不利影响；PSRCSDREF首先使用“consider”方法将偏差的统计信息合并到状态估计方程中，同时将自适应渐消因子引入到PSTCSDREF中。本发明的有益技术效果在于：提高导航的精度和稳定性，使得组合导航系统能够高效实时地估计无人机状态。
基于 pstcsdref 算法无人机 ins bds 组合导航方法

[发明专利]基于自适应晶格卡尔曼滤波的移动机器人状态估计及自主导航方法-CN202111227391.7有效
发明人：娄泰山;吴洪才;岳哲鹏;刁智华;丁国强;张云玲;刘洁;贺振东;焦玉召;王晓雷;赵红梅;齐仁龙;董雅松;张焕龙 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2021-10-21 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应晶格卡尔曼滤波的移动机器人状态估计及自主导航方法，旨在解决现有的SLAM技术无法处理非线性不确定系统、定位导航精度不高、计算量大的技术问题。本发明中自适应晶格卡尔曼滤波‑SLAM（ALKF‑SLAM）自主导航算法对于移动机器人的系统模型的噪声方差是否精确已知没有要求，并通过减少状态采样点，降低计算复杂度和计算成本，提高状态估计的精度和数值稳定性。利用晶格采样点，并根据量测残差序列和方差对量测方差进行修正。其次，利用基于上述修正的量测方差和晶格采样点设计的衰减因子对状态方差进行了修正。本发明的ALKF‑SLAM算法，有利于提高移动机器人在未知环境中地图构建和自身定位的精度。
基于自适应晶格卡尔滤波移动机器人状态估计自主导航方法

[发明专利]基于CEPF的无人机多源导航信息状态预测方法-CN202010028707.9有效
发明人：娄泰山;陈南华;焦玉召;王晓雷;丁国强;赵红梅;杜海明 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-01-11 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G01C21/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于CEPF的无人机多源导航信息状态预测方法，旨在解决解决无人机组合导航系统中多源信息融合面临的模型不确定性和偏差问题。本发明首先建立INS组合导航系统的直接法状态方程和量测方程，然后对组合导航系统方程进行离散化，最后利用CEPF算法降低测量信息中的偏差对组合导航系统的不利影响；CEPF首先使用“consider”方法将偏差的统计信息合并到状态估计方程中，Consider卡尔曼滤波完成对目标的滤波估计处理。本发明的有益技术效果在于：有效地降低了偏差和模型不确定性的影响，提高了无人机组合导航的精度。
基于 cepf 无人机导航信息状态预测方法

[发明专利]一种高维耦合不确定系统混合状态估计方法-CN202010205361.5有效
发明人： 焦玉召;王晓雷;娄泰山;赵红梅 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明提出了一种高维耦合不确定系统混合状态估计方法，其步骤为：首先，构建高维深耦合不确定系统状态、参数和测量的模型，并设计对应的观测器模型以得到状态和参数的估计值；其次，对系统离散化将其分解为低维离散化混合模型，进而得到低维离散化混合模型和参数模型；最后，以观测器输出估计值为辅助信号，利用容积卡尔曼滤波算法分别对低维离散化混合模型的状态估计值进行滤波处理，输出低维离散化混合模型的状态值。本发明通过观测器输出的估计值修正系统模型，能够在保障系统稳定性的前提下，有效提高系统状态估计精度，同时低维容积卡尔曼滤波算法降低滤波计算过程的计算维数，适用于具有不确定性的高维、耦合、非线性系统状态估计。
一种耦合不确定系统混合状态估计方法

[发明专利]基于模型预测扩展卡尔曼滤波的动力定位船分级状态估计方法-CN202010201392.3有效
发明人： 焦玉召;娄泰山;赵红梅;王晓雷 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于模型预测扩展卡尔曼滤波的分级状态估计方法，其步骤为：首先，将非线性耦合系统模型转化为线性分级模型和非线性分级模型，并利用一级扩展卡尔曼滤波对前一时刻状态估计值分别进行基于线性分级模型和非线性分级模型的预测，得到线性状态分量估计值；其次，利用线性状态分量估计值对非线性分级模型进行反馈，得到非线性预测模型；最后，利用二级扩展卡尔曼滤波对线性状态分量估计值进行基于非线性预测模型的预测，得到非线性状态分量估计值。本发明提出的分级状态估计方法，提高了系统状态估计的精度，降低了估计过程的计算维度，适用于高维、线性状态可解耦的耦合复杂系统状态估计。
基于模型预测扩展卡尔滤波动力定位分级状态估计方法

[发明专利]基于Cholesky分解计算的精确扩展Stirling插值滤波方法-CN202010893998.8有效
发明人：丁国强;刘娜;焦玉召;赵素娜;王晓雷;凌丹;王妍;王延峰 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于Cholesky分解计算的精确扩展Stirling插值滤波方法，用于实现SLAM系统状态空间模型状态参数最优滤波计算，属于导航定位与控制领域。本发明基于SLAM状态空间模型非线性动态方程与离散化观测数据，利用Stirling插值多项式逼近计算获得SLAM系统等价模型方程，根据离散化观测数据的采样区间确定非线性系统方程Stirling插值多项式的精确积分计算；针对传统NIRK积分开展局部和全局误差控制计算，将其数值积分计算过程融入到二阶Stirling插值多项式一阶均值和二阶方差逼近计算中来实现新型二阶Stirling滤波算法设计过程。经由SLAM系统仿真，并与传统二阶扩展Stirling插值滤波算法对比，验证本发明算法的计算优势和计算效能。
基于 cholesky 分解计算精确扩展 stirling 滤波方法

[发明专利]基于改进天牛搜索的无人机转弯速率和状态估计方法-CN202111312878.5在审
发明人： 焦玉召;姚贺明;赵红梅;谢泽会;王延峰;娄泰山;丁国强;王晓雷 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2021-11-08 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于改进天牛搜索的无人机转弯速率和状态估计方法，用以解决无人机在固定水平面以未知转弯速率机动运动的状态估计问题。其步骤为：首先，由初始转弯率、状态和协方差，基于Cholesky分解，通过状态容积点计算出下一时刻状态预测值、状态估计误差协方差预测值和测量预测值；其次，基于最小均方根误差原理，建立天牛搜索适应度函数，并基于随机递减惯性权重天牛搜索优化算法，经迭代更新后得到当前时刻转弯速率的最优值；最后，基于得到最优转弯速率来更新状态预测值、状态估计误差协方差预测值和测量预测值，得到状态和估计误差协方差更新值。本发明通过基于随机递减惯性权重的天牛搜索算法来优化转弯率，具有较好的跟踪效果。
基于改进天牛搜索无人机转弯速率状态估计方法

[发明专利]基于蝴蝶结型激光复混沌系统的点乘函数投影同步方法-CN202010896438.8有效
发明人：方洁;焦玉召;余培照;刘鹏;张培;刘娜;孙军伟;邓玮;魏达;尹楠楠 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-08-31 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于蝴蝶结型激光复混沌系统的点乘函数投影同步方法，首先，基于向量点积运算设计点乘运算，并利用点乘远算构建同步系统的状态误差模型，其中，同步系统包括第一驱动系统、第二驱动系统和响应系统；其次，根据同步系统的状态误差模型设计滑模控制器，并将滑模控制器加入响应系统中，得到点乘函数投影同步模型；最后，将四维激光超混沌系统从实数域扩展到复数域上，得到具有蝴蝶结型混沌吸引子的激光复混沌系统，并利用激光复混沌系统对点乘函数投影同步模型进行仿真。本发明提出点乘函数投影同步方式，基于滑模控制方法实现了蝴蝶结型激光复混沌系统的点乘函数投影同步；为激光复混沌系统应用于光保密通信等领域奠定了基础。
基于蝴蝶结激光混沌系统函数投影同步方法

[发明专利]基于SVM和计算机网络的交通信号控制方法及控制系统-CN201910837143.0有效
发明人： 焦玉召;肖启睿;方洁;荣旺;娄泰山;丁国强;凌丹;王妍;栗三一;张杰 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G08G1/08 文献下载
摘要：本发明提出一种基于SVM和计算机网络的交通信号控制方法及控制系统，首先，利用摄像头和电磁传感器采集的总车流量及各车道直行、左转、右转的车流量分别作为数据集，利用SVM分别对各数据集的95%进行训练得到直行、左转、右转的SVM模型；其次，利用各数据集的5%分别计算SVM模型的拟合误差，根据拟合误差扩大训练集，进而更新SVM模型；最后，将摄像头实时采集的路口的总车流量输入各向SVM模型，输出路口直行、左转、右转的车流量预测值，根据车流量预测值，通过计算机网络分配及控制各车道的通行时间，实现交通信号的调控。本发明根据各车道的车流量预测值分配并控制通行时间，实现区域规划，有效减少高峰期道路拥堵，提高通行的连续性。
基于 svm 计算机网络交通信号控制方法控制系统

[发明专利]基于秩卡尔曼滤波的无人车SLAM导航方法-CN202010020887.6在审
发明人：娄泰山;班鸿业;赵素娜;贺振东;丁国强;焦玉召;王晓雷 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-01-09 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G01C21/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于秩卡尔曼滤波的无人车SLAM导航方法以解决现有的SLAM导航定位精度不高、稳定性不足的技术问题。本发明包括以下步骤：1、对移动机器人进行建模，建立移动机器人的动力学模型和观测模型，并初始化；2、SLAM的预测和更新；3、采用秩卡尔曼滤波对移动机器人的位姿信息进行更新并输出。本发明的有益效果在于：对动力学模型是否满足高斯分布没有要求，而误差小，在未知环境中的定位与建图精度更高。
基于卡尔滤波无人 slam 导航方法

[发明专利]基于无线超宽带网络的无人车定位模型构建方法及系统-CN202010059929.7在审
发明人：娄泰山;赵建国;赵红梅;丁国强;赵素娜;贺振东;焦玉召 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无线超宽带网络的无人车定位模型的构建方法及定位系统以解决现有的定位系统精度不足的技术问题。本发明包括以下三个部分：（1）建立无人车运动模型；（2）建立无线超宽带网络的测量模型；（3）根据无人车的运动模型和无线超宽带网络的测量模型进行序贯增广秩Kalman滤波（RKF），获得无人车位置、速度和加速度的估计值。本发明的有益技术效果在于：适应性强，便于工程应用；定位精确，运算简单减少硬件负担。
基于无线宽带网络无人定位模型构建方法系统

[发明专利]基于Camshift算法与影像逐帧结合的航道状态分析方法-CN201910802659.1在审
发明人： 焦玉召;孙标航;方洁;娄泰山;丁国强;王妍;王晓雷;凌丹;张杰;栗三一 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于Camshift算法与影像逐帧结合的航道状态分析方法，其步骤为：首先通过船载摄像头采集船只的航道状态视频，设置初始帧航道影像中标注目标区域及质心和候选区域及中心坐标，建立候选模型；其次，将航道影像通过颜色空间转化到HSV颜色空间，获得航道影像的颜色直方图；再利用反向投影将候选区域与目标区域进行相似性度量，求得最相近的候选区域及其质心；最后，移动候选区域质心将其与目标区域质心重合，再进行下一帧的计算，完成对航道影像的逐帧分析。本发明利用Camshift算法实现对传感器采集到的多变航道信息的综合动态分析，有效的进行动态的航道状态分析，改进传统分析方式的时效性和准确性、提供零失真地分析数据。
航道候选区域影像质心目标区域状态分析颜色空间转化传感器采集摄像头采集相似性度量颜色直方图传统分析反向投影分析数据候选模型中心坐标逐帧分析综合动态初始帧动态的时效性再利用重合船载逐帧标注失真视频船只移动改进分析

[发明专利]基于极限学习机的便携式跌倒检测装置及检测方法-CN201910651763.5在审
发明人：王晓雷;李栋豪;丁国强;娄泰山;焦玉召;葛新平;赵红梅;史坤峰 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2019-07-18 - 公布日： 2019-09-27 - 主分类号： A61B5/11 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于极限学习机的便携式跌倒检测装置及检测方法，所述检测装置包括便携式信息采集装置、手机移动端和服务中心端；所述便携式信息采集装置与手机移动端相连接，手机移动端与服务中心端相连接；便携式信息采集装置包括供电模块、IMU惯性传感器、MCU微控制器和蓝牙模块，供电模块分别与IMU惯性传感器、MCU微控制器和蓝牙模块相连接，MCU微控制器分别与IMU惯性传感器和蓝牙模块相连接，MCU微控制器通过蓝牙模块与手机移动端相连接。本发明通过IMU惯性传感器获得特征向量，解算姿态和位置信息；通过ELM分类模块进行跌倒检测，手机移动端将跌倒信息发送至救助中心，可有效地解决老年人由于意外跌倒造成的人身伤害问题。
手机移动惯性传感器蓝牙模块便携式信息采集装置跌倒检测装置极限学习机服务中心供电模块跌倒跌倒检测分类模块检测装置人身伤害特征向量信息发送有效地检测解算救助

[发明专利]一种基于主副IMU和气压计的三维行人导航方法-CN201910537960.4在审
发明人：王晓雷;闫双建;丁国强;娄泰山;焦玉召;赵红梅;葛新平;李栋豪 -专利权人：郑州轻工业学院
申请日： 2019-06-20 - 公布日： 2019-08-20 - 主分类号： G01C21/18 文献下载
摘要：本发明提出一种基于主副IMU和气压计的三维行人导航方法，其步骤为：将主IMU安装于行人的足面，将副IMU和气压计分别安装于行人的胸前；主IMU测量的数据经惯性导航解算得到姿态、速度和位置，同时利用SVM决策函数判断行人所处的运动状态；副IMU测量的数据经方位解算得到姿态信息，气压计测量的数据经高度解算得到高度；根据行人运动状态，静止时，计算惯性导航的速度、角速度、姿态和高度误差，并通过扩展卡尔曼滤波器对误差进行估计和修正；运动时，通过主IMU获得行人的姿态、速度和位置，对运动轨迹实时更新。本发明根据副IMU和气压计得到的数据作为主IMU的参考数据进行误差修正，实现对行人的准确定位与导航跟踪。
气压计解算惯性导航行人导航测量三维扩展卡尔曼滤波器参考数据高度误差决策函数实时更新误差修正行人运动运动轨迹运动状态准确定位姿态信息足面静止修正跟踪

[发明专利]具有丢包现象的多速率传感器分级融合装置及方法-CN201510616293.0有效
发明人：王元慧;焦玉召;林孝工;付明玉;丁福光;李娟;赵大威;刘向波 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2015-09-24 - 公布日： 2018-10-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及的是一种具有丢包现象的多速率传感器分级融合装置及方法。包括1～N个子系统和中心融合单元，每个子系统由检测单元、滤波器、切换单元和转换控制器组成，检测单元进行观测值的检测，滤波单元通过观测值对气垫船运动参数进行状态估计，切换单元用于判断是否使用该子系统进行融合，中心融合单元对选中的子系统进行进一步的融合。本发明通过自动调节参与融合的子系统，不但能改善气垫船运动参数融合策略的灵活性，还可以提高气垫船的环境适应能力，而且该融合方法能很好的减弱丢包现象造成的气垫船运动参数估计的不准确甚至发散现象，具有较高的融合精度。
具有现象速率传感器分级融合装置方法

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