退出
我的积分:
中文文献批量获取
外文文献批量获取
公开/公告号CN111121820A
专利类型发明专利
公开/公告日2020-05-08
原文格式PDF
申请/专利权人 南京理工大学;
申请/专利号CN201911296751.1
发明设计人 赵志鑫;苏岩;朱欣华;
申请日2019-12-16
分类号
代理机构南京理工大学专利中心;
代理人朱沉雁
地址 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号
入库时间 2023-12-17 09:46:46
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2020-06-02
实质审查的生效 IPC(主分类):G01C25/00 申请日:20191216
实质审查的生效
2020-05-08
公开
机译: 基于迭代扩展卡尔曼滤波融合惯性和单分子视觉的导航方法
机译: 应用基于卡尔曼滤波器的死角重估来融合DR / GPS数据的方法
机译: 接收器卫星位置/惯性中心混合组合方法,具有导航计算速度/位置输入和惯性参考合成单元,与通过的最佳信息卡尔曼滤波/导航相比。
机译:基于降阶卡尔曼滤波的冗余旋转惯性导航系统信息融合新方法
机译:在钻井应用中使用基于MEMS的惯性导航系统(INS)的增强型快速正交搜索/卡尔曼滤波(FOS / KF)定位和定向解决方案
机译:通过对MEMS惯性传感器阵列的应用和处理,提供精确的实时惯性导航装置
机译:使用低成本MEMS惯性传感器的面向对象的替代传感器融合方法。
机译:基于马氏距离的鲁棒自适应互补卡尔曼滤波器用于超宽带/惯性测量单元融合定位
机译:基于加权分布式卡尔曼滤波的MEMS冗余陀螺系统的容错数据融合方法
机译:基于卡尔曼滤波器的紧耦合图像辅助惯性导航系统