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1. (WO2018028711) PROCÉDÉ D'ESTIMATION DE LA COVARIANCE DE BRUIT D'UN VÉHICULE AÉRIEN SANS PILOTE
Dernières données bibliographiques dont dispose le Bureau international    Formuler une observation

N° de publication :    WO/2018/028711    N° de la demande internationale :    PCT/CN2017/097384
Date de publication : 15.02.2018 Date de dépôt international : 14.08.2017
CIB :
G06F 17/50 (2006.01)
Déposants : GUIZHOU AREOX TECHNOLOGIES CO., LTD. [CN/CN]; R&D Buiding 2B, Zunyi Software Park Xinpu Economic Development Zone, Xinpu New District Zunyi, Guizhou 563000 (CN)
Inventeurs : LIU, Guoliang; (CN).
WU, Jingyun; (CN).
HUANG, Tao; (CN).
ZHANG, Rui; (CN)
Mandataire : SHENZHEN STANDARD PATENT & TRADEMARK AGENT LTD.; Room 810-815, Yinzuo International Building No. 1056 Shennan Boulevard, Futian District Shenzhen, Guangdong 518040 (CN)
Données relatives à la priorité :
201610662604.1 12.08.2016 CN
Titre (EN) METHOD FOR ESTIMATING NOISE COVARIANCE OF UNMANNED AERIAL VEHICLE
(FR) PROCÉDÉ D'ESTIMATION DE LA COVARIANCE DE BRUIT D'UN VÉHICULE AÉRIEN SANS PILOTE
(ZH) 一种对无人机的噪声协方差进行估算的方法
Abrégé : front page image
(EN)A method for estimating a noise covariance of an unmanned aerial vehicle combines controlled variables and observation values by using an extended Kalman filter to linearize an unmanned aerial vehicle dynamic model to obtain a linearized state estimation equation. A coefficient matrix obtained from the linearized state estimation equation, a Kalman gain, and an innovation are substituted into an auto-covariance least squares algorithm to obtain a covariance matrix composed of an expected value of the innovation, and an estimated value of an auto-covariance matrix composed of the expected value of the innovation. Then, after employing a semidefinite programming algorithm, a process noise covariance and a measurement noise covariance are obtained. The method has high estimation accuracy for process noise covariance Q and measurement noise covariance R, and provides a numerical reference for operators. Thereby, it is more convenient and quicker for general operators to debug the process noise covariance Q and the measurement noise covariance R.
(FR)Un procédé d'estimation d'une covariance de bruit d'un véhicule aérien sans pilote combine des variables commandées et des valeurs d'observation en utilisant un filtre de Kalman étendu pour linéariser un modèle dynamique de véhicule aérien sans pilote pour obtenir une équation d'estimation d'état linéarisée. Une matrice de coefficients obtenue à partir de l'équation d'estimation de l'état linéarisée, d'un gain de Kalman et d'une innovation est substituée en un algorithme de moindres carrés à auto-covariance pour obtenir une matrice de covariance composée d'une valeur escomptée de l'innovation, et une valeur estimée d'une matrice d'auto-covariance composée de la valeur escomptée de l'innovation. Ensuite, après l'emploi d'un algorithme de programmation semi-défini, on obtient une covariance de bruit de processus et une covariance de bruit de mesure. Le procédé présente une précision d'estimation élevée pour la covariance de bruit de processus Q et la covariance de bruit de mesure R, et offre une référence numérique pour les opérateurs. Ainsi, il est plus commode et plus rapide pour des opérateurs généraux de déboguer la covariance de bruit de processus Q et la covariance de bruit de mesure R.
(ZH)一种对无人机的噪声协方差进行估算的方法,利用扩展卡尔曼滤波器结合控制量和观测值将无人机动力学模型线性化得到线性化后的状态估计方程;将所述线性化后的状态估计方程得到的系数矩阵、卡尔曼增益以及新息代入到自协方差最小二乘算法中得到用新息的期望值构成的协方差矩阵和新息期望值构成的自协方差矩阵的估计值,后经过半定规划算法,得到过程噪声的协方差和量测噪声的协方差。通过该方法,对过程噪声协方差Q和量测噪声协方差R的估算精确度高。同时,该估算方法为操作人员提供了数值参考,故此一般操作人员在调试过程噪声协方差Q和量测噪声协方差R时较为方便快捷。
États désignés : AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JO, JP, KE, KG, KH, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Office eurasien des brevets (OEAB) (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
Office européen des brevets (OEB) (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Langue de publication : chinois (ZH)
Langue de dépôt : chinois (ZH)