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公开(公告)号：CN114221667A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111491329.9
申请日：2021-12-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种通信系统接收端已知信号消除方法及系统，包括构建接收端接收信号模型为y(t)＝s(t)+d(t)+N(t)；接收信号y(t)依次通过带通滤波器和低噪声放大器，然后与本地载波相乘后通过低通滤波器进行带通滤波，通过ADC进行模数转换，得到接收信号y(n)＝s(n)+d(n)+N(n)；利用y(n)＝s(n)+d(n)+N(n)制作数据集，包括训练集yx(n)和测试集ye(n)；将训练集yx(n)和测试集ye(n)分别与参考信号I(n)进行整合，得到输入训练集hx(n)＝[yx(n)，I(n)]和输入测试集he(n)＝[ye(n)，I(n)]；初始化DNN神经网络参数，利用输入训练集hx(n)＝[yx(n)，I(n)]训练DNN神经网络，保存训练好的模型；将输入测试集he(n)＝[ye(n)，I(n)]送入到训练好的DNN神经网络模型中进行处理，得到输出目标信号s′(n)。本发明对已知干扰信号到达的时间没有要求且可以有效的消除已知干扰信号。
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公开(公告)号：CN108363622B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810085359.1
申请日：2018-01-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多核DSP运算的无源时差定位算法的实现方法，属于无源定位领域。首先，通过各个接收站的无线通信模块将各个从接收站采集到的TOA数据及各个接收站的位置信息传给主设备及多核DSP；多核DSP对接收到TOA进行配对计算得到TDOA；规划粒子群算法的粒子种群数量，分配多核DSP各个核运算任务；初始化整体最优粒子的适应值，确定适应度函数；用主核中的备用粒子代替从核中的非全局最优的粒子；从核获得主核代替的粒子组成新的种群后，迭代跟新得出粒子群算出来的大概估计位置；最后在主核中利用粒子群算法得出的结果作为泰勒级数算法的初值进行定位计算得出最终的定位结果。能够增加粒子种群的多样性，从而使算法收敛的更快，定位的求解更快。
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公开(公告)号：CN113376608A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110583471.X
申请日：2021-05-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于辐射源结构识别技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的雷达辐射源结构识别方法。本发明通过模拟实际辐射源系统中频率合成器和功放对信号的影响，根据不同结构的辐射源产生的多种调制方式的信号，结合信号时频分析技术，提取信号时频图像的特征，训练CNN模型，训练后的CNN模型能够进行有效的辐射源结构识别，实现信号至辐射源结构的反演过程。本发明中的识别模型能够在低信噪比下实现较高的识别率，且具有较好的鲁棒性，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN113326757A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110570134.7
申请日：2021-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的频率合成器类型识别方法，包括如下步骤：步骤一：建立DDS相位截断模型；步骤二：建立带有小数分频杂散的Fractional‑N PLL模型；步骤三：对步骤一和步骤二的模型进行仿真，得到四十种频率的信号；步骤四：训练CNN模型，实现对频率合成器类型识别；所述步骤四具体为：将仿真信号的时频图像输入进卷积神经网络中，CNN模型包括一个输入层、3个卷积层、3个池层和2个完全连接层。本发明CNN更适合于与时频图像相结合的频率合成器类型识别，即使在信噪比较低的情况下，也能获得较高的识别率。将任一信号输入训练好的CNN模型，能够快速准确地输出识别结果。
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公开(公告)号：CN113325375A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110569844.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的自适应对消方法，1)定义接收天线接收的信号模型，包括发射信号功率Pf，功率放大器非线性失真函数G[·]以及载波中心频率fc；2)定义非线性功率放大器的模型；3)将目标信号进行非线性建模，使用大量数据对DNN网络进行训练；4)把原参考信号通过训练好的网络后生成的信号作为新参考信号输入自适应滤波器；5)对比自适应滤波器对消前后的信号。本发明利用大量训练先验信息模拟雷达干扰机功率放大器的非线性特性，解决干扰问题，这种方法直接估计信号的幅度，用大量的数据来减少算法步骤。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107220409B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201710301444.2
申请日：2017-05-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种基于粒子机制免疫人群搜索的组网雷达布站方法，包括：建立组网雷达在欺骗式干扰下的被欺骗概率模型和探测范围模型；构建联合优化目标函数，确定其约束条件；初始化组网雷达系统的关键参数和搜寻队伍的基本参数，确定粒子机制免疫人群搜索的迭代次数；确立适应度函数，初始化各搜寻者个体最佳位置和搜寻队伍群体最佳位置；使用人群搜索方法制备疫苗；更新各搜寻者的位置并对搜寻队伍进行接种疫苗；使用精英选择和退火选择对搜寻队伍进行免疫选择，更新最佳位置；使用人群搜索方法对早熟收敛的搜寻队伍进行扰动；判断是否满足终止标准。本发明能够在不陷入局部最优的情况下，快速准确地找到最优的雷达布站位置。
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公开(公告)号：CN112305496A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011156033.7
申请日：2020-10-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种被动测向通道相位校正方法，利用DNN网络提取接收机接收信号相位特征，将校正问题转化为DNN网络特征提取问题，找出通道输出信号相位差与天线信号原始相位差的映射，并校正通道相位误差。对接收到的信号进行相位误差模型的建立，将天线信号与通道频率响应函数的乘积作为输入，通过对天线信号初始相位差从0到180°的稀疏点校正，从而达到全相位的校正。相比于传统方法，本发明可以具有更好的灵活性，通过将校正后信号的相位以标准差形式展现，可以更好的说明网络的稳定性，从而带来更好的校正效果。
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公开(公告)号：CN111948622A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010786659.X
申请日：2020-08-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供基于并联CNN-LSTM的线性调频雷达信号TOA估计算法，利用CNN良好的空间特征提取能力和LSTM良好的时间序列处理能力，提取脉冲信号的空间特征和时间特征，将TOA问题转化成基于并联CNN-LSTM的特征提取问题，对截获到的雷达信号脉冲进行采样，将采样后的离散信号的同相分量和正交分量直接作为输入，无需将接收信号变换为基带信号的复杂运算，就适用于低信噪比和在信号调制参数未知的情况下，可实现在一定误差范围内的精确TOA估计。本发明针对已经比较成熟的神经网络的结构和参数进行修改，使之适用于LFM雷达接收信号的采样序列，所述并联CNN-LSTM算法具有对不同的信道带宽、载频、信噪比的LFM雷达信号进行深度学习、提取特征、找到内在联系、完成训练的能力。
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公开(公告)号：CN109256617B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201811017317.0
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及超宽带天线领域，具体涉及一种阻带可调的新型微带馈电超宽带天线。包括：辐射单元，微带馈线，微波介质基板，接地板，第一C形开路槽，第二C形开路槽，倒U形槽，第一铜片，第二铜片，第三铜片；辐射单元是U形结构贴片，位于微波介质基板的正面上部；微带馈线是带状结构，连接辐射单元和同轴电缆；接地板位于微波介质基板的反面下部；第一C形开路槽在辐射单元左侧，第二C形开路槽在辐射单元右侧；倒U形槽在接地板上；第一铜片第二铜片C形开路槽的开槽口部位；第三铜片在倒U形槽开槽中心部位。本发明仅需灵活控制槽孔口的开关，就可以很好的实现阻带可调，本发明具有小型化、稳定、灵活和控制简单等优异特性。
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公开(公告)号：CN106778610B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201611164892.4
申请日：2016-12-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于雷达辐射源信号识别技术领域，具体涉及一种基于时频图像特征的脉内调制识别方法。本发明包括：(1)对雷达信号进行Wigner‑Vill分布时频变换，得到反映信号能量随时间和频率的时频分布图；(2)对步骤(1)得到的时频图像进行图像预处理；(3)对预处理后的图像进行插值打散原轨迹；(4)将步骤(3)中被打散成单个点的轨迹类比成目标跟踪中的目标位置，并引入联合概率数据关联来识别出不同雷达信号的轨迹；(5)运用中心矩提取时频图像的形状特征等。本发明提出了一种将雷达信号通过时频分布变换转换为时频图像，通过数字图像处理将同一时刻到达并且频率互相交叠的情况下，分别识别出雷达信号调制方式的方法。
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