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公开(公告)号：CN115792849B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202211476398.7
申请日：2022-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于SAC算法的一维非均匀阵列设计方法及系统，本发明涉及基于SAC算法的一维非均匀阵列设计方法及系统。本发明的目的是为了解决现有在雷达被动测向系统中，天线数量的提升无疑能够提高测向精度，但是天线数量的增加也会使测向算法运算复杂度增加，以及现有阵列模型依旧受到阵元间距为固定半波长的约束的限制的问题。过程为：步骤一：构造测向精度性能评价标准；步骤二：构造测向分辨力性能评价标准；步骤三：构造阵列物理模型评价标准；步骤四：根据步骤一、步骤二和步骤三，构造阵列整体评价标准，对整体评价标准的目标函数进行求解，输出优化后的阵列摆放方式。本发明用于电子对抗领域。
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公开(公告)号：CN114254141B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202111563815.7
申请日：2021-12-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/55 , G06T7/10 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于雷达信号分选技术领域，具体涉及一种基于深度分割的端到端雷达信号分选方法。本发明通过对PDW的处理和深度分割网络的结合实现未知复杂环境下的端到端雷达信号分选，操作简单，无需按照传统的预分选和主分选每一步都预设参数、阈值等信息。本发明能够分选脉间调制类型多变的雷达信号、时域频域交叠严重的PDW，适应复杂环境和未知信号。此外本发明还能够分选出从未训练过且没有先验信息的信号，对于脉冲丢失20％的情况也适用良好。
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公开(公告)号：CN116699507B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202310668761.3
申请日：2023-06-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于原子范数的稀疏阵列完备模型误差自校正DOA估计方法，本发明涉及适用于稀疏阵列完备模型的误差自校正DOA估计方法。本发明的目的是为了解决现有方法仅适用于均匀阵列这一特定阵型，并不适用于存在通道不一致性时，稀疏阵列的原子范数DOA估计问题。包括以下步骤：一：接收信源发射的信号，获得去噪后的协方差矩阵；二：确立误差矩阵逆阵约束条件；三：确立矩阵完备约束条件；四：构造符合稀疏阵列幅相误差校正及数据完备的原子范数误差自校正模型，将自校正模型转化成等效的半正定规划问题；五：对半正定规划问题中的半正定Toeplitz矩阵进行范德蒙德分解，恢复出入射信源的DOA参数。本发明属于阵列信号处理领域。
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公开(公告)号：CN113848533B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202111122975.8
申请日：2021-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于干扰共享信号技术领域，具体涉及一种多载频多相位编码探测干扰共享信号生成方法。本发明在多载频正交频分复用信号的基础上引入多相位编码，利用Logistic混沌映射进行相位编码，得到多载频多相位编码信号。这样既保留了正交频分复用信号合成大带宽等优良特点，同时把混沌编码的“类随机性”引入到了信号之中，使得信号的复杂度提高，在实施压制干扰的同时难以被截获。通过实验仿真与分析证明，本发明具有良好的压制干扰性能，同时具有良好的探测性能，提高了探测干扰共享信号的复杂度与隐蔽性，突破了现有探测干扰共享信号性能的局限性。
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公开(公告)号：CN117609886A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311742024.X
申请日：2023-12-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F16/36 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于GraphSAGE的舰艇编队个体目标识别方法，它属于信息与通信工程的电子侦察领域。本发明解决了当目标自身属性信息缺失的情况下，现有方法对舰艇编队中个体目标识别的准确率低的问题。本发明方案为：步骤一、根据获取的舰艇编队中每个目标的属性信息以及目标间的通信链路信息构建知识图谱，将构建的知识图谱转化为图模型；步骤二、对图模型中的节点特征进行预处理得到预处理后的节点特征，根据预处理后的节点特征构造特征矩阵；步骤三、利用特征矩阵对模型进行训练，直至在特征矩阵的已知节点上识别准确率达到阈值时停止训练，获得训练好的模型；同时得到对未知节点的目标识别结果。本发明可以应用于舰艇编队个体目标识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117217135A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311334669.X
申请日：2023-10-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/32
Abstract: 一种基于DDPG的宽带数字编码超表面单元设计方法，涉及数字编码超表面技术领域，本申请设计的数字编码超表面单元具有较大的带宽，可以提高数字编码超表面的调控范围，使其能够在更广泛的频率范围内实现精确的电磁波调控。另外，本申请是基于深度强化学习(DRL)中的的DDPG算法，不需要训练标签，具有在线学习和样本生成的特点，存储效率更高，实现了宽带数字编码超表面单元的设计。所设计的1位数字编码超表面单元的相位差为180±20°，在8.96至11.39GHz频带内的相对带宽为23.88％；所设计的2位数字编码超表面单元的相位差为90±20°，在9.51至10.46GHz频带内的相对带宽为9.51％。
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公开(公告)号：CN117031391A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311080688.4
申请日：2023-08-25
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 上海无线电设备研究所
IPC: G01S3/14
Abstract: 基于多通道NYFR折叠采样均匀线阵结构的DOA估计方法及系统，它属于宽带电子侦察领域。本发明解决了现有宽带数字接收机技术不能对宽带信号进行测向、需要处理的数据量大以及数据处理过程复杂的问题。本发明方法为：步骤一、利用均匀线阵接收远场入射信号；将均匀线阵的每个阵元接收的信号分别作为一个NYFR折叠采样通道的输入；步骤二、在NYFR折叠采样通道内，利用宽带预选滤波器对输入信号进行预处理后，将预处理后信号与本振脉冲串进行混频，混频信号再依次经过低通滤波器和ADC处理，得到NYFR折叠采样通道的输出；步骤三、根据各个NYFR折叠采样通道的输出对各个入射信号的DOA进行估计。本发明方法可以应用于入射信号的DOA估计。
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公开(公告)号：CN117031390A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311010755.5
申请日：2023-08-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种基于天线互耦的无网格DOA估计方法，本发明涉及基于天线互耦的无网格DOA估计方法。本发明的目的是为了解决现有天线阵列在互耦效应的影响下DOA估计误差大的问题。过程为：步骤一：基于阵列天线接收到的空间中的远场入射窄带信号，利用互耦矩阵性质，得到新的等效导向矢量；步骤二：根据新的等效导向矢量得到协方差矩阵，证明协方差矩阵满足拓普利兹矩阵性质；步骤三：根据协方差矩阵构造半正定规划问题，得到信号均匀采样值；步骤四：根据均匀采样值构造零化滤波器方程组，采用双迭代交替最小化算法求出可行解；步骤五：根据可行解计算出信号入射角度。本发明属于阵列测向领域。
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公开(公告)号：CN116953637A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310887599.4
申请日：2023-07-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于视觉网络的SAR欺骗干扰效果评估方法，它属于电子对抗领域。本发明解决了采用现有SAR欺骗干扰效果评估方法无法对不同参数类型存在不同程度侦察误差的情况进行评估的问题。本发明方法具体为：步骤一、生成包含SAR参数侦察误差的干扰样本，将生成的干扰样本作为训练集中的输入，将干扰样本对应的参数误差类型和参数误差程度作为训练集中的输出；步骤二、搭建视觉网络模型；步骤三、利用训练集对搭建的视觉网络模型进行训练；步骤四、将待评估的干扰样本输入训练好的视觉网络模型，通过训练好的视觉网络模型输出对待评估干扰样本的参数误差类型和参数误差程度的评估结果。本发明方法可以应用于SAR欺骗干扰效果评估。
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公开(公告)号：CN116738842A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310697584.1
申请日：2023-06-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于深度强化学习的干扰探测共享信号设计方法，它属于电子对抗领域。本发明解决了现有方法中的控制变量多导致实现过程复杂，以及由于过估计导致算法易陷入局部最优的问题。本发明以非均匀间歇采样重复转发信号作为共享信号，以信号脉压后幅度均值与标准差之比以及时延分辨常数和多普勒分辨常数构造联合目标函数，并在竞争深度Q学习网络算法的基础上引入状态价值函数，进而根据目标函数和状态价值函数获得奖励函数，利用D3QN求解奖励函数，以奖励函数的最大化为目标获取最优的共享信号。本发明方法可以应用于干扰探测共享信号的设计。
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