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公开(公告)号：CN118013869B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410425377.5
申请日：2024-04-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种四维电离层模型构建方法及其应用，该方法包括如下步骤：S1、获取用于深度学习训练的电离层电子密度数据，并使用电离层电子密度数据训练一个电离层数据同化扩散模型，其中，电离层数据同化扩散模型利用噪声增强的前向扩散过程将电离层电子密度数据逐渐转化为高斯噪声，随后通过逆向过程逐渐去除高斯噪声，以达到电离层电子密度数据同化的目标；S2、将待测区域的多源电离层观测数据输入训练好的电离层数据同化扩散模型中，利用电离层数据同化扩散模型的逆向过程对多源电离层观测数据进行同化处理，得到基于同化处理后的多源电离层观测数据的四维电离层模型。该方法能够构建出精度高、时空分辨率低、计算资源需求少的四维电离层模型。
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公开(公告)号：CN118094167B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410506287.9
申请日：2024-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F18/20
Abstract: 本发明公开了基于张量链分解的电磁数据补全方法，包括：构建电磁数据的三维张量，预期张量和权重张量；根据三维反距离插值算法进行电磁数据初步填充，得到初步填充张量，并从中找到最大值所在索引位置，作为初始辐射源位置；根据已知点的接收信号强度计算衰减常数；以初始辐射源位置作为辐射源位置，根据衰减常数和传播距离，计算衰减张量；对衰减张量进行归一化处理并进行张量链分解；对预期张量进行张量链分解，并使用归一化衰减张量的张量链分解结果进行修正，得到修正的预期张量；基于修正的预期张量、三维张量和权重张量，构建张量补全的优化目标函数并进行迭代优化，直至满足预设的迭代终止条件，完成电磁数据补全。
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公开(公告)号：CN118091711B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410512425.4
申请日：2024-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种GNSS生成式同步欺骗信号检测方法，包括以下步骤：步骤A：收集GNSS接收机跟踪环路中的I路相关器和Q路相关器的输出；步骤B：根据I路相关器的输出构建线性组合，得到复信号检验量的实数部分；步骤C：根据Q路相关器的输出，得到复信号检验量的虚数部分；步骤D：将实数部分和虚数部分组合起来得到复信号检验量；步骤E：根据复信号检验量进行计算，使用二元假设检验方法将计算结果与预先确定的欺骗信号检测门限进行比较；步骤F：根据二元假设检验的比较结果判断是否存在欺骗信号。对I路信号质量异常和Q路载波能量泄露异常进行联合检测，充分利用欺骗信号引起的Q路载波能量泄露异常信息，实现高效和准确的GNSS欺骗信号识别。
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公开(公告)号：CN118038292A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410436312.0
申请日：2024-04-11
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V20/13 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/0495 , G06N3/082
Abstract: 一种面向卫星在轨计算的目标识别装置和方法，该装置具有RepSViT网络，其是基于脉冲神经网络的视觉Transformer，RepSViT网络包括脉冲分块SPS模块以及多个特征提取层级，其中，脉冲分块SPS模块和多个特征提取层级中至少有一者使用了动态空洞脉冲卷积D2SC，动态空洞脉冲卷积D2SC包括串联的多步LIF和动态空洞卷积，其中多步LIF对输入进行二进制编码以便后续计算均为脉冲计算，动态空洞卷积使用单核全维动态卷积SODC实现强力特征提取，同时通过控制其空洞率实现大感受野特征提取。所提RepSViT模型首次引入SNN到卫星在轨计算，在公开舰船细粒度识别数据集FGSC23上进行了消融实验以及与先进方法的对比实验，实验证明了所提模型的有效性和先进性，满足卫星在轨计算“轻、快、准”的要求。
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公开(公告)号：CN117970332A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410395248.6
申请日：2024-04-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种联合光学影像的InSAR城区地表形变危险性精细识别方法，包括如下步骤：S1、获取需监测城区的基于多时相SAR影像的InSAR城区地表形变信息图；S2、获取需监测城区的光学影像，通过基于光学影像的城区地表变化检测模型进行城区地表覆盖物变化检测，得到城区地表覆盖物变化分布图，识别由于城市地表覆盖物活动引起的地表形变伪危险性区域；S3、叠加InSAR城区地表形变信息图与城区地表覆盖物变化分布图，从InSAR城区地表形变信息图中去除由于城市地表覆盖物活动引起的地表形变伪危险性区域，从而获得InSAR城区地表形变真实危险性区域分布图。该方法能够去除由于城市活动引起的地表伪危险性区域，更准确地识别城区地表形变相关的潜在真实危险。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117892039A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410292617.9
申请日：2024-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种垂轨旋转摆扫成像卫星的分片式有理函数模型生成方法，包括：S1、获取垂轨旋转摆扫成像卫星的原始遥感影像数据以及摆扫时刻的姿态与轨道数据；S2、建立垂轨旋转摆扫成像卫星严格成像模型，所述成像模型包括地球曲率改正；S3、在所述成像模型的基础上，分别为海洋区域和陆地区域构建像方‑物方对应格网；S4、利用构建的像方‑物方对应格网中对应的像方‑物方点，通过最小二乘法生成摆扫时刻的每个片的有理多项式系数，得到垂轨旋转摆扫成像卫星分片1A级有理函数模型。该方法能够充分提高有理函数模型的精度，提升卫星定位精度。
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公开(公告)号：CN117725345A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410177122.1
申请日：2024-02-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 广西科学院
Abstract: 一种基于绿潮生物量密度的多源遥感绿潮生长速率测量方法，包括如下步骤：S1、使用绿潮的遥感数据计算绿潮生物量相关指数，并将所述绿潮生物量相关指数的计算结果转换为绿潮生物量密度；S2、根据基于生物培养实验数据确定的绿潮生物量密度与绿潮生长速率之间的关系，拟合步骤S1基于遥感数据计算得到的绿潮生物量密度与所述绿潮生长速率之间的自遮光限制函数；S3、根据环境因子影响函数以及所述自遮光限制函数，构建绿潮生长速率计算函数，以通过所述绿潮生长速率计算函数确定绿潮生长速率。本方法提高了基于遥感数据测量绿潮生长速率的监测计算精度。
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公开(公告)号：CN117315182A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311615865.4
申请日：2023-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种用于确定在地形影响下的雷达探测范围的方法，包括：获取自由空间中的雷达探测范围和地理地形数据；对自由空间中的雷达探测范围和地理地形进行网格剖分，并将剖分结果分别存储至雷达范围集合和地形集合；对雷达范围集合进行一次数学形态学的膨胀运算，并将膨胀结果与原始集合作差，得到雷达探测范围边界集合；根据需求选取膨胀的结构元素，选取辐射源所在网格作为膨胀起点，并将其加入膨胀集合和地形影响下的雷达探测范围集合；在考虑地形影响的情况下，从辐射源开始逐层向外膨胀，在每层膨胀时通过判断地形遮挡情况决定是否向相应的方向膨胀，直到达到预定的终止条件。
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公开(公告)号：CN117031507A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311290915.6
申请日：2023-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 一种适用于BDS‑3 B1C/B2a双频信号的精密单点定位方法，包括如下步骤：S1、输入数据，所述数据包括基于旧双频信号的卫星钟差数据；S2、进行数据预处理，其中，计算新双频信号与所述旧双频信号之间的频间钟偏差，并使用所述频间钟偏差改正观测值域；S3、构建基于所述新双频信号的精密单点定位模型，并使用步骤S2预处理后的数据进行模型的参数估计；S4、输出结果。与现有技术相比，本发明顾及了频间钟偏差对精密单点定位的影响，将其在观测值域提前改正，减少了误差项，提高了新信号的定位精度和收敛时间。
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公开(公告)号：CN116385903A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310617437.9
申请日：2023-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种面向1级遥感数据的抗畸变在轨目标检测方法与模型，该方法包括步骤：S1、构建抗畸变网络模块，所述抗畸变网络模块用于对1级遥感影像进行畸变校正；S2、在目标检测的主干特征提取网络中深层特征提取模块前添加所述抗畸变网络模块，构建在轨目标检测模型；S3、利用1级遥感影像样本库在地面训练所述在轨目标检测模型，训练好的在轨目标检测模型上传至卫星端；S4、将卫星在轨获取的0级遥感信号处理成1级遥感影像送入当前最新的在轨目标检测模型中进行实时在轨目标检测。
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