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公开(公告)号：CN115034384A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210671591.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性的方法，包括以下步骤：S1采集数据：海水温度T、海水盐度S、海水深度z、海面风速v、海面降雨率r数据、和海洋环境噪声数据；S2.创建包括上述5类数据和海洋环境噪声数据的数据集；S3.以S1中采集的5类数据为输入，设计LM‑BP神经网络模型的拓扑结构；S4.训练LM‑BP神经网络模型；S5.基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性：将海面风速，海面降雨率，海水温度、盐度以及深度这5类参数输入S4中生成的模型中，输出噪声特性。本方法提供的模型，对海洋环境噪声谱级进行预测时有较好的精度。
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公开(公告)号：CN114325721A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111605494.2
申请日：2021-12-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种实时生成水声被动跟踪目标数据集的方法以及装置，该方法通过被动声纳阵列接收水声信号，确认被跟踪目标后，持续实时生成被跟踪目标的数据集，具体步骤包括：波束形成；划分频域子带区间；联合检测确认目标；获取单波束子带LOFAR；转换频域数据并累积；生成目标LOFAR谱图；特征矩阵与标签信息组成多维数组存储；重复以上步骤。本发明提出了克服了水声目标被动跟踪过程中生成目标样本单一性不足，容易受到其它目标信号在频域上的污染的缺陷；解决了水声类数据集中样本信息存储复杂的难题。本发明可用于基于深度学习的被动声呐跟踪系统，实时生成被跟踪目标的数据集，用于后续检测和跟踪。
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公开(公告)号：CN111123247B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201911230336.6
申请日：2019-12-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 王茂法
Abstract: 本发明公开了一种反蛙人声纳告警装置及方法，该装置包括两个信号接收水听器、一块信号调理板、一块信号处理板和一块电源板；其中所述信号接收水听器经过穿舱缆与舱内的所述信号调理板相连，所述信号调理板与所述信号处理板、电源板相连，所述信号处理板与所述电源板相连；反蛙人声纳告警装置安装在水下载人航行器上或者蛙人潜水服上。本发明可有效保证蛙人隐蔽工作时的安全性，提高了蛙人作业的生存率。
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公开(公告)号：CN111123270A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911261331.X
申请日：2019-12-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 王茂法
Abstract: 本公开是关于一种深度检测装置以及埋土高度预警系统，涉及航海技术领域。所述深度检测装置包括多个双自由度机械扫描测深仪，分布在风电塔基础结构的多个方向，且每个双自由度机械扫描测深仪均以预设频率对风电塔基础结构的埋土高度进行测量；其中，双自由度机械扫描测深仪包括测深仪本体和温度传感器；温度传感器，设于测深仪本体的内部且与测深仪本体相连接，被配置为实时测量当前水温；测深仪本体，被配置为根据校准声速来测量风电塔基础结构的埋土高度，该校准声速为基于当前水温而确定的声速。本公开技术方案可实时测量风电塔基础结构的埋土高度，以便于全面有效的实现对风电塔基础结构的埋土高度的监测预警。
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公开(公告)号：CN111123247A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911230336.6
申请日：2019-12-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Inventor： 王茂法
Abstract: 本发明公开了一种反蛙人声纳告警装置及方法，该装置包括两个信号接收水听器、一块信号调理板、一块信号处理板和一块电源板；其中所述信号接收水听器经过穿舱缆与舱内的所述信号调理板相连，所述信号调理板与所述信号处理板、电源板相连，所述信号处理板与所述电源板相连；反蛙人声纳告警装置安装在水下载人航行器上或者蛙人潜水服上。本发明可有效保证蛙人隐蔽工作时的安全性，提高了蛙人作业的生存率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115355986B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202211005510.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种海洋噪声源同步邻近记录装置，包括浮垫、安装板、链条、负重板、固定块、支架、支撑杆、信号处理组件、限位器、太阳能电池板、负重球、套管、垂杆所述浮垫顶部的两边内壁均固接有固定块，所述固定块连接有支架，所述支架的顶部外壁开设有弧形槽，所述弧形槽的内壁固定有横杆，所述横杆的外壁活动连接有套管，所述套管的顶部外壁固接有支撑杆，所述套管的底部外壁固接有垂杆，所述垂杆的底部连接有负重球。本发明结构可移动防止受力过猛断裂，且负重球和负重板对晃动的力度进行缓冲抵消，提高记录装置的精确度。
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公开(公告)号：CN115034384B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210671591.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01H17/00
Abstract: 本发明提供了一种基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性的方法，包括以下步骤：S1采集数据：海水温度T、海水盐度S、海水深度z、海面风速v、海面降雨率r数据、和海洋环境噪声数据；S2.创建包括上述5类数据和海洋环境噪声数据的数据集；S3.以S1中采集的5类数据为输入，设计LM‑BP神经网络模型的拓扑结构；S4.训练LM‑BP神经网络模型；S5.基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性：将海面风速，海面降雨率，海水温度、盐度以及深度这5类参数输入S4中生成的模型中，输出噪声特性。本方法提供的模型，对海洋环境噪声谱级进行预测时有较好的精度。
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公开(公告)号：CN114325721B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202111605494.2
申请日：2021-12-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种实时生成水声被动跟踪目标数据集的方法以及装置，该方法通过被动声纳阵列接收水声信号，确认被跟踪目标后，持续实时生成被跟踪目标的数据集，具体步骤包括：波束形成；划分频域子带区间；联合检测确认目标；获取单波束子带LOFAR；转换频域数据并累积；生成目标LOFAR谱图；特征矩阵与标签信息组成多维数组存储；重复以上步骤。本发明提出了克服了水声目标被动跟踪过程中生成目标样本单一性不足，容易受到其它目标信号在频域上的污染的缺陷；解决了水声类数据集中样本信息存储复杂的难题。本发明可用于基于深度学习的被动声呐跟踪系统，实时生成被跟踪目标的数据集，用于后续检测和跟踪。
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公开(公告)号：CN118573527A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410766017.1
申请日：2024-06-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于N2N‑SAMP算法的稀疏水声信道估计方法，该方法首先获取时域水声信道响应，并中添加两个与其维度相同的零均值噪声，获得两个含有噪声导频矩阵。其次使用含噪声的导频矩阵通过N2N算法和U‑net网络得到无噪声的导频矩阵。最后利用去噪后的导频矩阵和SAMP算法进行信道估计。本发明将导频信号的去噪问题转化为图像去噪问题，并考虑了海洋噪声的统计特性，结合N2N算法，提高水声信道估计性能。
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公开(公告)号：CN118227926A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410339163.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/10 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于EOF‑LSTM的海洋声速场重构方法，该方法首先预处理海试采集到的温盐深仪CTD数据，并将CTD数据根据经纬度范围进行网格化处理，存为三维数据，每个经纬度深度对应一个声速。其次由三维数据获得声速扰动，进行EOF分解，确定特征值和特征向量，计算EOF特征向量。然后搭建LSTM网络，输入海区表面声速、声速剖面样本数据采样点对应的深度值、所在地域经纬度、以及EOF特征向量，输出声速剖面。最后将声速剖面与对应经纬度信息进行组合，完成声速场重构，训练LSTM网络，并进行测试。本发明提高海洋声速场重构精度，实现了对区域范围内多点的声速剖面预测。
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