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公开(公告)号：CN102508206B
公开(公告)日：2013-10-30
申请号：CN201110336558.3
申请日：2011-10-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明的目的在于提供基于小波包去噪和功率谱熵的线性调频信号参数估计方法，包括以下步骤：对信号进行多尺度小波包去噪，确定小波包函数和小波包分解层数；计算经小波包去噪后的信号的功率谱熵，并建立不同信噪比条件下，不同调频斜率的线性调频信号的熵特征数据库；对得到的离散熵特征数据进行插值运算；用多项式函数对三次样条函数插值后的曲线拟合，得到不同信噪比下线性调频信号的调频斜率与输入熵特征的关系表达式；利用拟合好的表达式估计接收机接收到的LFM信号的调频斜率。本发明提出的基于小波包去噪和功率谱熵的线性调频信号参数估计方法计算量小，能够在满足参数估计精度要求的前提下，实时地对LFM的调频斜率进行估计。
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公开(公告)号：CN102916917A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210359005.4
申请日：2012-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L27/00
Abstract: 本发明的目的在于提供基于切片双谱和小波变换的FSK信号个体识别方法，包括如下步骤：对接收到的信号进行双谱和切片双谱分析，得到信号的切片双谱的频谱图，分别建立不同信噪比下包络参数特征数据库；对接收到的信号进行小波变换，提取低频小波系数的均值，同时建立不同信噪比条件下，不同M数和不同调制参数的4FSK信号的特征数据库；对切片双谱包络参数特征和低频小波系数特征进行融合，识别FSK信号的调制类型；采用同样的信号处理过程，实现不同参数的4FSK信号的信号个体识别。本发明能够克服现有类内调制识别方法对信号信噪比要求高的不足，在低信噪比和知道较少先验知识的条件下，实时地对FSK信号进行个体识别。
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公开(公告)号：CN102436588A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110360924.9
申请日：2011-11-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明的目的在于提供一种辐射源识别方法，包括以下步骤：将传感器采集到的辐射源信号从时域变换到频率域，并在频率域中对信号能量进行归一化处理；预处理后的信号进行L层频率域小波分解，得到2L个频率子空间；在不同的频率子空间上计算信号的指数熵，并构造辐射源识别的特征向量，根据辐射源识别特征向量和辐射源特征数据库，采用灰色关联算法得到最终的识别结果。本发明是能在复杂电磁环境和大动态信噪比变化条件下有效、准确、稳定、可靠的辐射源识别方法，能够保证复杂电磁环境和大信噪比动态范围下对辐射源识别的要求。
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公开(公告)号：CN102394711A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110347523.X
申请日：2011-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供复杂环境下一种新的通信电台个体识别方法，包括以下步骤：对不同通信电台发射的同种通信信号进行重采样，将通信信号转化为离散时间信号序列，对重采样的离散通信信号时间序列进行相空间重构，将信号转化到不同的重构相空间下用以捕获不同重构相空间特征，利用一种新的分形盒维数算法计算不同重构相空间下的分形盒维数，得到一个分形盒维数特征向量，利用神经网络对得到的向量空间进行分类，进而达到了对不同的通信电台进行识别的目的。本发明可以在复杂多变的环境下，识别出不同通信电台的细微差别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117113073B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202310477430.1
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/094
Abstract: 一种电磁信号识别模型对抗域泛化防御方法，它涉及一种对抗域泛化防御方法。本发明为了解决DL模型的不可解释性使得它们的结果很容易受到对输入数据添加精心设计的不可察觉扰动的影响的问题。本发明采用对齐原始信号和对抗样本的任务相关特征的方法，结合对抗训练增强AMC模型的对抗鲁棒性。本发明属于通信技术领域。
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公开(公告)号：CN118013839B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410172703.6
申请日：2024-02-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/27 , G06N10/60 , G06N10/20 , G06F111/04
Abstract: 本发明一种基于量子晶体结构机制的欠定盲源分离方法、系统及存储介质，涉及盲源分离领域，为解决现有方法对初始估计信号设置较敏感，需要源信号的稀疏度作为先验知识的问题。包括：步骤1：接收观测信号，根据估计出的混合矩阵构建源信号恢复模型，并构建适应度函数模型；步骤2：初始化量子晶体的量子位置，计算适应度值，确定最优量子晶体；步骤3：确定量子主晶体和量子平均晶体，基于隔室的不同对量子位置进行更新；步骤4：计算分支晶体的适应度值，通过贪婪选择策略更新量子位置，确定最优量子晶体的量子位置；步骤5：迭代至输出全局最优位置；步骤6：迭代至原始初始信号全部更新完毕；步骤7：根据新的初始估计信号设置进行源信号恢复。
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公开(公告)号：CN117970227B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410158427.8
申请日：2024-02-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种在强冲击噪声下基于相干分布源的幅相误差和角度参数联合估计方法及系统，属于阵列信号处理领域。为了解决现有相干分布源测向方法受强冲击噪声或幅相误差影响，或导致性能恶化甚至失效，或不能直接去相干，不能对幅相误差进行校正的问题。本发明是在强冲击噪声下设计了一种均值滤波器对接收数据进行去冲击预处理，基于预处理数据的极大似然方程对幅相误差和角度参数进行联合估计，并通过量子流向机制快速得到估计结果，解决现有的相干分布源测向方法在强冲击噪声环境和存在幅相误差时性能恶化而且不损失阵列孔径不能去相干的技术难题。
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公开(公告)号：CN118354392A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410631447.2
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量子绡蝶机制的可扩展层次路由方法。该方法包括：建立无线传感器网络系统模型；设定无线传感器网络运行参数和初始化网络状态，网络运行开始；建立无线传感器网络簇首配置成本函数和适应度函数；初始化量子绡蝶群并设定相关参数；根据映射方程、适应度和感知函数计算所有量子绡蝶所分泌信息素量，并确定量子绡蝶群全局最优量子位置；量子绡蝶依同等概率执行确定性或随机性移动，并在移动过程中使用模拟量子旋转角来演化量子绡蝶的量子位置；应用贪心策略选择出下一代量子绡蝶量子位置；输出当前无线传感器网络簇首配置结果；建立当前无线传感器网络区长概率函数配置区长并进行数据传输；无线传感器网络运行终止。
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公开(公告)号：CN118301622A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410449047.X
申请日：2024-04-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W12/79 , H04L25/02 , H04L27/26 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出了一种基于跨信道鲁棒策略的频指纹提取与识别方法，包括：步骤1：接收电磁信号；步骤2：对电磁信号进行帧同步和频偏补偿得到时频同步信号；步骤3：基于离散傅里叶变换信道估计算法进行信道估计得到信道状态信息；步骤4：对信道估计后的时频同步信号进行信道均衡得到与信道无关频域符号；步骤5：对与信道无关领域符号进行傅里叶转化和进行功率规范化；步骤6：采用Mix‑up正则化技术构建多维卷积网络模型；步骤7：将功率规范化后的时域复数信号输入多维卷积网络模型中进行射频指纹提取与识别。本发明采用信道知识和模型正则化约束，方法灵活性强，算法响应时间快，工程可实现性强，极大程度上提升深度学习算法的工程效率。
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