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公开(公告)号：CN110827332A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910951705.4
申请日：2019-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的SAR图像的配准方法领域，所述方法包括如下步骤：获取SAR参考图像及待配准SAR实时图，其中实时图与参考图像为同一区域的两幅图像；对参考图像利用BNLMF滤波器算法降噪处理，并提取SIFT特征点，构造训练用数据集，训练AlexNet卷积网络，并得到网络模型；对待配准实时图利用BNLMF滤波器算法降噪，提取SIFT特征点，构造实时图的样本集；将实时图的样本集输入到训练好的AlexNet卷积网络模型中，预测匹配关系，获得初始匹配特征点对。本发明方法能够提升数据拟合的鲁棒性，抑制积累误差对数据造成进一步的干扰，从而实现对变换矩阵的稳健估计，有效提升配准精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110473166A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910614832.5
申请日：2019-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00 , G06T3/60 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H30/40 , G16H50/20 , G01N15/00 , G01N15/14
Abstract: 本发明涉及医学图像处理领域，具体涉及一种基于改进Alexnet模型的尿液有形成分识别方法。步骤一：采集和扩充图像数据集，构建尿沉渣图像训练集和测试集；步骤二：构建基于Alexnet网络模型的尿液有形成分识别网络模型；步骤三：设置尿液有形成分识别网络模型的训练参数；步骤四：训练基于Alexnet网络模型的尿液有形成分识别网络模型；步骤五：测试基于Alexnet网络模型的尿液有形成分识别网络模型；本发明在Alexnet网络模型的基础上进行了改进，减少了网络训练参数量，能够自动提取图像特征，具有识别率高、识别时间快、泛化能力强的特点，对于辅助医疗诊断、减轻医生负担具有重要的应用前景。
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公开(公告)号：CN107015191B
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201710351027.9
申请日：2017-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供一种在多径干扰环境下单偶极子极化敏感阵列降维DOA估计方法，该阵列采用与圆周边缘共行的单偶极子组成均匀圆阵结构，可同时执行方位角和仰角的二维估计，并有效对抗多径干扰首先对均匀圆阵共行阵列接收的窄带信号进行数学建模，之后根据矩阵秩亏损原理，对极化MUSIC算法四维谱函数进行降维处理，构造空域谱函数，从而实现空域二维角度的快速搜索。同极化敏感阵列DOA与极化参数联合估计方法，本发明所述降维DOA估计方法能够实现在不增加硬件需求的条件下对信号源角度的快速估计，接收并利用信号源与干扰源的极化特性有效分辨目标和干扰，实现在复杂环境下对目标的估计，具有一定的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN108344975A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810015751.9
申请日：2018-01-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种利用梯度下降和夹角余弦的联合簇标定方法，在保证聚类准确率的基础上，通过简化支持向量聚类簇标定阶段的运算结构，大大降低了运算时间。该发明所述的方法先将输入数据映射到高维空间中，求得支持向量点，然后对支持向量的簇标定过程进行改进，提出以支持向量点为初始点，通过梯度下降法寻求局部极值点，即局部聚类中心点，然后通过夹角余弦的方法计算剩余点与当前局部聚类中心的相似度，将剩余点归属到相应的局部聚类中心中去，最后对局部中心点进行合并，从而得出最终的聚类中心，完成雷达信号的分选。本发明所述的梯度下降和夹角余弦簇标定算法不仅可以利用雷达信号分选上，还可以用在其他相邻领域的数据分类上。
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公开(公告)号：CN107577999A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710722275.X
申请日：2017-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于奇异值和分形维数的雷达信号脉内调制方式识别方法，属于雷达信号分选与识别领域。该发明首先通过Choi-Williams分布(CWD)得到信号的时频图像，提取时频图像的奇异值；然后再提取信号频谱的盒维数与信息维数，组成特征向量；最后使用基于支持向量机的分类器(SVM)实现雷达信号的分类识别。该方法能够在低信噪比条件下实现对雷达信号的有效识别，解决了在信噪比低的情况下雷达信号识别率低的问题。本发明所述的雷达信号识别方法在低信噪比条件下识别率高，鲁棒性好，适应信号类型多，具有良好应用前景。
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公开(公告)号：CN101105525A
公开(公告)日：2008-01-16
申请号：CN200710072482.1
申请日：2007-07-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/48
Abstract: 本发明提供的是一种纯相位型宽频带微波辐射源测向装置及测向方法。包括数字接收机、瞬时测频接收机和信号处理器，数字接收机的每一个通道的组成包括天线、滤波器、混频器和中频放大器，中频放大器连接数字接收机，与处理器相连的本振源产生的与入射信号频率有固定频差的微波信号与滤波器的输出信号一起输入混频器，得到具有固定频率的中频信号。采用纯相位的微波辐射源测向方法在相位干涉仪测向的基础上，利用长基线和短基线的相位差，构造出虚拟的短基线，结合物理可实现的长、短基线进行解模糊，解决了相位干涉仪覆盖带宽和测角范围之间的矛盾，仅利用相位信息即可实现宽频带内对空间微波辐射源的快速精确测向。
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