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公开(公告)号：CN107436421B
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN201710606186.9
申请日：2017-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏贝叶斯学习框架下混合信号DOA估计方法，属于雷达信号处理技术领域。本发明的方法步骤为：首先提出一个新的稀疏促进先验(称为高斯‑指数‑卡方先验)，其概率密度函数在零点处具有尖锐谱峰并且具有重拖尾，有利于促进稀疏解；然后利用该先验建立三阶分层稀疏贝叶斯模型；接下来，利用均值场变分贝叶斯理论近似后验分布，通过对各个近似的变分分布进行交替更新迭代最小化KL距离，进而求出模型参数的估计值；最后，根据各个参数的估计值构建信号功率谱函数，进而可以得到目标辐射源的信源数估计和DOA估计。
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公开(公告)号：CN110320537A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910668949.1
申请日：2019-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种卫星导航接收机盲波束形成方法，属于阵列信号处理技术领域。该方法首先利用子空间投影方法将接收信号中的干扰进行抑制，然后利用多个传统的波束形成器对接收机阵列天线上方的整个半球面进行均匀指向覆盖，进一步增强接收的卫星信号，然后优先选取卫星信号载噪比高的一路波束进行卫星信号后续的跟踪。本发明不需要了解卫星信号的波达方向信息即可在卫星信号来向形成增益，在接收机捕获门限一定的情况下提高了接收的卫星信号的载噪比，从而提高了传统多波束接收机在冷启动阶段对卫星信号的捕获能力。
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公开(公告)号：CN110222307A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910504034.7
申请日：2019-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明属于阵列信号处理领域，具体涉及基于FPGA的实对称矩阵的特征值分解的并行实现方法。具体实现步骤如下：根据阵元数目构建特征值分解的脉动阵列结构，设定所需的处理单元；对接收的阵元信号进行预处理；求解旋转角度并将其转换为角度值；查表得到对应的正弦值和余弦值；更新矩阵元素和特征向量；判断是否达到要求迭代次数；若未达到，在阵列结构中交换矩阵元素为下次迭代做准备；判断是否需要改变处理单元内部的输入输出顺序；若是，则改变输入输出数据的顺序。本方法通过处理单元之间数据的传递以及处理单元内部的数据顺序的转换，提高了迭代效率而且运算速度快，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN109932681A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910268474.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供的是一种基于空-时信息的降冗余嵌套阵列设置方法。首先给定总阵元数N，得到原始嵌套阵列及其两个子阵阵元数N1和N2；然后利用原始嵌套阵列接收数据的空-时特性求不同阵元接收数据的互相关函数以得到等效数据模型，从而对原始嵌套阵列进行降冗余分析得到降冗余嵌套阵列；接着根据原始嵌套阵列与降冗余嵌套阵列关系得到索引集；最后根据索引集得到虚拟阵列用于波达方向估计。本发明主要解决原始嵌套阵列的虚拟阵列仅由差集构造，从而导致虚拟阵列自由度提升有限的问题。本发明提出的降冗余嵌套阵列与原始嵌套阵列相比，具有物理阵列孔径增加、虚拟阵列自由度高且虚拟阵列连续的优点，可实现更优的欠定波达方向估计。
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公开(公告)号：CN109932680A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910268459.2
申请日：2019-04-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明提供的是一种基于平移互质阵列的非圆信号波达方向估计方法。平移传统互质阵列得到平移互质阵列得平移互质阵列接收数据，得到扩展接收数据矢量，求该扩展接收数据矢量的协方差矩阵，向量化该协方差矩阵得到虚拟接收信号模型，对虚拟接收信号矢量进行去重排序操作后得到一个新的对应于虚拟均匀线阵的虚拟接收信号模型，取此时的虚拟接收矢量中的元素形成所需的埃尔米特矩阵即等价的协方差矩阵，对等价的协方差矩阵进行特征值分解得到噪声子空间，构造空间谱，谱峰处所对应的角度即为估计的入射信号的DOA。本发明的平移互质阵列与传统互质阵列相比，具有更大的虚拟阵列孔径以及虚拟连续自由度，可估计信源数更多，具有更优的DOA估计性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104537248B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510001259.2
申请日：2015-01-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了用于极化敏感阵列的信源数估计方法。包括以下步骤：利用由N个极化敏感阵元构成的极化敏感阵列接收空间电磁波信号，获得接收数据；根据极化敏感阵列接收到的数据计算协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，求得2N个特征值及其对应特征向量，并将2N个特征值从大到小降序排列；利用排列后的前N个特征值对协方差矩阵进行去特征处理，得到对应的N个新协方差矩阵，利用排列后的后N个特征值对应的特征向量张成的子空间构造投影矩阵；分别求N个新协方差矩阵在投影矩阵上的投影；根据投影构造判据函数，估计信源数。本发明利用极化敏感阵列噪声子空间维度特性进行信源数估计，减少计算量，节约成本。
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公开(公告)号：CN107436421A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201710606186.9
申请日：2017-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种稀疏贝叶斯学习框架下混合信号DOA估计方法，属于雷达信号处理技术领域。本发明的方法步骤为：首先提出一个新的稀疏促进先验(称为高斯-指数-卡方先验)，其概率密度函数在零点处具有尖锐谱峰并且具有重拖尾，有利于促进稀疏解；然后利用该先验建立三阶分层稀疏贝叶斯模型；接下来，利用均值场变分贝叶斯理论近似后验分布，通过对各个近似的变分分布进行交替更新迭代最小化KL距离，进而求出模型参数的估计值；最后，根据各个参数的估计值构建信号功率谱函数，进而可以得到目标辐射源的信源数估计和DOA估计。
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公开(公告)号：CN104537248A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201510001259.2
申请日：2015-01-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了用于极化敏感阵列的信源数估计方法。包括以下步骤：利用由N个极化敏感阵元构成的极化敏感阵列接收空间电磁波信号，获得接收数据；根据极化敏感阵列接收到的数据计算协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，求得2N个特征值及其对应特征向量，并将2N个特征值从大到小降序排列；利用排列后的前N个特征值对协方差矩阵进行去特征处理，得到对应的N个新协方差矩阵，利用排列后的后N个特征值对应的特征向量张成的子空间构造投影矩阵；分别求N个新协方差矩阵在投影矩阵上的投影；根据投影构造判据函数，估计信源数。本发明利用极化敏感阵列噪声子空间维度特性进行信源数估计，减少计算量，节约成本。
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公开(公告)号：CN102739272A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210211483.0
申请日：2012-06-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字化信号处理领域，具体涉及一种实时性更强、精度更高的基于FPGA实现的信道化接收机子信道实时频谱合成方法。本发明包括如下步骤：（1）数字输入信号转换为16路并行数据；（2）1输出16路IQ信号，采进行16路均匀信道化；（3）计算16路IQ信号的幅度和相位；（4）对16路IQ数据延时；（5）求得的信号瞬时频率，获得信号时间起始阶段所在信道及相邻两个信道；（6）进行时域加窗处理；（7）进行短时快速傅里叶变换单元处理；（8）对三路信号频谱进行合成。本发明采用基于短时快速傅里叶变换处理的FPGA流水线处理方式，可保证在脉冲信号下降沿5us后识别出宽带信号的3dB带宽等时频信息，测频精度为1MHz，提高了信号识别的实时性。
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公开(公告)号：CN101109797B
公开(公告)日：2011-11-30
申请号：CN200710072481.7
申请日：2007-07-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于虚拟阵列扩展的5倍频程超宽频带测向方法。在空间同一直线上摆放三个天线阵元，天线阵元间距满足一定的关系，使能实现在5倍频程超宽频带内有效的解模糊并正确测向。其中，在解算角度过程中利用了虚拟阵列扩展后的虚拟短基线d34消除高频端测向时的测向模糊；虚拟长基线d16保证低频端测向时的测向精度。本发明只需要3个天线阵元，降低了测向装置的成本且缩小了其体积，并能保证较高的测向精度。
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