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公开(公告)号：CN119758395A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411712963.4
申请日：2024-11-27
Abstract: 基于铱星IRA的机会信号定位误差补偿方法，涉及机会信号定位领域。解决现有技术中低轨卫星机会信号定位方法没有定位参考信息的环境下很难获得准确的初始解等问题。所述方法包括：连接接收机硬件用于接收铱星下行信号；解析所其铱星下行信号；并进行解调获取铱星下行信息；获取铱星相对地球表面的投影经纬度，将多次数据进行计算平均投影位置；基于全局粒子群算法计算粗略位置解；获取传播延迟；采用传播延迟计算卫星位置与速度；利用最大释然估计法确认铱星下行信号中IRA 11频段信号中心频率的多普勒频移；将初始位置，铱星下行信号卫星位置与速度，多普勒频移带入多普勒定位方程中通过最小二乘求解位置解。适用于卫星轨道校正算法的研究领域中。
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公开(公告)号：CN118036702A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410098501.1
申请日：2024-01-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/092 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 多智能体协同围捕方法及装置，涉及深度强化学习和多智能体技术领域。为解决现有技术中存在的，现有协同多智能体围捕的研究，没有考虑围捕任务的特殊性在解决围捕问题方面存在缺点的技术问题，本发明提供的技术方案为：多智能体协同围捕方法，方法包括：采集智能体逃跑策略、演员网络与中心评论员网络的观测空间、奖励函数和围捕任务完整条件的步骤；构建包括具有目标预测网络的演员网络以及具有成员状态编码器的评论员网络的步骤；对所述演员网络和评论员网络进行预热的步骤；根据所述逃跑策略和奖励函数，更新所述演员网络和评论员网络的步骤；重复更新所述评论员网络，得到训练完成的演员网络的步骤。可以应用于多智能体协同围捕任务工作中。
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公开(公告)号：CN116520861A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310492834.8
申请日：2023-05-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提出了基于改进Glasius仿生神经网络的静态目标搜索方法与装置，属于Glasius仿生神经网络技术领域，尤其涉及水下自主航行器的路径规划。解决了现有Glasius仿生神经网络，由于神经元刺激信号的时延和衰减的作用，而可能受到局部最优解的影响，导致全局搜索能力较差，目标搜索性能不理想的问题。所述基于改进Glasius仿生神经网络的静态目标搜索方法，采用改进Glasius仿生神经网络，根据所述先验信息、基础先验目标概率图以及初始结合概率图MAP0，进行迭代计算，通过时域滚动优化过程执行静态目标搜索任务。它主要用于水下自主航行器的路径规划。
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公开(公告)号：CN110062399B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910287072.1
申请日：2019-04-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于博弈论的认知异构蜂窝网络频谱分配方法，采用精确势博弈对网络进行建模，针对认知节点间干扰情况，将信道中的干扰值作为参与者的效用函数，将所有参与者的效用函数作为势函数，考虑网络部署分布情况，提出基于距离的负指数干扰函数，根据节点间的距离生成干扰矩阵进行频谱分配，本发明不仅可以对网络中的干扰进行有效抑制，还可以良好的提升频谱利用率。
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公开(公告)号：CN113720320A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110886724.0
申请日：2021-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于高斯过程回归的信息更新频率提升方法，所述方法首先利用通用卷积谱混合成分核函数(GeneralizedConvolutionS pectralMixtureKernel，GCSMK)方法建立原子干涉陀螺仪(AtomInterferenceGyroscope，AIG)惯性测量数据的结构化模型，获得惯性测量信息之间的相互依赖关系；然后建立基于GCSMK的高斯过程回归(GaussianProcessesRegression，GPR)算法框架，利用基于稀疏化思想改进的GPR算法实现惯性传感器信息更新频率的快速提升，从而在不改变惯性传感器自身精度的前提下提升惯性信息的更新频率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107843259B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201711021203.9
申请日：2017-10-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于VCKF的多移动机器人协同导航定位方法，包括如下步骤：根据多移动机器人工作环境，确定协同导航系统的初始值；建立多移动机器人协同导航系统的非线性系统方程；对多移动机器人协同导航系统按照CKF滤波框架进行时间更新；多移动机器人对工作环境中的固定路标点以及其它机器人进行实时观测，获取相对距离和方位角作为观测信息；利用观测到的量测信息和系统方程，利用VCKF算法完成多移动机器人协同导航系统的量测更新；对多移动机器人的位姿信息进行更新；完成多移动机器人的高精度协同导航定位。本发明的运用了基于VCE的非线性滤波器CKF，可以实时估计出系统的过程噪声和量测噪声方差阵，有效解决的非线性问题，提高系统的定位精度和适应性。
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公开(公告)号：CN112633654A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011481261.1
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进聚类扩展一致性束算法的多无人机任务分配方法，步骤1：利用密度聚类算法对待分配的任务进行聚类处理；步骤2：根据每个簇内任务的数量与类型，为每个簇分配相应数量的无人机；步骤3：初始化变量；步骤4：对每个簇内待分配的任务和无人机使用改进扩展一致性束算法算法，完成无人机本地任务序列构建；步骤5：为了避免任务分配冲突，对同一任务投标的无人机间依照共识规则进行一致性协商；步骤6：循环步骤3至步骤4，直至无人机的任务序列不再发生变化；步骤7：输出最终任务分配效果图、时间表。本发明可以处理较大规模的多异构无人机任务分配问题，可以实现短航程、高通信效率的多异构无人机任务分配。
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公开(公告)号：CN112577496A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011333283.3
申请日：2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应选权的多源融合定位方法，方法步骤为：根据传感器初始数据获取初始节点；由初始节点生成初始位置变量节点和初始误差变量节点；惯性导航因子对位置变量节点进行拓展，误差因子则对误差变量节点进行拓展，并且由误差变量节点对惯性导航因子进行纠正；按照不同权重将卫星导航因子和视觉里程计因子的输出结果与位置变量节点中的定位结果进行数据融合。本发明将自适应选权的因子图模型应用于多源融合导航定位，用较为简便的方式实现了对传感器因子自适应选权的过程，能够通过动态调整权重实现卫星定位信息的故障排除和重新接入，并且在一定程度上减小定位误差。
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公开(公告)号：CN111444805A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010195282.0
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进的多尺度小波熵数字信号调制识别方法，在基于统计模式的识别方法框架下利用基于信号多尺度小波熵的特征提取方法得到最终代表信号的特征，然后利用极限学习机分类器进行分类，在信噪比为-15dB时，平均识别率仍能达到90％以上。对于PSK类信号，得到描述其相位信息的相位函数，再次计算相位函数的多尺度小波熵特征，得到的信号特征更为稳定，相对于传统的特征，能够更好的区分PSK类信号；所提取的信号特征抗噪声性能好，即使在较低信噪比的情况下也能达到理想的识别率。
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公开(公告)号：CN111065103A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911263408.7
申请日：2019-12-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络领域，具体涉及一种多目标优化的无线传感器网络节点部署方法，包括以下步骤：对种群中的粒子进行初始化，计算群体中粒子的自身最好位置，设置算法的初始参数；对群体中各个粒子的目标函数进行计算；根据帕累托支配原则，将种群中的非支配解存入到外部档案中；创建网格，计算档案集里粒子的密度信息；在档案集里根据粒子的密度信息选取全局最优解，并更新粒子的速度和位置信息；本发明通过在多目标粒子群优化算法中引入虚拟力算子和变异算子对粒子中包含的传感器位置信息进行修正，加快了算法的优化收敛速度，避免算法陷入局部最优解，使算法在多目标优化部署问题中得到了符合要求的帕累托最优解集。
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