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公开(公告)号：CN113726350B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110908254.3
申请日：2021-08-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的强相关自干扰对消方法，将DNN神经网络引入到收发同时系统强相关自干扰对消系统中，采用DNN神经网络拟合自适应对消系统模型，替代传统的自适应滤波算法，提出了基于DNN的强相关自干扰对消方法。该方法摒弃了传统的自适应算法，通过训练好的DNN网络模型，该系统模型可以实现对强相关自干扰信号的有效消除，从而可以更准确的从强相关自干扰信号中恢复出目标信号。
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公开(公告)号：CN115037319A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210293249.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种侦察、干扰、探测、通信射频一体化集成装置，本发明侦察、干扰、探测、通信一体化设备采用八个共形天线，可以对0.4GHz～4GHz频段内的辐射源信号进行被动探测；通过另外一组八个共形天线，可以对4GHz～18GHz频段内的辐射源信号进行电子侦察与干扰；利用4GHz～18GHz频段内的共形天线，可以将通信模式集成到整体设备上，与干扰模式共用一个链路，可通过程序控制进行切换，即可实现将通信模式集成到一体化设备。
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公开(公告)号：CN114942415A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210541063.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的多频段子带信号融合方法，将深度神经网络用于信号融合，在发射端发射多子带线性调频信号，在接收端对接收的多子带回波信号进行去斜处理得到多子带距离包络，将全频带包络作为训练数据输入全频带自编码器，得到全频带解码器与全频带编码；再将多子带距离包络和全频带编码分别作为训练数据与标签送入DNN训练，得到多子带编码器；最后将多子带编码器与全频带解码器组合为自编码器，这样就可以将任意一组多子带距离包络输入自编码器，即可得到全频带的距离包络，提升信号的利用率，提高距离分辨率。
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公开(公告)号：CN114584236A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210170656.2
申请日：2022-02-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/391 , H04W24/06 , H04B7/0413 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于RIGS算法的大规模MIMO系统检测模型构建方法，其步骤包括：S1：采用交替迭代的方式将Richardson(RI)算法和Gauss‑Seidel(GS)算法相结合，得到RIGS迭代算法；S2：引入模型驱动的深度学习方法，将RIGS算法进行展开，并加入可训练向量，构造RGNet(RI and GS Network)检测网络；S3：对构建的网络进行训练，得到训练后的检测模型。本发明设计的RGNet检测模型可以显著降低空间相关性对检测精度的影响，并且能够快速收敛到精确解。
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公开(公告)号：CN114254141A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111563815.7
申请日：2021-12-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F16/51 , G06F16/55 , G06K9/62 , G06T7/10 , G06V10/75 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明属于雷达信号分选技术领域，具体涉及一种基于深度分割的端到端雷达信号分选方法。本发明通过对PDW的处理和深度分割网络的结合实现未知复杂环境下的端到端雷达信号分选，操作简单，无需按照传统的预分选和主分选每一步都预设参数、阈值等信息。本发明能够分选脉间调制类型多变的雷达信号、时域频域交叠严重的PDW，适应复杂环境和未知信号。此外本发明还能够分选出从未训练过且没有先验信息的信号，对于脉冲丢失20％的情况也适用良好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109510650B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910041755.9
申请日：2019-01-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/0452 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种多用户双向AF MIMO中继系统的联合预编码方法，属于通信技术领域。本发明采用在所有节点功率限制下以最小的和均方误差(MSMSE)为设计准则，设计了一种四步迭代算法(Four‑Step iterative algorithm)去分别求解联合信源、中继和多用户的非凸优化问题，将最初非凸优化问题转化成子优化问题单独求解，再基于标准的凸优化设计交替迭代地优化每一个子问题。本发明验证了能使多用户双向AF MIMO中继通信系统具有较好的sum‑MSE性能，并且在低信噪比情况下，所提出的算法有一个快速的收敛速度。
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公开(公告)号：CN112560342A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011481232.5
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DNN的大气波导参数估计方法，利用DNN网络提取大气波导中信号的衰减特征，将参数估计问题转化为DNN网络特征提取问题，找出不同距离上的无线电波信号衰减和大气波导参数之间的映射关系。建立X波段信号在大气波导中的传播模型，将在不同距离下的功率采样点作为输入，通过稀疏频点的无线电波信号进行大气波导参数估计，从而达到连续频率的大气波导参数估计。本发明可以解决数值计算的精度低且耗时长的缺点，在较远距离处也可以去的准确的预测结果，更进一步地，可以利用稀疏点频率训练而获得连续频率估计的结果。
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公开(公告)号：CN107576936B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201710608122.2
申请日：2017-07-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/06
Abstract: 本发明公开了一种去除宽带噪声干扰信号交叉定位虚假点的方法，属于电子侦察领域。本发明利用宽带噪声信号本身的自相关性质，对测向交叉定位产生的虚假点进行排除，利用两个观测站解决三维定位问题。本发明包括：利用高精度测向设备对辐射源进行测向得到的方位、俯仰角信息进行目标位置估计；利用估计点与观测站之间的位置关系计算出估计点可能发射的信号到达两个观测站的时差；将两观测站接收到的信号整体进行采样，在不对混合信号进行分离的前提下进行互相关运算，得到真实目标到达两观测站的时差信息；以时差测量误差为门限值，将时差信息进行逐一对比，筛选出真实目标，得到坐标位置。本发明充分利用信号特性，简化了信号处理过程。
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公开(公告)号：CN106950544B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201710129064.5
申请日：2017-03-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明属于雷达信号调制类型的识别领域，具体涉及一种基于DSP实现的大时宽信号分段识别的方法。本发明包括以下四个模块：1原始信号数据分段截取模块；2分段数字正交混频、滤波、抽取模块；3频谱和时频特征分段计算模块；4综合判别模块。在DSP上做信号处理的时间长短决定与信号数据的长度，因此在保证信号识别效果不变的情况下，采用对原始采样数据分段数字混频正交变换的方法，减少需要处理的数据长度，然后综合每段信号数据的频谱和时频特征对信号进行识别，这样的处理方法，保证了信号处理的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN110288539A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910474573.0
申请日：2019-06-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种结合颜色空间移动与暗通道先验的水下图像清晰方法，通过采集水下图像，对输入的已经产生雾化效果的水下图像，反演水下图像雾化过程建立退化模型；通过颜色空间移动得到暗通道图，使此暗通道图更适应水下环境成像特性，进而对暗通道图进行分块循环筛选，定位到最佳分析区域，以便更加准确的利用上述模型估计全局背景光强；再通过得到的暗通道图与全局背景光强，带入已建立的模型，反演图像退化过程，复原水下图像，有效的去除雾化效果带来的模糊，实现水下图像的清晰化。该水下图像去雾清晰化方法具有实用性强、鲁棒性好、易于实现的特点，对人工照明、白色鱼群等不利因素有一定抗性，具有广阔的应用前景和良好的经济效益。
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