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公开(公告)号：CN111624549B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010408859.1
申请日：2020-05-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供非共视条件下无源滤波跟踪方法，由观测信息及模型建立系统状态方程和量测方程；判断是否发生非共视情形，调整过程噪声矩阵及其附加系数；根据可视观测站个数，确定量测矩阵维数并进行滤波跟踪中的预测、估计及更新。本发明在跟踪过程中出现非共视情形，即观测站在各时刻接收到的目标信息量不均等，为保证连续跟踪，给定不同的阶段过程噪声及非线性过程噪声附加系数，实时调节对目标预测值与观测值的信任程度，并应用更适合非线性系统的UKF算法，使得跟踪效果更加优越。
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公开(公告)号：CN112305506B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202011156030.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的LPI雷达信号检测方法，使用CNN进行信号检测，将信号检测问题转化成基于CNN的特征提取问题，对截获到的雷达信号脉冲进行采样，将采样后的离散信号的同相分量和正交分量直接输入神经网络，实现在一定误差范围内的高准确率信号检测。本发明对不同SNR下的LPI雷达信号检测具有泛化能力；由于信号带宽、载频等参数的随机性，可以保证测试集具有泛化性，说明对未经训练的信号具有一定的泛化能力，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN110781924B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201910932848.0
申请日：2019-09-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于全卷积神经网络的侧扫声纳图像特征提取方法，利用原有的声纳图像进行数据增广，获得模型训练和测试所需的样本集；对样本集中的每幅图像的海底地形的边缘区域进行人工标注，区分目标和背景，获得模型训练和测试标签图；构建FCNs模型；将海底地形图像及对应的标签图输入网络，采用带动量项的小批量梯度下降法训练网络，保存最优网络模型；对比随机梯度下降法与小批量梯度下降法下网络的收敛性、稳定性；对地形边缘轮廓特征提取并输出特征提取结果，对结果进行定性评价。本发明方法无需复杂的预处理，声纳特征特征提取方法速度快、效率高，具有较强的抗散斑噪声的能力；提高了网络的性能，确保了FCNs各个网络模型的收敛性和稳定性。
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公开(公告)号：CN115685065A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211406703.5
申请日：2022-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于多站的子空间数据融合的直接定位与极化参数估计方法，本发明涉及基于多站的子空间数据融合的直接定位与极化参数估计方法。本发明的目的是为了解决传统的两步单站无源定位算法无法避免多项定位参数估计，导致定位的收敛性和定位精度差的问题。具体过程为：步骤一：生成多站的子空间数据矩阵；步骤二：构造关于辐射源目标位置的代价极值函数；步骤三：在二维平面内对代价极值函数进行谱峰搜索，基于谱峰确定目标位置，基于目标位置确定空域DOA估计结果；步骤四：基于步骤三确定的空域DOA估计结果，恢复极化域的DOA参数。本发明用于辐射源定位领域。
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公开(公告)号：CN112581928B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202011473493.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10K11/162 , G10K11/178 , F16F7/00
Abstract: 一种降噪用的声学黑洞周期夹芯梁结构，涉及一种夹芯梁结构。本发明解决了现有技术中存在结构复杂和价格昂贵的问题。本发明的面板和背板的一侧平面上均设有正交加筋板，正交加筋板内有多个空腔，双侧声学黑洞嵌入板的上下两个侧面上均嵌入多个声学黑洞，且在声学黑洞厚度上最薄位置处开设截断孔，面板、双侧声学黑洞嵌入板和背板按照由上至下的顺序相互嵌入连接成夹芯梁结构，且双侧声学黑洞嵌入板上的每个声学黑洞嵌入到一个空腔内，所述嵌入到空腔内的声学黑洞为一个单胞结构，多个声学黑洞为单排排布，面板和背板的厚度均为1mm‑5mm，正交加筋板的肋梁高度为5mm‑30mm，肋梁的厚度为1mm‑5mm。本发明用于航行器的减振降噪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114879706A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210692482.6
申请日：2022-06-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明属于无人系统的自主控制技术领域，具体涉及一种RRT与人工势场法相结合的AUV目标搜索方法。本发明针对人工势场算法在密集障碍物环境下的规划局限性问题，利用RRT算法自身的随机性特点，解决了人工势场方法在AUV搜索过程中存在的目标不可达问题。二者的结合，提高了AUV在三维密集障碍物环境下的目标可达性。本发明不仅解决了三维密集障碍物环境下的搜索规划问题，更为复杂环境下的规划提供了新思路，具有创新性和实际适用性，可用于实际环境。
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公开(公告)号：CN114839613A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210178955.0
申请日：2022-02-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种零训练样本下未知信号识别方法：数据采集及处理；构建深度卷积自编码器DCAEIM；采用加入恒等映射的深度卷积自编码器的基础上，引入类内‑类间损失函数，利用深度学习网络自动提取语义属性特征，引入类内‑类间损失函数；使用预处理好的训练数据集训练DCAEIM网络；将预处理好的测试数据集送入训练好的DCAEIM网络，得到输入测试样本的语义属性特征；利用距离度量算法对信号进行分类。本发明无需人工定义信号语义属性特征，而且模型在分类的过程中具有自进化的能力，突破了现有的未知雷达信号识别的局限性。
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公开(公告)号：CN114609598A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210177716.3
申请日：2022-02-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明属于电子对抗领域，具体涉及基于图像反演的合成孔径雷达(SAR)场景欺骗干扰方法，包括：步骤一：SAR图像反演预处理，1.1SAR图像干扰场景设定，1.2生成SAR图像反演模板复数据；步骤二：采用CS反演算法反演图像至回波，2.1方位相位反演，2.2距离相位、SRC及一致RCMC反演，2.3补余RCMC反演；步骤三，干扰数据生成。本发明对设定的SAR场景图像进行随机相位补偿预处理之后，采用CS反演算法直接获取欺骗干扰信号。较于传统欺骗干扰，无需经过复杂的信号迭代卷积，能够更加直观的生成干扰图像模板对应的欺骗信号，且可基于此方法在一定程度上通过不同的图像扩展干扰信号数据库，突破了当前SAR欺骗干扰信号生成的局限性。
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公开(公告)号：CN114488064A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210092658.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种距离‑速度联合估计方法，包括接收回波信号并进行下变频和模数转换处理；进行解相干处理，求得前向空间平滑之后的互相关矩阵；利用ESPRIT算法进行第一次粗估计，求得信号距离协方差矩阵和速度协方差矩阵并进行特征值分解并求出逆矩阵；对逆矩阵进行乘法变换得到辅助矩阵组，提取出速度矩阵组和距离矩阵组，得到估算速度‑距离范围空间；根据MUSIC算法进行精测快速估计，构造协方差矩阵；特征值分解，根据协方差矩阵计算出特征值和特征向量；进行谱峰搜索，构造速度和距离矩阵，得到MUSIC伪谱函数最小值，即速度、距离估计值，本发明保证估计精度的同时，拥有更好距离模糊性，降低运算复杂度，节省计算时间。
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公开(公告)号：CN112578793B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011330793.5
申请日：2020-11-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 一种快速运动水面艇的避障方法，属于路线规划领域。本发明是为了解决现有水面艇的避障方法在进行转向避障时不能给出避障时间最短、偏离原航线距离最短的避障航向的问题。本发明包括：获取与无人艇有碰撞危险的障碍艇信息；根据获取的信息计算无人艇和障碍艇的相对运动信息；根据相对运用信息计算最佳避障时间；在最佳避障时间的基础上确定复航点和避障过程的执行时长；以最佳避障时间为参考，确定无人艇和障碍艇的相对位置信息和避让幅度；根据避让方向和距离计算无人艇的复航路线；获得无人艇避障航向择优函数；由航向择优函数在安全航向范围内的择优，获得使无人艇避碰行为最优的航向。本发明用于选择水面艇避障的航向。
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