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公开(公告)号：CN118795416A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411022246.9
申请日：2024-07-29
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中国船舶集团有限公司系统工程研究院
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明涉及水声定位技术领域，公开了一种基于声线到达结构的可靠声路径作用范围估计方法与装置，所述方法包括以下步骤：利用多个置于水中不同位置的接收器接收水下声源发出的声线；根据海洋环境参数、所述声线获得每个接收器接收的声线到达结构信息；基于所述声线到达结构信息中筛选出满足直达波消失条件接收器的边界位置信息；根据位于直达波消失处接收器的边界位置信息进行连接形成可靠声路径作用范围。应用本发明可以实现对任意水深下可靠声路径作用范围的估计，所得估计结果准确，与实际结果高度吻合。
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公开(公告)号：CN120009866A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510091791.1
申请日：2025-01-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/537 , G10K11/178 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于DCCA和EEMD的声纳浮标自噪声信号抑制方法，属于水声信号处理技术领域，包括以下步骤：针对在海面波浪激励下受自噪声干扰的声呐浮标，进行声学数据、运动波速数据收集；采用DCCA计算宽带相关系数；采用EEMD和DCCA计算IMF分量相关系数；比较IMF分量相关系数和宽带相关系数的大小，模糊筛选自噪声；计算窄带自噪声数据；利用窄带自噪声数据进一步甄别含噪数据，联合所有不含噪声数据进行重构输出。本发明从声纳浮标自噪声产生的机理出发，深入探索声纳浮标自噪声与海面波浪间内蕴的相关性，挖掘互相关系数的累计概率密度分布规律，构建基于相关性准则的海面波浪激励下的声纳浮标自噪声抑制方法，实现对自噪声的有效抑制。
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公开(公告)号：CN118642039A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410863032.8
申请日：2024-06-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/80
Abstract: 本发明属于水声阵列信号处理技术领域，公开一种基于改进相对熵的波达方向估计方法、系统及终端。波达方向估计方法包括：接收声源信号；提取声源信号的频谱，获取频谱中期望信号频率归一化后的协方差矩阵；在预设空间均匀划分K个扫描网格，基于期望信号的频率及阵列参数获得每一扫描网格的权向量；对协方差矩阵的逆与归一化后权矩阵相乘得到的矩阵进行特征分解，获取最大特征值；配置改进相对熵距离表达式；将最大特征值代入上述表达式，获得改进对称相对熵距离；基于改进对称相对熵距离获得每一扫描网格的归一化输出功率；对其进行一维谱峰搜索，峰值对应的扫描网格角度即为声源信号的波达方向。本发明具备更高的方位分辨能力和更低的旁瓣级。
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公开(公告)号：CN118473544A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410468535.5
申请日：2024-04-18
Applicant: 中国人民解放军92578部队 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于无监督学习的船舶辐射信号背景噪声抑制方法和系统，涉及水声信号处理领域，解决了传统降噪方法以及深度学习有监督学习降噪方法的问题。本发明提供以下方案：所述方法包括构建WGAN‑GP模型和集成CCBAM模块中的DCUNet模型；对被动声纳采集的环境背景噪声与带噪船舶辐射信号进行短时傅里叶变换获得信号时频谱，将环境背景噪声时频谱输入WGAN‑GP模型训练至收敛，用WGAN‑GP模型生成器生成环境噪声时频谱对，与带噪船舶辐射信号时频谱数据集中的数据叠加形成新的带噪信号时频谱数据集；并输入DCUNet模型进行多阶段迭代训练，得到抑制环境背景噪声后的船舶辐射信号时域波形。还适用于在缺少目标和环境先验信息以及有监督训练数据集的条件下抑制船舶辐射信号背景噪声领域中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118642039B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410863032.8
申请日：2024-06-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/80
Abstract: 本发明属于水声阵列信号处理技术领域，公开一种基于改进相对熵的波达方向估计方法、系统及终端。波达方向估计方法包括：接收声源信号；提取声源信号的频谱，获取频谱中期望信号频率归一化后的协方差矩阵；在预设空间均匀划分K个扫描网格，基于期望信号的频率及阵列参数获得每一扫描网格的权向量；对协方差矩阵的逆与归一化后权矩阵相乘得到的矩阵进行特征分解，获取最大特征值；配置改进相对熵距离表达式；将最大特征值代入上述表达式，获得改进对称相对熵距离；基于改进对称相对熵距离获得每一扫描网格的归一化输出功率；对其进行一维谱峰搜索，峰值对应的扫描网格角度即为声源信号的波达方向。本发明具备更高的方位分辨能力和更低的旁瓣级。
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公开(公告)号：CN118072192B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410501122.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于GEE的大型藻有害藻华长时序自动提取方法，属于海洋图像数据处理领域，包括：通过GEE平台获取影像数据并对影像数据进行预处理；确定窗口大小，然后基于最大类间方差确定每个子窗口的最优分割阈值；根据各子窗口的最优分割阈值统计得到背景阈值，再根据最优分割阈值和背景阈值得到各子窗口的实际分割阈值并按实际分割阈值从图像中进行提取，然后对提取结果进行判断，如不满足判断条件则调整背景阈值、重新确定实际分割阈值进行提取，直至得到满足判断条件的提取结果。本发明解决了人为因素干扰带来的结果不准确、一致性差及批量处理困难的问题，实现了大型藻有害藻华快速准确、长时序一致性监测。
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公开(公告)号：CN118897940A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410932975.1
申请日：2024-07-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开一种基于变分贝叶斯和Sage‑Husa的自适应EKF跟踪方法、系统、介质及终端，涉及目标跟踪技术领域，以解决目标运动过程中模型误差修正能力有待提高的问题。方法为根据实际相关环境选择运动模型，基于选择的运动模型选定预设值，对位置估计进行一步预测，得到当前时刻的位置及目标位置方差；对当前时刻的位置及目标位置方差进行扩展卡尔曼滤波，求解当前时刻扩展卡尔曼滤波的方位解和方差解；基于变分贝叶斯推断对观测误差协方差矩阵进行修正；基于得到的观测误差协方差矩阵，使用Sage‑Husa滤波算法，得到修正的预测误差协方差矩阵；基于修正的预测误差协方差矩阵和观测误差协方差矩阵进行迭代进行下一时刻的跟踪滤波。实现了同一环境下目标的有效跟踪。
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公开(公告)号：CN118473491A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410475283.9
申请日：2024-04-19
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 中国人民解放军92578部队
IPC: H04B7/08 , H04B7/0456 , H04B7/06
Abstract: 一种基于恒模信号波束成形的信号接收增强方法，涉及信号处理技术领域。为解决现有技术中存在的，现有波束成形是阵列信号处理技术中，通常不能提供出封闭解的形式、发生较为严重的畸变，以及无法有效地对干扰进行抑制的技术问题，本发明提供的技术方案为：一种基于恒模信号波束成形的信号接收增强方法，方法包括：构造优化问题；对问题进行求解，构造拉格朗日函数；求关于拉格朗日乘子的函数的偏导，并令其为零；将关于拉格朗日乘子的函数的偏导的解，带入到预设约束条件中，得到比较结果；在比较结果是满足预设验证条件时，确定算法的权重向量最优解；通过当前算法，对信号进行增强。可以应用于阵列信号处理波束形成方向的工作中。
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公开(公告)号：CN118072192A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410501122.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于GEE的大型藻有害藻华长时序自动提取方法，属于海洋图像数据处理领域，包括：通过GEE平台获取影像数据并对影像数据进行预处理；确定窗口大小，然后基于最大类间方差确定每个子窗口的最优分割阈值；根据各子窗口的最优分割阈值统计得到背景阈值，再根据最优分割阈值和背景阈值得到各子窗口的实际分割阈值并按实际分割阈值从图像中进行提取，然后对提取结果进行判断，如不满足判断条件则调整背景阈值、重新确定实际分割阈值进行提取，直至得到满足判断条件的提取结果。本发明解决了人为因素干扰带来的结果不准确、一致性差及批量处理困难的问题，实现了大型藻有害藻华快速准确、长时序一致性监测。
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