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公开(公告)号：CN109039522B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201810777926.X
申请日：2018-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 上海航天电子通讯设备研究所
IPC: H04J13/00
Abstract: 本发明属于扩频通信领域，具体涉及一种基于混沌序列的扩频码平衡性的优化方法。本发明的具体步骤为：生成“+1”、“‑1”的二值m序列，补位形成偶m序列，码长M。随机生成M/2位长的初值向量，经过改进型Logistic混沌映射并二值量化得到M/2组码长为L的混沌序列集G1，对G1中各组序列元素取反得到混沌序列集G2。依次将G1、G2中的混沌序列顺序插入偶m序列的每位码元之后，然后送入矩阵交织器，交织矩阵大小为(L+1)×M。交织器输出序列即为本发明最终序列。本发明产生的序列平衡性好，在码长M×(L+1)下平衡系数始终保持为0，有效地解决了直扩系统载波泄露的问题。同时本发明产生的序列保密性强，不易逆推出混沌系统初值。
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公开(公告)号：CN111008549B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN201910726667.2
申请日：2019-08-07
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06N3/006 , G01C25/00
Abstract: 基于样本熵和IFOA‑GRNN的UUV平台DVL信号失真重构方法，本发明涉及DVL信号失真重构方法。本发明的目的是为了解决现有多普勒计程仪DVL一旦出现故障将严重影响UUV的正常航行以至于偏离规划航线、速度失控甚至撞毁、沉底的问题。过程为：一、得到训练好的IFOA‑GRNN模型；二、在UUV航行过程中，实时计算DVL输出信号的样本熵；三、当样本熵SE小于设定阈值时，DVL为信号失真状态，获取DVL信号失真下的UUV航行数据；否则，获取DVL正常工作状态下的UUV航行数据；四、得到UUV的估计航速；五、得到海流信息；六、根据海流信息修正估计航速，得到修正航速。本发明用于DVL信号失真重构领域。
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公开(公告)号：CN115393577A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211073079.1
申请日：2022-09-02
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06V10/25 , G06V10/762
Abstract: 一种红外海上小目标抗干扰的检测方法，它属于海上目标检测技术领域。本发明解决了由于红外海面图像中存在干扰，导致的采用现有目标检测方法时存在检测率低、虚警率高的问题。本发明通过计算中心区域及其邻域灰度分布的相异性，实现对疑似目标的召回式检测。然后，进一步提取出疑似目标区域的特征。因为海上干扰存在的聚类特征，松弛互k近邻图被引入通过全局图聚类来区分真实目标，通过这种方法，能够检测出真实目标并将海上干扰滤除。本发明方法可以应用于海上小目标的检测。
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公开(公告)号：CN115170886A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210864872.7
申请日：2022-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/422 , G06V10/80 , G06V10/75
Abstract: 基于多维多通道卷积神经网络的形状分类方法，本发明涉及形状分类方法。本发明的目的是为了解决现有方法在小样本数据集下数据集缺乏时，因图像噪声造成图像轮廓不完整时的形状分类准确率低问题。过程为：一、计算轮廓角度和轮廓单元曲度，基于轮廓角度和轮廓单元曲度进行轮廓角度编码与轮廓单元曲度编码；基于轮廓角度编码与轮廓单元曲度编码，计算出在不同尺度级下的描述子；二、建立训练集与测试集；三、建立多维多通道网络模型；四、将训练集和测试集输入多维多通道网络模型，获得训练好的多维多通道网络模型；五、将待测图像输入训练好的多维多通道网络模型，完成图像分类。本发明用于图像分类领域。
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公开(公告)号：CN119625001A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202211029405.9
申请日：2022-08-24
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 青岛港国际股份有限公司前港分公司
Abstract: 一种多场景鲁棒性海天线检测方法，本发明涉及多场景鲁棒性海天线检测方法。本发明目的是为了解决目前主流的各类海天线检测算法使用场景局限性大，鲁棒性有所欠缺的问题。过程为：一、对输入图像进行检测；如果为RGB图像，提取RGB图像的R通道图像和B通道图像，将R通道图像和B通道图像单独存放；执行二；如果为灰度图像，执行二；二、取得低频图像IM；三、得到边缘图像EM；四、对边缘图像EM进行连通域去除，对连通域去除后的图像进行膨胀；五、取得备选直线集以及备选直线集中每条直线对应的霍夫变换中累加器HN的数值；六、通过HGS法对备选直线集中直线进行判断，得到真实的海天线。本发明用于海天线检测领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118936468A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410917404.0
申请日：2024-07-10
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于目标吸引法则自适应粒子群优化算法的复杂环境下UUV路径规划方法，属于在水下无人航行器路径规划技术领域。主要是为了解决传统的UUV路径规划方法存在威胁因素考虑单一的问题。本发明首先获取至少包括海底山峰模型和海流模型的环境仿真模型，并基于海洋环境进行建模得到环境仿真模型对应的威胁度，基获取的环境仿真模型及其威胁度确定每个路径点的环境威胁因素对应的具体威胁度，进而得到路径点处的威胁度成本，再结合偏航角和俯仰角成本、路径长度成本，确定平滑路径的总路径成本；基于目标吸引法则自适应粒子群优化算法对路径总成本的最小值寻优问题进行求解，得到最优路径。
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公开(公告)号：CN119511213A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411517850.9
申请日：2024-10-29
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 上海无线电设备研究所
IPC: G01S7/36 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 基于卷积注意力机制和排斥损失的Yolov8网络的雷达有源复合干扰信号识别与参数测量方法，本发明为了解决现有的干扰信号识别方法工作模式单一、鲁棒性差的问题，将干扰识别问题转换目标检测问题，并应用目标检测框架来检测、识别和测量干扰信号的参数，并引入了CBAM注意力机制，增强网络对图像的特征提取能力，提高识别率。此外，还引入了排斥损失函数，在干扰信号时频图像重叠较多时也能保持良好的回归预测效果。本文网络在低干噪比下对大多数信号有良好的检测识别性能。本发明属于雷达干扰信号检测与识别技术领域。
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公开(公告)号：CN114942415B
公开(公告)日：2024-10-25
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：CN118112521A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410214897.1
申请日：2024-02-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种雷达信号多模态预分选方法，它涉及一种多模态预分选方法。本发明的目的在于从大量交错的雷达脉冲序列中快速的识别出每个脉冲所属的雷达类型，降低脉冲丢失对分选结果的影响。本发明将相同雷达类型的脉冲聚集到一类，使辐射源脉冲TOA序列的误差比率降低，信噪比提高，降低了交叠脉冲序列的复杂程度，最终提高分选的准确率。本发明属于雷达信号处理技术领域。
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公开(公告)号：CN113702941B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202110908246.9
申请日：2021-08-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进ICP的点云测速方法，包括：点云预处理：去除点云数据中的噪声点，通过聚类及检测手段，移除点云数据中的动态物体；点云的匹配：获得采集当前一帧点云时载体的位姿，并以此位姿为基础，利用改进的ICP方法，进一步优化当前一帧点云所对应的载体位姿；局部图优化：对包括最新计算所得位姿在内的给定时间间隔内的所有位姿进行局部图优化；计算速度：利用角轴法对载体经历的位姿变化进行表示，然后计算出载体目前的速度。本发明的三维点云预处理可去除初始点云数据中的离群点和毛刺点，大大减轻噪声点对后续匹配步骤的影响。采用的小区域平面投影至大区域平面，极大的使投影效果贴近真实情况，使得配准结果更为准确。
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