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公开(公告)号：CN114706084A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111661212.0
申请日：2021-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S15/66
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO算法的水声目标被动跟踪方法，步骤包括：S1、获取多波束LOFAR谱图；S2、通过YOLO神经网络模型对多波束LOFAR谱图进行检测，得到不同目标的频率范围和目标的方位方位中心；S3、确定目标的方位波束指向角和目标的数据关联；S4、通过分裂波束形成，进一步的求出目标的方位波束指向角目标的精确方位角；S5、对目标的精确方位角进行滤波估计，进而进行K时刻目标的状态估计；S6、重复S1‑S6，更新跟踪信息。采用上述技术方案，在同一帧输入数据中识别出多个目标，并输出目标的频率范围和方位范围，能够识别出不同目标的方位；YOLO算法在检测多目标时，给出不同目标的预测概率，可用于数据关联，相较于现有的数据关联方法，其准确度更高。
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公开(公告)号：CN115378776A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211008040.1
申请日：2022-08-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种新的基于循环谱参数的MFSK调制识别方法。本方法针对高斯信道下的2FSK和4FSK调制信号的识别。现有的基于特征提取，如高阶累积量、瞬时参数的MFSK类内识别技术在信噪比较低的情况下不能有效识别，而基于循环谱谱峰数目的算法依赖于循环谱图像的好坏，在循环谱谱峰不明显的情况下，容易对信号进行误判。本发明用其他的循环谱参数来替代循环谱谱峰数目进行2FSK和4FSK信号的调制识别。经300次蒙特卡洛实验，本方法在信噪比SNR＝1dB的情况下，识别正确率已经可以达到92％，当信噪比SNR>3dB时，这两种信号的识别正确率可以保持在99％以上。
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公开(公告)号：CN114325721A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111605494.2
申请日：2021-12-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种实时生成水声被动跟踪目标数据集的方法以及装置，该方法通过被动声纳阵列接收水声信号，确认被跟踪目标后，持续实时生成被跟踪目标的数据集，具体步骤包括：波束形成；划分频域子带区间；联合检测确认目标；获取单波束子带LOFAR；转换频域数据并累积；生成目标LOFAR谱图；特征矩阵与标签信息组成多维数组存储；重复以上步骤。本发明提出了克服了水声目标被动跟踪过程中生成目标样本单一性不足，容易受到其它目标信号在频域上的污染的缺陷；解决了水声类数据集中样本信息存储复杂的难题。本发明可用于基于深度学习的被动声呐跟踪系统，实时生成被跟踪目标的数据集，用于后续检测和跟踪。
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公开(公告)号：CN115355986B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202211005510.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种海洋噪声源同步邻近记录装置，包括浮垫、安装板、链条、负重板、固定块、支架、支撑杆、信号处理组件、限位器、太阳能电池板、负重球、套管、垂杆所述浮垫顶部的两边内壁均固接有固定块，所述固定块连接有支架，所述支架的顶部外壁开设有弧形槽，所述弧形槽的内壁固定有横杆，所述横杆的外壁活动连接有套管，所述套管的顶部外壁固接有支撑杆，所述套管的底部外壁固接有垂杆，所述垂杆的底部连接有负重球。本发明结构可移动防止受力过猛断裂，且负重球和负重板对晃动的力度进行缓冲抵消，提高记录装置的精确度。
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公开(公告)号：CN114325721B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202111605494.2
申请日：2021-12-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种实时生成水声被动跟踪目标数据集的方法以及装置，该方法通过被动声纳阵列接收水声信号，确认被跟踪目标后，持续实时生成被跟踪目标的数据集，具体步骤包括：波束形成；划分频域子带区间；联合检测确认目标；获取单波束子带LOFAR；转换频域数据并累积；生成目标LOFAR谱图；特征矩阵与标签信息组成多维数组存储；重复以上步骤。本发明提出了克服了水声目标被动跟踪过程中生成目标样本单一性不足，容易受到其它目标信号在频域上的污染的缺陷；解决了水声类数据集中样本信息存储复杂的难题。本发明可用于基于深度学习的被动声呐跟踪系统，实时生成被跟踪目标的数据集，用于后续检测和跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116882291A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310875105.0
申请日：2023-07-17
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的海洋混响信号仿真方法，该方法首先产生一个的随机信号，将随机信号输入到生成对抗网络中的生成器中。其次固定生成对抗网络中的判别器，训练生成器，生成器根据判别器反馈回来的信息进行调整。然后固定生成器，训练判别器，判别器根据参考信号判断生成器生成的信号是否真实。最后循环训练生成器和判别器，不断增强生成器和判别器的性能。本发明计算量较小，根据生成的随机信号，并以少量的实际海洋混响信号为参考，模拟具有高度相似性的混响信号。
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公开(公告)号：CN115355986A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211005510.9
申请日：2022-08-22
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种海洋噪声源同步邻近记录装置，包括浮垫、安装板、链条、负重板、固定块、支架、支撑杆、信号处理组件、限位器、太阳能电池板、负重球、套管、垂杆所述浮垫顶部的两边内壁均固接有固定块，所述固定块连接有支架，所述支架的顶部外壁开设有弧形槽，所述弧形槽的内壁固定有横杆，所述横杆的外壁活动连接有套管，所述套管的顶部外壁固接有支撑杆，所述套管的底部外壁固接有垂杆，所述垂杆的底部连接有负重球。本发明结构可移动防止受力过猛断裂，且负重球和负重板对晃动的力度进行缓冲抵消，提高记录装置的精确度。
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公开(公告)号：CN114706084B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202111661212.0
申请日：2021-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01S15/66
Abstract: 本发明公开了一种基于YOLO算法的水声目标被动跟踪方法，步骤包括：S1、获取多波束LOFAR谱图；S2、通过YOLO神经网络模型对多波束LOFAR谱图进行检测，得到不同目标的频率范围和目标的方位方位中心；S3、确定目标的方位波束指向角和目标的数据关联；S4、通过分裂波束形成，进一步的求出目标的方位波束指向角目标的精确方位角；S5、对目标的精确方位角进行滤波估计，进而进行K时刻目标的状态估计；S6、重复S1‑S6，更新跟踪信息。采用上述技术方案，在同一帧输入数据中识别出多个目标，并输出目标的频率范围和方位范围，能够识别出不同目标的方位；YOLO算法在检测多目标时，给出不同目标的预测概率，可用于数据关联，相较于现有的数据关联方法，其准确度更高。
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公开(公告)号：CN118013861A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410353946.X
申请日：2024-03-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F119/10
Abstract: 本发明属于反演风速方法技术领域，具体涉及一种基于径向基神经网络的水下噪声与降雨量反演风速方法，针对如何缩小误差的问题，本发明引入降雨噪声来剔除海洋环境噪声级中的与风关噪声不相关的声源级。先读取海洋环境噪声数据、每小时的风速数据与降雨量数据，对上述噪声频谱与同时刻的风速数据、降雨量数据，通过皮尔逊公式计算相关系数，选用相关性高的数据输入径向基神经网络进行训练，使用训练好的径向基神经网络进行风速反演。本发明具有误差小和速度快及便利的效果。
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公开(公告)号：CN115574917A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211220192.8
申请日：2022-10-08
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于水下无人平台的水声目标警戒系统，具体包括：基于任意阵列的水听器基阵与信号处理板，一种警戒系统信号处理流程。所述基于任意阵列的水听器基阵可根据水下无人平台特点设定任意拓扑结构，信号处理板安装在水下无人平台内部。所述警戒系统信号处理流程包括：与水下无人平台相融合的任意阵形水听器基阵的指向性的方法，警戒系统与平台耦合的自适应噪声干扰抵消的方法，阵列信号检测可疑警戒目标方法，自适应线谱增强方法，判定警戒目标的方法。本发明能够灵活部署，满足长时间大范围的警戒探测，有效实现对海洋重要区域的警戒保护。
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