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公开(公告)号：CN115378777A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211022794.2
申请日：2022-08-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种α稳定分布噪声环境中水下通信信号调制方式识别方法，包括以下步骤：S2.对步骤S1中所采集到的通信信号S(n)进行预处理，得到预处理后的通信信号So(n)；S3.提取步骤S2中通信信号So(n)的信号特征向量包括奇异谱香农熵的特征值为ESsse、奇异谱指数熵的特征值为ESsee、小波能量谱熵的特征值为EWese和功率谱香农熵的特征值为ESeps；S4.定义为四维输入参数X＝{ESsse,ESsee,EWese,ESeps}；S5.步骤S4中定义的四维输入参数X输入到GWO‑SVM分类模型；采用上述技术方案，由于预处理能更好的抑制尖锐脉冲的影响，多项信号特征向量作为分类器的输入，具有更高的识别成功率；采用GWO‑SVM分类器避免了SVM的惩罚参数与RBF基函数的宽度参数取值对SVM分类结果的影响，函数采用五折交叉验证的最佳准确率。
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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：CN115034384A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210671591.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性的方法，包括以下步骤：S1采集数据：海水温度T、海水盐度S、海水深度z、海面风速v、海面降雨率r数据、和海洋环境噪声数据；S2.创建包括上述5类数据和海洋环境噪声数据的数据集；S3.以S1中采集的5类数据为输入，设计LM‑BP神经网络模型的拓扑结构；S4.训练LM‑BP神经网络模型；S5.基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性：将海面风速，海面降雨率，海水温度、盐度以及深度这5类参数输入S4中生成的模型中，输出噪声特性。本方法提供的模型，对海洋环境噪声谱级进行预测时有较好的精度。
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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：CN115378460A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211022784.9
申请日：2022-08-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04B1/707 , H04B1/7097
Abstract: 本发明公开了种直接序列扩频信号检测方法，包括以下步骤：步骤一、对输入的信号进行检测并采集其中的扰动信号；步骤二、通过循环普检测并判别步骤一中采集的扰动信号是否为直接序列扩频信号；步骤三、对步骤二中判定为非直接序列扩频信号的扰动信号对其循环谱f＝0截面信号进行小波包分解；步骤四、对步骤三中的小波包分解后所获得的小波包系数进行阈值处理得到新的小波包系数；能够预先进行对扰动信号有无的检测，从而大大节省计算量，提高整个检测系统的性能，同时采用循环谱‑小波包降噪联合进行对直接序列扩频信号的检测，使用小波包降噪使谱峰更容易检测，从而提升整个检测直接序列扩频信号系统的能力且能够适用于低信噪比的环境中。
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Patent Agency Ranking
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：CN115034384B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210671591.X
申请日：2022-06-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01H17/00
Abstract: 本发明提供了一种基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性的方法，包括以下步骤：S1采集数据：海水温度T、海水盐度S、海水深度z、海面风速v、海面降雨率r数据、和海洋环境噪声数据；S2.创建包括上述5类数据和海洋环境噪声数据的数据集；S3.以S1中采集的5类数据为输入，设计LM‑BP神经网络模型的拓扑结构；S4.训练LM‑BP神经网络模型；S5.基于LM‑BP神经网络模型预测噪声特性：将海面风速，海面降雨率，海水温度、盐度以及深度这5类参数输入S4中生成的模型中，输出噪声特性。本方法提供的模型，对海洋环境噪声谱级进行预测时有较好的精度。
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公开(公告)号：CN118227926A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410339163.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F17/10 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于EOF‑LSTM的海洋声速场重构方法，该方法首先预处理海试采集到的温盐深仪CTD数据，并将CTD数据根据经纬度范围进行网格化处理，存为三维数据，每个经纬度深度对应一个声速。其次由三维数据获得声速扰动，进行EOF分解，确定特征值和特征向量，计算EOF特征向量。然后搭建LSTM网络，输入海区表面声速、声速剖面样本数据采样点对应的深度值、所在地域经纬度、以及EOF特征向量，输出声速剖面。最后将声速剖面与对应经纬度信息进行组合，完成声速场重构，训练LSTM网络，并进行测试。本发明提高海洋声速场重构精度，实现了对区域范围内多点的声速剖面预测。
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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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