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公开(公告)号：CN119646371A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411432932.3
申请日：2024-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明属于阵列天线信号处理领域，具体的说是一种基于稀疏阵的低复杂度降维预处理方法及波达方向估计方法，其特征在于，通过物理阵列与虚拟阵列的映射关系，构造双射变换矩阵，并利用双射变换特性直接获取虚拟阵列中均匀部分的等效虚拟数据，本发明通过构造稀疏物理阵列与虚拟阵列的双射变换矩阵，直接构造虚拟阵列单块拍数据，解决了传统方法中协方差矩阵中数据冗余而造成的资源浪费问题，为波达方向的工程化实现提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN117494538A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311823407.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/25 , G06V10/88 , G06V10/774 , G01S17/89 , G06F111/08 , G06F119/10
Abstract: 本申请提供了一种单光子激光雷达系统观测噪声模型建立方法，包括以下步骤：当单光子激光雷达系统观测到为陆地上的对海探测时，将噪声分解为多种类型建立单光子激光雷达系统陆地观测噪声模型，合成陆基、空基对海观测单光子数据集；当单光子激光雷达系统观测到为水下探测时，将复杂的水下近似为混合噪声分布，建立单光子激光雷达系统水下观测噪声简易模型，合成单光子水下数据集。本申请提供的单光子激光雷达系统观测噪声模型建立方法，应用于雷达成像技术领域。解决现有技术中存在的对系统的噪声分析过于一致或缺少必要的因素考虑而无法应用于实际空对海、陆地对海探测，数据集信息获取时间成本太大的技术问题。
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公开(公告)号：CN116413656A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310266771.4
申请日：2023-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01S3/14
Abstract: 本发明涉及极化敏感镜面反射阵列信号处理技术领域，具体的说是一种基于矩阵重构的极化敏感镜面反射阵列极化DOA联合估计方法，其特征在于，通过以下步骤实现：获取极化敏感镜面反射阵列接收信号，构建和‑差共，分块表示协方差矩阵后利用和‑差共阵思想得到各子阵的虚拟阵输，矩阵重构，进行特征值分解得到噪声子空间后进行极化‑DOA联合估计，在不同信噪比下本发明所提的极化敏感镜面反射阵列极化‑DOA联合估计方法的空间角估计精度均高于拥有相同阵元数的传统非镜面阵列，并且信噪比较高时的估计精度与拥有与虚拟阵相同阵元数的传统阵列估计精度相近。
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公开(公告)号：CN117572784A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311509638.3
申请日：2023-11-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提供一种UUV协同作业中的水下目标探测态势模拟方法及系统，属于水下目标探测仿真领域。为解决移动的非合作水下目标增加了捕获难度，且单基地声纳的探测范围小，捕获难度大，易被目标发现的问题。本发明实现了非合作水下目标运动‑声纳阵位配置‑非合作水下目标能否被捕获的判断全流程水下目标探测实时演示系统仿真，通过仿真的方式对非合作水下目标是否能被捕获进行概率计算，为实际捕获非合作水下目标提供了数据支持，以便于调整捕获仿真以及提高捕获效率；利用双基地声纳代替单基地声纳，其位置一般不易被敌方发现，降低了基地被发现并被捕获的概率；且双基地探测半径是单基地探测半径的十倍以上，可有效提高探测效果。
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公开(公告)号：CN117420539A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202310743518.3
申请日：2023-06-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明属于毫米波雷达信号处理领域，具体的说是一种稀疏阵毫米波雷达频域波束降维快速联合超分辨估计方法，其特征在于，包括：第一步，获取毫米波雷达混频差拍信号；第二步，通过角度维数据协方差矩阵构造差分阵列数据；第三步，使用平滑MUSIC算法实现角度高精度估计；第四步，通过快速傅里叶变换将距离‑速度联合数据变换到频域；第五步，选取频域数据实现数据降维；第六步，构建距离‑速度数据协方差矩阵并进行特征值分解；第七步，根据信源数得到距离‑速度维信号子空间或噪声子空间，通过谱峰搜索得到目标距离‑速度联合参数信息；本发明通过稀疏阵形成虚拟孔径扩展，实现目标角度维分辨率的提升，极大的降低波束域数据维度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118607358A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410671270.9
申请日：2024-05-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了一种多UUV协同阵型的优化方法及系统，涉及水下目标探测仿真技术领域。本发明提供的方法包括：阵型优化：通过遗传算法计算最大化探测面积的UUV阵型；防守测试：采用蒙特卡洛方法随机改变非合作目标的位置和航向，计算防守概率；故障模拟：周期性减少UUV数量，执行防守测试；UUV补充需求评估：故障模拟后防守概率低于防守需求则执行阵型优化后再次进行防守测试，防守测试后防守概率仍低于防守需求则补充投放UUV并执行阵型优化；否则执行故障模拟。本发明提出的多UUV协同阵型的优化方法，通过遗传算法优化UUV阵型配置，并对UUV故障引发的防守概率降低进行评估，根据UUV故障情况实时调整UUV阵型并判断是否需要补充投放UUV完善UUV阵型以满足侦查需求。
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公开(公告)号：CN116863959B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311126983.9
申请日：2023-09-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G10L25/48 , G10L25/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本申请提供了一种基于生成对抗网络的海豚叫声生成方法，其解决了现有海豚叫声数据获取困难的技术问题；包括以下步骤：海豚叫声预处理；构建生成对抗网络，定义损失函数；训练判别器模型、生成器模型；生成海豚叫声；其中，生成对抗网络包括生成器模型、判别器模型；其中，生成对抗网络包括生成器模型、判别器模型。生成器模型损失函数、判别器模型损失函数为本申请设计的。该方法可以有效的生成大量海豚叫声，为海豚声音采集与分析提供了大量数据资源。本申请应用于海豚声音采集与分析的技术领域。
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公开(公告)号：CN116863959A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202311126983.9
申请日：2023-09-04
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G10L25/48 , G10L25/30 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本申请提供了一种基于生成对抗网络的海豚叫声生成方法，其解决了现有海豚叫声数据获取困难的技术问题；包括以下步骤：海豚叫声预处理；构建生成对抗网络，定义损失函数；训练判别器模型、生成器模型；生成海豚叫声；其中，生成对抗网络包括生成器模型、判别器模型；其中，生成对抗网络包括生成器模型、判别器模型。生成器模型损失函数、判别器模型损失函数为本申请设计的。该方法可以有效的生成大量海豚叫声，为海豚声音采集与分析提供了大量数据资源。本申请应用于海豚声音采集与分析的技术领域。
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公开(公告)号：CN117494538B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311823407.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/25 , G06V10/88 , G06V10/774 , G01S17/89 , G06F111/08 , G06F119/10
Abstract: 本申请提供了一种单光子激光雷达系统观测噪声模型建立方法，包括以下步骤：当单光子激光雷达系统观测到为陆地上的对海探测时，将噪声分解为多种类型建立单光子激光雷达系统陆地观测噪声模型，合成陆基、空基对海观测单光子数据集；当单光子激光雷达系统观测到为水下探测时，将复杂的水下近似为混合噪声分布，建立单光子激光雷达系统水下观测噪声简易模型，合成单光子水下数据集。本申请提供的单光子激光雷达系统观测噪声模型建立方法，应用于雷达成像技术领域。解决现有技术中存在的对系统的噪声分析过于一致或缺少必要的因素考虑而无法应用于实际空对海、陆地对海探测，数据集信息获取时间成本太大的技术问题。
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公开(公告)号：CN116381594A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310350945.5
申请日：2023-03-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及极化敏感镜面反射阵列信号处理技术领域，具体的说是一种基于空间平滑的极化敏感镜面反射阵列极化DOA联合估计方法，其特征在于，包括以下步骤：获取极化敏感镜面反射阵列接收信号，构建和‑差共阵，计算各偶极子的自协方差矩阵，处理得到各偶极子对应的虚拟阵输出，选取子阵，获得极化敏感虚拟子阵输出，构建极化敏感虚拟阵的协方差矩阵后使用空间平滑恢复秩，进行特征值分解，得到噪声子空间进行极化‑DOA联合估计，本发明所提的极化敏感镜面反射阵列极化‑DOA联合估计方法的空间角估计精度在不同信噪比下均高于拥有相同阵元数的传统非镜面阵列，并且信噪比较高时的估计精度与拥有与虚拟阵相同阵元数的传统阵列估计精度相近。
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