-
公开(公告)号：CN117233745A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311521216.8
申请日：2023-11-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种在非平稳平台的对海机动目标跟踪方法，涉及对海观测领域。本发明是为了解决海上非平稳平台对周围机动目标跟踪时，容易出现目标航迹断裂、丢失数据的问题。本发明使用FMCW雷达进行目标跟踪，基于目标特征进行航迹滤波，根据目标特征对航迹假设树进行评分剪枝，使用交互式多模型实时配准目标的复杂运动状态，针对航迹丢失的问题采用补点的方法维持航迹，达到保护长航迹的目的。针对航迹断裂的问题采用航迹片段关联的方法，对航迹中断前后的数据进行训练学习，基于训练模型对中断航迹进行预测，实现航迹接续。
-
公开(公告)号：CN117232541A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310661492.8
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/34
Abstract: 改善搜索自由度的A‑star算法机器人路径规划方法及系统，涉及机器人路径规划技术领域。本发明为了解决现有的机器人路径规划没有考虑移动机器人完成任务所需的时间和电源电量，也没有综合考虑路径长度和速度等因素，采用传统的A‑star算法由于搜索策略带有许多路径拐点和大转弯角度的缺点导致产生的可行路径不是理论上的最佳路径等问题。技术要点：在传统的A‑star算法引入了描述当前点向周围扩展的方向数，并通过连接起点和终点得到一条直线段来寻找交接点。在与障碍物相交时，会得到一个交点，然后将该点设为圆心以R为半径绘制一个圆，求出障碍物边界点。接下来，将第一个交界点作为局部起点，最后一个障碍物边界点作为局部终点，带入改进的A‑star算法中得到局部路径，由直线连接的为其他局部路径。最后，将这些局部路径组合成全局路径。
-
公开(公告)号：CN117220773A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311082750.3
申请日：2023-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: H04B10/11 , H04B10/50 , H04B10/524 , H04B13/02
Abstract: 本申请提供了一种基于非相参积累的空气到水跨介质激光通信方法及系统，其解决了现有的跨介质激光通信信噪比低的技术问题；包括：信号发送端获取需传输信息，经串并转换后进行PPM编码；依据编码信号，多束激光器以一定时间间隔输出不同激光焦距的脉冲激光，产生重复的PPM的调制信号以搭载信息，实现激光信号的编码传输；每束脉冲激光分为两束，一束用于能量监测，另一束垂直入射到水气交界面产生热膨胀效应，脉冲激光信号转换为声信号在水下向各个方向传播；信号接收端接收声信号并转为电信号，后经非相参积累获得原始的PPM调制信号；对获得的原始PPM调制信号进行相干解调，获取传输信息。本申请广泛应用于跨介质通信技术领域。
-
公开(公告)号：CN117169818A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311411481.0
申请日：2023-10-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种面向海面机动目标跟踪的雷达波形设计方法，涉及雷达通信技术领域。本发明是为了解决机动目标跟踪模型复杂状态下跟踪精度会下降甚至失效，以及计算复杂度高的问题。本发明根据实际需求确定发射波形参数的范围，从而建立发射波形库；利用边缘化粒子滤波框架对机动目标进行跟踪，并对机动目标的线性状态进行卡尔曼滤波获得估计误差协方差矩阵和新息协方差矩阵；计算机动目标的检测概率，并判断机动目标的检测概率是否大于等于检测概率阈值，是则将估计误差协方差矩阵的迹作为目标函数，否则将新息协方差矩阵的行列式作为目标函数；将目标函数遍历发射波形库，选择目标函数值最小时对应的发射波形参数作为雷达波形参数并获得雷达波形。
-
公开(公告)号：CN117109609A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310661433.0
申请日：2023-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G01C21/34
Abstract: 应用于移动机器人改进启发式静态路径规划方法及系统，涉及机器人路径规划技术领域。本发明为了兼顾移动机器人在各方面的优良性而提出来的。技术要点：连接起点和终点得到一条直线段，该直线段将与障碍物相交得到一个交点，然后再以该交点为圆的中心，并以R为半径绘制一个圆，圆和直线段之间的两个交点称为交接点，求出障碍物边界点。在传统A‑star算法引入了描述当前点向周围扩展的方向数。将第一个交接点作为起点、最后一个交接点作为终点与最后一个交接点作为起点、最后一个边界点作为终点带入到改进A‑star算法中，会得到一系列的局部路径，然后再将这些局部路径组合为全局路径。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116958435A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310919199.7
申请日：2023-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明一种基于X波段雷达图像的海浪信息反演系统，涉及海浪信息反演技术领域，现有的海浪信息反演系统存在反演结果准确度较差，海浪反演信息图像清晰度较低，进行反演参数的相关设置以及海浪反演数据保存时并不快捷的问题。系统包括：表现层、业务层和数据层；所述表现层与业务层相互连通，且通过表现层的操作与业务层的功能进行交互，所述业务层与数据层相互连通，所述数据层用于存储雷达数据和海浪参数信息数据，数据层将雷达数据上传至业务层，业务层根据接收的数据进行数据处理，得到海浪参数信息，将海浪参数信息上传至表现层进行显示，并传送至数据层进行存储。本发明系统得到海浪信息具有较高的准确性。
-
公开(公告)号：CN116933152A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310673979.8
申请日：2023-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G06N3/0442 , G01C13/00
Abstract: 本发明一种基于多维EMD‑PSO‑LSTM神经网络的海浪信息预测方法及系统，涉及海洋信息预测技术领域，为解决现有技术未能利用多维数据集综合预测海浪信息及预测海浪信息计算时间长、计算量大，成本高的问题。本发明采集海浪有效波高、波峰峰向和波峰周期三维信息数据，利用经验模态分解方法EMD将三维海浪信息数据进行分解，得到不同时间尺度下的本征模态分量和剩余分量，对分解得到的三维数据序列进行PCA降维，筛选出影响海浪信息有效波高、波峰峰向及波峰周期的关键因子，采用粒子群优化算法PSO对LSTM模型进行参数寻优，构建LSTM模型；最终得到的海浪信息预测模型，可实现对海浪有效波高、波峰峰向和波峰周期的快速、高精度预测。
-
公开(公告)号：CN116911535A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310791477.5
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/08
Abstract: 本发明提供一种基于改进CBBA算法的多无人船动态任务分配方法及系统，属于多无人船动态任务分配技术领域。为解决传统CBBA算法在任务重分配方案的计算上存在路径代价指标高、任务完成量低，对于新任务或突发情况会导致无人船任务能力消失的问题。通过构建无人船优先选择集群，来提高算法的计算速度，使算法快速收敛，引入距离奖惩因子和判断时间窗约束的指示变量，根据代价函数构建任务包，使任务分配方案趋向于让无人船执行距离较近任务，使环境内每个具有任务执行能力的个体以自身收益最大、损失最小为目标自行构建任务包；加入时间窗约束，将不符合的任务排除保留符合的任务，再进行冲突消解，最后判断无人船间是否达成共识。
-
公开(公告)号：CN116908854A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310688067.8
申请日：2023-06-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 一种海浪谱分析法和基于Canny算子的雷达图像几何阴影统计法相结合的海浪参数反演方法，属于海浪监测技术领域。为解决现有的海浪信息反演技术用采的技术手段单一导致反演的海浪参数较少，获得的海浪信息的精度较低的问题而提出的。本发明将海浪谱分析法和雷达图像几何阴影统计法结合起来，可以在目标海域波浪浮标缺失或故障的情形下反演出有效波高、波峰峰向和波峰周期。利用试验场实测数据反演得到海浪信息，并与同海域内投放的波浪浮标数据进行实验误差分析，结果表明海浪谱分析法和雷达图像几何阴影统计法相结合的海浪信息反演技术达到预期精度。本发明的海浪信息反演技术用采的技术手段合理且反演的海浪参数较多，从而获得的海浪信息的精度较高。
-
公开(公告)号：CN116907501A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310798488.6
申请日：2023-06-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明一种基于分层式扩展卡尔曼滤波的无人机群协同定位方法及系统，涉及无人机定位技术领域，为解决现有的卡尔曼滤波针对大型无人机群协同定位，存在扩展性和灵活性低，且算法复杂度高的问题。包括如下步骤：S1、对目标从无人机i在t‑1时刻的状态值#imgabs0#和协方差矩阵#imgabs1#进行初始化；S2、构建状态方程，计算状态估计值；S3、计算目标从无人机i与主无人机层的主无人机j之间的量测值#imgabs2#S4、计算误差协方差矩阵估计#imgabs3#S5、计算目标从无人机i的系统增益矩阵#imgabs4#S6、对状态估计值及误差协方差矩阵进行更新。本发明计算量小、实时性高、收敛速度快。融合了多个传感器的信息，提高了系统的稳定性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
179
records
(took 0.063 seconds)
