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公开(公告)号：CN109270516B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201811017221.4
申请日：2018-09-01
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/52
Abstract: 一种适用于无人移动平台检测舰艇线谱的波束形成方法，属于信号处理领域。本发明主要包括以下步骤：设定基本参数；将阵元接收信号经过多路抽头延迟线滤波处理得到时域宽带波束形成器的输出；对阵元接收信号进行解相干时间延迟、多路抽头延迟线滤波处理，得到一个非外部的目标线谱参考信号；自适应调节时域宽带波束形成器的权矢量，即以最小化目标线谱参考信号与时域宽带波束形成器输出的最小均方误差为准则，对多路抽头延迟线的权矢量进行更新。本发明方法能够自适应地将主波束方向指向线谱目标方位，通过对自导向波束的输出进行线谱自主检测即可实现对舰船目标的检测，因此无需预成多个波束，简化了基于无人移动平台检测舰船线谱的复杂程度。
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公开(公告)号：CN113702907B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110908227.6
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直达声和一次海面反射声传播时延的水下单信标导航方法，包括：步骤S1，从发射信号获取直达声和一次海面反射声的传播时延信息；步骤S2，根据传播时延信息建立描述目标AUV和声信标在两个信号发射周期内的相对几何位置关系的等式，组成导航方程组；步骤S3，采用牛顿迭代法对导航方程组进行求解，得到AUV位置。该方法相比于传统的仅利用直达声传播时延的单信标导航方法，可以有效提高导航精度，具有广泛的应用前景，在民用领域，可应用在资源勘测、海底绘图和水下设备检修等，在军事领域可应用于反潜和水下排雷等。
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公开(公告)号：CN114280533A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111590585.3
申请日：2021-12-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明是一种基于l0范数约束的稀疏贝叶斯DOA估计方法。本发明涉及水下声学探测技术领域，本发明基于水下阵列信号，构建阵列接收的空域稀疏信号模型；构建超参数概率分布模型，通过贝叶斯公式获得待恢复稀疏信号的后验概率分布；构建超参数的目标函数，并在信号功率的目标函数中引入l0范数约束，通过期望最大化算法(EM)对超参数进行迭代更新；通过收敛得到的超参数重构空域稀疏信号，进而获得DOA估计结果迭代终止后，确定空间谱。在稀疏贝叶斯学习结构中，本发明仅加快了超参数γ的收敛速度，对信号模型无特殊需求。
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公开(公告)号：CN114217321A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111434375.5
申请日：2021-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/08 , G06F30/20 , G06F17/16 , G06F111/04
Abstract: 本发明通过一种多约束匹配处理器定位方法，本发明相比于原多约束匹配处理器的匹配场定位方法，仅需要额外对其计算过程中的自相关矩阵进行处理并计算，除此之外并未增加计算的难度与复杂性，同时使得原计算结果更加准确的与便于搜寻，大大降低了其他干扰峰或者旁瓣的对目标峰的干扰，提高了主峰的辨识度，同时由于引入了加权之后的线性匹配处理器，也使得该方法对环境失配的抗性有一定的提高。
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公开(公告)号：CN107886068B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201711101689.7
申请日：2017-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于时空域线谱增强器的未知线谱目标检测方法，涉及一种未知线谱目标检测方法。一：设定基本参数；二：对接收的阵元数据进行空时二维线谱增强处理；三：对步骤二中处理得到的每一新阵元数据分别进行分段，对每一段数据分别进行离散傅里叶变换；四：取出步骤三中各新阵元在相同段序号上的离散傅里叶变换输出值,对其中同一频率点上的各离散傅里叶变换输出值进行频域波束形成；五：对步骤四中得到的频域波束形成结果，在频域和时间上积分求和，获得最终的方位谱输出即线谱目标检测结果。本发明降低了对输入信噪比的要求，能有效地实现对未知线谱信号的时空域二维加权,避免了在频率或方位单一维度下用峰值方差来估计参量方差时误差较大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113640737A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110849776.0
申请日：2021-07-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种基于二维功率分布的少阵元阵列高分辨方位估计方法。本发明获取基阵接收信号，对阵元接收信号做克罗内克积运算；将运算结果作为新采集信号，进行CBF功率谱，选择空间观察角度区间，根据所选择的观察角度构造三维功率谱矩阵；根据步得到的CBF功率谱和三维功率谱矩阵，利用压缩感知方法确定二维功率分布矩阵；根据二维功率分布矩阵的每一列求取最大值，并将结果作为新算法的功率谱，用于DOA估计。二维矩阵中的数据受到两个角度集的相互制约，在提高估计精度的同时，降低了高分辨能力对阵元个数的需求，有效地提高在少阵元阵列时的估计精度和分辨力。
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公开(公告)号：CN112630724A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011194068.X
申请日：2020-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明公开了一种适用于UUV平台的高分辨目标方位估计方法，属于声纳探测技术领域。本发明结合UUV平台工作的实际特点，根据UUV实时航向角信息设计空域旋转矩阵，该矩阵能够对观测数据中UUV航向角变化导致的目标方位信息的变化进行实时补偿，进而使目标方位在空域上实现聚焦。本发明可以有效地还原阵列静止时的数据协方差矩阵，使子空间类方位估计方法在UUV运动场景下的应用成为可能，能够提供更好的方位分辨能力。本发明可适用于UUV被动声纳系统，具有一定的实际指导价值。
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公开(公告)号：CN112462352A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011188684.4
申请日：2020-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/52
Abstract: 本发明公开了一种适用于低信噪比条件下的线谱增强方法。包括以下步骤：对接收数据进行采样获得时域快拍，并进行解相关延迟作为自适应滤波器的时域输入；将上一步得到的时域快拍转换到频域；对迭代频域自适应权值进行初始化，并将其与频域输入快拍相乘得到ALE输出；用ALE的原始输入减去ALE输出，得到估计误差；步骤五、在常规ALE罚函数的基础上添加加权l1范数稀疏约束，并通过对其进行梯度下降求导，得到新的权值迭代公式，利用上一次迭代频域自适应权值、频域快拍与估计误差得到新的迭代频域自适应权值；步骤六、重复上述步骤直至收敛。本发明能够有效抑制自适应权噪声，使ALE获取更大的信噪比增益，进而提升对线谱的检测能力。
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公开(公告)号：CN111708006A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010467368.4
申请日：2020-05-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是一种适用于无人平台探测声纳的目标线谱检测方法。本发明获取传感器待测信号各个通道的采样序列，对每个通道的采样序列进行分段处理，对每个通道每个频率的频率偏移量进行估计；计算不同频率的频率偏移估计值的方差，并基于所述方差生产不同频点的权值；将不同频点的权值作为功率谱值输出，并进行后置检测提取。本发明利用了在低信噪比下，频率偏差的估计依然具有较好的稳定性的特点，充分利用了多个通道的数据，将频率偏差的方差的倒数作为检测统计量，避免了常规谱分析信号能量过低而无法检测的问题，检测时不需要过多的通道即可获得良好的检测效果，提高了多通道系统的弱线谱目标检测能力。
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