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公开(公告)号：CN115453471A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211130703.7
申请日：2022-09-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于麻雀搜索算法的干扰探测一体化波形设计方法，该发明所述的方法首先根据干扰探测一体化信号时延分辨常数、多普勒分辨常数和脉冲压缩后信号幅度的离散程度联合最小化准则建立优化模型，构造相应的目标函数；利用麻雀搜索算法求解目标函数，从而得到优化的干扰探测一体化信号的方式。该方法设计出的一体化信号具有干扰性能的同时兼顾探测性能，不仅激发了电子对抗系统一机多能的潜能，增强了信号的隐蔽性；同时还证明麻雀搜索算法拥有更好的全局优化能力。为电子对抗系统在小型化、智能化、一体化发展的方向上提供了新的解决方案。
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公开(公告)号：CN112130149B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011012635.5
申请日：2020-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供一种结合正交匹配追踪算法的稀疏发射的ISAR成像方法，独立权利要求1。在发射端对发射信号进行稀疏处理，采样后得到稀疏的信号，然后对稀疏的信号进行重构，再进行ISAR成像处理，可以得到更高质量的成像图形，且能提升信号采样频率的利用率。本发明不研究ISAR成像和OMP算法的新的方法，而是将OMP算法在发射方式上对信号进行处理，然后重构信号应用到ISAR成像领域来。本发明可以大大提升信号的利用率，并且能提升成像质量。
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公开(公告)号：CN114200421A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111493579.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多频段子带信号融合方法，包括：接收N1组多频段子带回波信号和N1组全频带回波信号，将多频段子带回波信号的距离包络作为训练数据集，将全频带回波信号的距离包络作为训练标签集；将训练数据集和训练标签集组成训练样本送入DNN神经网络进行训练，训练完毕后，保存训练好的DNN神经网络模型；将待融合的多频段子带回波信号的距离包络输入训练好的DNN神经网络模型，得到融合后的全频带回波信号的距离包络。本发明可以输入多子带距离包络，直接得到宽带信号距离包络，提高了距离分辨率。通过训练网络，省去传统算法估计信号繁琐步骤，减少了子带预测过程中产生的误差。经过训练的网络可以批量获得更多测试结果，且精度更高。
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公开(公告)号：CN113984061A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111241388.0
申请日：2021-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于因子图优化的UUV多海域综合导航系统设计方法以实现以惯导为核心的UUV多海域信息融合定位，该方法将海域分为浅海域、深远海域以及极区海域，通过分析各个海域的传感器可用性，对传感器进行最优组合以满足长航时多海域的情况。本发明解决UUV传统组合导航下只针对某一特定环境下的导航问题，长航时的能耗问题以及传感器异步异构问题。
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公开(公告)号：CN113093124A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110370353.0
申请日：2021-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于雷达干扰技术领域，具体涉及一种基于DQN算法的雷达干扰资源实时分配方法。本发明将DQN算法引入到无人机干扰样式资源分配中，克服了现有技术在动态、实时分配上的缺陷，实现了对无人机从任务开始到完成任务期间的干扰样式资源实时分配，可以用于处理雷达有多种工作模式转换的情形。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111931368A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010766650.2
申请日：2020-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于GRU粒子滤波的UUV目标状态估计方法，首先建立基于门循环单元(Gated Recurrent Units,GRU)的深度神经网络来拟合前一时刻目标测量状态与当前时刻目标实际状态之间的映射；该神经网络学习目标的动力学模型并识别测量噪声。该滤波器从测量状态中直接采样，以这些采样粒子来近似测量分布。然后，充分训练的神经网络用来预测各粒子的当前状态，从而根据蒙特卡洛思想估计出目标当前的状态。可解决UUV目标状态估计中，由目标复杂的动力学以及声呐测量的不确定性引起的，目标状态估计精度低以及估计不稳定的问题。
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公开(公告)号：CN111624549A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010408859.1
申请日：2020-05-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供非共视条件下无源滤波跟踪方法，由观测信息及模型建立系统状态方程和量测方程；判断是否发生非共视情形，调整过程噪声矩阵及其附加系数；根据可视观测站个数，确定量测矩阵维数并进行滤波跟踪中的预测、估计及更新。本发明在跟踪过程中出现非共视情形，即观测站在各时刻接收到的目标信息量不均等，为保证连续跟踪，给定不同的阶段过程噪声及非线性过程噪声附加系数，实时调节对目标预测值与观测值的信任程度，并应用更适合非线性系统的UKF算法，使得跟踪效果更加优越。
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公开(公告)号：CN107508659B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710832958.0
申请日：2017-09-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种面向卫星导航系统星间链路数传的自适应编码调制方法。通过星间距离测算器测算星座中任意两颗卫星之间的距离，估算接收端接收信号的信噪比，编码调制方案选择器基于目标误码率算法和吞吐量与带宽之比算法选择相应的LDPC‑CPM方案并通过导频发送到接收机，数据信号经过LDPC码编码器、随机交织器以及CPM调制器生成已调信号发送至加性高斯白噪声信道，通过编码调制方案估算器对导频信号进行分析，叠加加性高斯白噪声信道噪声的数据信号经过CPM解调器、解交织器、LDPC译码器以及随机交织器进行迭代检测，由LDPC译码器作硬判决输出数据。本发明可有效提高星间自适应编码调制系统的可靠性和有效性。
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公开(公告)号：CN110764533A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910977224.0
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于多水下机器人应用领域，具体涉及多水下机器人在深海目标搜索过程中的协同估计问题，实现水下有源目标的目标位置与时钟偏差估计，并实现多普勒测速仪无法底跟踪情况下的速度补偿，提高了多水下机器人定位精度，满足了大范围的航海作业需求的一种多水下机器人协同目标搜索方法，包括多普勒测速仪模块、水声同步通信机模块、非线性估计模块、协同编队控制模块。本发明使得多水下机器人在深海执行搜索任务的过程中，既能够有效估计出失事目标位置，又能够保持足够的定位精度，在不过度增加系统复杂性和不大幅提高设备成本的条件下，满足了多水下机器人系统大范围目标搜索作业需求。方法逻辑清晰、实践简单。
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公开(公告)号：CN106444796B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201610877456.5
申请日：2016-10-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提供的是一种不确定时变时滞的欠驱动UUV深度自适应全局滑模控制方法。步骤一：UUV通过自身传感器获取当前状态信息同时接收深度指令；步骤二：通过以上信息以及外界环境干扰信息建立的UUV时变时滞模型和全局滑模面；步骤三：基于UUV的时变时滞模型及设计的滑模面，设计自适应全局滑模控制率，实现UUV深度控制。本发明能够保证UUV在不确定时变时滞及外界环境干扰下的精确深度控制。
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