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公开(公告)号：CN111273237A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201910457468.6
申请日：2019-05-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明是基于空域矩阵滤波和干扰对消的强干扰抑制方法。本发明主要用于抑制观测扇面外和观测扇面内的强干扰。通过子空间矩阵滤波，减小观测扇面外干扰影响，进而获得观测扇面内强干扰方位，并将其应用于阻塞矩阵的设计，构建新的不降低数据维数的阻塞阵。通过阻塞矩阵和空域矩阵滤波器对阵列接收数据进行处理，最后采用MUSIC谱进行方位估计。本发明在抑制观测扇面内强干扰的同时，保留了邻近方位的弱目标信息，实现强干扰条件下的弱目标方位估计。本发明属于一种水声阵列信号处理方法，可应用于阵列信号处理、弱目标方位探测等领域。
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公开(公告)号：CN110907896A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911295115.7
申请日：2019-12-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/22
Abstract: 本发明提出一种非同步时延跟踪方法，所述方法经过建模、初始化粒子信息、输入量测值、预估目标发声周期、跟踪处理、聚类和后端延时处理从而实现实时跟踪，本发明采用后端延时处理，在无目标信号存在的处理周期，能够准确的判定出该时刻无信号存在；且在有多帧目标信号存在的处理周期，能够给出多个相应的跟踪结果。本发明将跟踪系统独立于信号采集与处理系统，在目标发声周期和信号采集和处理周期不一致且不同步的情况下，依旧能达到较好的跟踪效果。
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公开(公告)号：CN110132281A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910424453.X
申请日：2019-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于询问应答模式的水下高速目标高精度自主声学导航方法，包括以下步骤：首先，由获取到的时延信息估计目标径向运动速度，进而获得目标到应答器的距离信息，依据此距离信息构建声学自导航模型并确定权系数；其次，根据自导航模型和权系数确定目标函数，并利用传统方法解算得到的目标位置作为优化算法的搜索初值；最后，采用LMS牛顿算法解算获得目标位置。本发明引入了目标径向速度参量，消除了由目标运动速度引起的模型误差，受目标运动速度影响小；引入了权系数，对误差较大的成分给予较小的权重，有效提高了水下高速运动目标的自导航精度；采用LMS牛顿算法结构简单，计算量小，稳健性强，收敛速度快，便于实时实现。
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公开(公告)号：CN109687915A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811626131.5
申请日：2018-12-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，属于水声脉冲信号检测领域。现有的水声脉冲信号检测器所能检测的信号种类有限。一种未知参量水声脉冲信号检测的方法，包括：一、利用短时分数阶傅里叶变换处理接收到的信号；二、改进能量检测器，且将短时分数阶傅里叶阶数优选和改进的能量检测器联合处理步骤一处理后的信号，经分析可知，改进后检测器性能提高；三、通过恒虚警方法确定概率和门限的关系，从而根据所需的概率确定门限。四、判断步骤二处理后的信号与门限进行比较，判断是否存在信号；至此完成未知参量水声脉冲信。本发明与传统的检测器相比可以提高检测性能，在未知参量水声脉冲信号检测中可以具有很好的宽适用性和稳健性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109164452A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810777879.9
申请日：2018-07-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种通用水下实时数据采集处理平台及依托于此平台实现的数据处理方法，属于水下定位设备技术领域。本发明中处理平台包括接插面板与电子舱，接插面板上设有电源接口，网络接口以及外接水听器阵列的水听器阵列接口，水听器阵列用于收集水下的声信息。电子舱包括供电模块、网络模块、模拟模块以及数字模块，结合数据处理方法，供电模块实现电子舱内外正常运转；网络模块实现电子舱内外网络连接通畅；模拟模块根据系统需求对水声信号进行预处理，并将处理后的信号上传给数字模块；数字模块完成采集模拟信号，原始数据存储和传输、实时信号处理并上报给水下平台等任务，实现了对于水下目标的探测、定位与跟踪等功能。
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公开(公告)号：CN105138006B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201510400439.8
申请日：2015-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种时滞非线性多智能体系统的协同追踪控制方法，针对存在不确定通信的时滞非线性多智能体系统，在实际环境中，多智能体系统之间的局部信息交换往往会受到不确定性的影响，比如网络拓扑的切换及通信链路的间断导致的不可靠通信。本发明通过设计一个有效的分布式控制协议，很好的解决了对于同时存在网络拓扑变换及不可靠通信的环境下的协同追踪一致性问题，从而为实际复杂的民用和军事中的存在不确定通信的复杂系统提供设计指导。
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公开(公告)号：CN105138006A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510400439.8
申请日：2015-07-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种时滞非线性多智能体系统的协同追踪控制方法，针对存在不确定通信的时滞非线性多智能体系统，在实际环境中，多智能体系统之间的局部信息交换往往会受到不确定性的影响，比如网络拓扑的切换及通信链路的间断导致的不可靠通信。本发明通过设计一个有效的分布式控制协议，很好的解决了对于同时存在网络拓扑变换及不可靠通信的环境下的协同追踪一致性问题，从而为实际复杂的民用和军事中的存在不确定通信的复杂系统提供设计指导。
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公开(公告)号：CN104766290A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510140920.8
申请日：2015-03-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明属于图像融合研究领域，具体涉及NSCT的一种基于快速NSCT的像素信息估计融合方法。本发明包括：通过NSCT滤波器间的变换整合，生成分解滤波器组；使用基于像素信息的融合规则对分解得到的低频和高频图像分解进行系数融合；通过与生成分解滤波器组类似的方式生成重构滤波器组，对各个融合子图通过重构滤波器滤波后叠加生成重构图像。在图像分解和重构阶段，以滤波器变换代替传统NSCT中的迭代滤波，将源图像在分解和重构阶段的计算次数缩减至1次，达到理论上的最优解；首次采用全局特征与像素的差异替代像素邻域特征的融合规则计算方式，显著减少计算量，并提高了融合效果。
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公开(公告)号：CN102592280B
公开(公告)日：2014-03-26
申请号：CN201210010904.3
申请日：2012-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种采用多窗口特征分析的高光谱图像异常检测方法。首先确定检测窗口尺寸，包括内层窗、中层窗和外层窗；在外层窗口中运算OSP算子，消除内层窗口和中层窗口的背景干扰，有效的去除白噪声；在中层窗口进行背景像元选取；在内层窗口中运算KRX算子，对的待测像元进行异常检测；最后输出检测结果。本发明巧妙运用了三层窗口的检测模式，利用了两层局部背景像素窗，对高光谱数据先去除噪声干扰再进行异常检测。在外层窗口中利用OSP算子，消除内窗口和中层窗口中不感兴趣的信号源发出的干扰或白噪声，从而降低了虚警概率，具有较好的检测效果。用AVIRIS高光谱数据进行了仿真实验，本发明提出方法的检测性能明显地优于传统算法，降低了虚警概率，具有较好的检测效果。
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