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公开(公告)号：CN102137052B
公开(公告)日：2013-10-30
申请号：CN201110058296.9
申请日：2011-03-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L25/03
Abstract: 本发明提供的是一种基于梯度向量的变步长最小均方信道均衡方法，首先根据系统要求的稳态误差指标得到参数P，然后根据误差信号计算梯度向量的平滑量，根据参数P与梯度向量的平滑量计算得到时变步长，再根据误差信号以及时变步长计算得到均衡器权系数，重复该过程直至训练过程结束，将最后得到的均衡器权系数设定为当前均衡器的权系数。本发明实现容易，具有更快的收敛速度和更小的稳态误差，并快速获得均衡器的最佳权系数，使均衡器达到了快速自适应均衡的效果。
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公开(公告)号：CN117473388A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311476791.0
申请日：2023-11-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/243 , G06F18/23213 , G06F18/231 , G06N5/01 , G06F18/22 , G06F18/15
Abstract: 本发明提供一种基于AGNES凝聚层次聚类算法的声速剖面分类方法，所述基于AGNES凝聚层次聚类算法的声速剖面分类方法包括以下步骤：S1、包含x个样本数据的样本数据集，预设的类数目N；S2、样本归一化，将每个样本数据当成一个类；S3、根据两两类间距离找到距离最近的两个类；S4、合并该两个类，与原有剩下的类生成新类；S5、重复步骤S3和步骤S4，直到达到终止条件规定类数目。本发明提供的基于AGNES凝聚层次聚类算法的声速剖面分类方法可以很好保证每次结果确定性和稳定性的优点，解决了模糊C‑均值聚类法通过最小化目标函数来得到聚类中心，每一类出现的顺序是随机的，因此并不能保证每次聚类中心都相同且出现顺序相同的问题。
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公开(公告)号：CN105068041A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510535646.4
申请日：2015-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
CPC classification number: G01S3/143 , G01S3/74 , G01S13/02 , G01S2013/0236
Abstract: 本发明公开了互耦条件下基于协方差矢量稀疏表示的单基地MIMO雷达角度估计方法。包括以下步骤：发射阵列发射相互正交的相位编码信号，接收端进行匹配滤波处理后获得接收数据，利用发射阵列和接收阵列都具有的互耦矩阵，通过线性变换消除未知互耦的影响；对消除互耦后的数据矩阵进行降维处理，获得协方差矩阵并进行向量化操作；获得稀疏表示模型，构造基于协方差矢量的稀疏表示框架，获得恢复矩阵，得到粗略的DOA估计；对得到的粗略的DOA估计，利用最大似然估计方法进行迭代处理，得到DOA的精确估计。本发明具有分辨率高和角度估计性能强的优点。
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公开(公告)号：CN104021285A
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201410234810.3
申请日：2014-05-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于机动目标跟踪的技术领域，具体涉及一种具有最优运动模式切换参数的交互式多模型目标跟踪方法。本发明包括计算最优的运动模式切换参数；利用运动模式切换参数计算各个运动模式的最优交互概率；利用最优交互概率计算得到每一个运动模式所对应滤波器的初始化信息；将传感器获得机动目标的速度、位置的测量信息和初始化信息输入到滤波器中进行信息处理，得到各个运动模式下的目标位置、速度和跟踪误差协方差，并求取各个运动模式的似然函数；进行运动模式概率更新；得到最终的目标位置、速度信息和跟踪误差协方差。本发明避免了传统交互式多模型目标跟踪方法将相关性信息遗漏的问题。
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公开(公告)号：CN111985093A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010766995.8
申请日：2020-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种带噪声估计器的自适应UKF状态估计方法，包括：建立目标跟踪非线性离散状态空间模型并确立UT采样点和权值。将采样点经非线性函数传递，加权处理得到一步预测和预测协方差矩阵。完成预测协方差与观测噪声协方差更新。采用UT方法更新滤波相关参数。联合后验概率密度函数的变分近似的参数解算并完成步骤四中的参数更新。联合后验概率密度函数的变分近似的一步预测协方差与观测噪声协方差解算并更新。输出后验状态估计和估计协方差矩阵。本发明的方法在带有非高斯噪声并且噪声统计特性未知的情况下完成目标跟踪过程中的状态估计任务，其精度和时间消耗低于标准UKF算法，具有良好的实际应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104931931B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510253200.2
申请日：2015-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明属于双基地MIMO雷达系统技术领域，具体涉及一种互耦条件下基于张量实值子空间的双基地MIMO雷达角度估计方法。本发明包括：发射阵列发射相互正交的相位编码信号；在三阶测量张量中提取一个子张量以消除未知互耦的影响；将子张量转换成为实值的，并利用高阶奇异值分解构造实值信号子空间；利用实值信号子空间实现对未知互耦误差条件下双基地MIMO雷达中目标联合DOD和DOA的估计。本发明考虑了接收数据固有的多维结构，利用HOSVD技术比传统SVD/EVD方法更有效地抑制了噪声，角度估计性能得以提高，本发明比相似MUSIC算法和相似ESPRIT算法都具有更好的角度估计性能。
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公开(公告)号：CN104021285B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201410234810.3
申请日：2014-05-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于机动目标跟踪的技术领域，具体涉及一种具有最优运动模式切换参数的交互式多模型目标跟踪方法。本发明包括计算最优的运动模式切换参数；利用运动模式切换参数计算各个运动模式的最优交互概率；利用最优交互概率计算得到每一个运动模式所对应滤波器的初始化信息；将传感器获得机动目标的速度、位置的测量信息和初始化信息输入到滤波器中进行信息处理，得到各个运动模式下的目标位置、速度和跟踪误差协方差，并求取各个运动模式的似然函数；进行运动模式概率更新；得到最终的目标位置、速度信息和跟踪误差协方差。本发明避免了传统交互式多模型目标跟踪方法将相关性信息遗漏的问题。
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公开(公告)号：CN104931931A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510253200.2
申请日：2015-05-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S13/003 , G01S7/02
Abstract: 本发明属于双基地MIMO雷达系统技术领域，具体涉及一种互耦条件下基于张量实值子空间的双基地MIMO雷达角度估计方法。本发明包括：发射阵列发射相互正交的相位编码信号；在三阶测量张量中提取一个子张量以消除未知互耦的影响；将子张量转换成为实值的，并利用高阶奇异值分解构造实值信号子空间；利用实值信号子空间实现对未知互耦误差条件下双基地MIMO雷达中目标联合DOD和DOA的估计。本发明考虑了接收数据固有的多维结构，利用HOSVD技术比传统SVD/EVD方法更有效地抑制了噪声，角度估计性能得以提高，本发明比相似MUSIC算法和相似ESPRIT算法都具有更好的角度估计性能。
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公开(公告)号：CN103336887A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310220994.3
申请日：2013-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于最优控制理论与仿生智能算法的交叉领域，涉及一种基于蜂群算法的辨识水下潜器水动力系数的方法。本发明包括：建立潜器运动模型；确定算法适应度函数；初始化蜂群算法参数以及雇佣蜂种群；对第n代采蜜蜂，搜索新的位置；选取适应度更高的向量保留给下一代的种群；选择一个采蜜蜂；记录种群最终更新过后达到的最优适应度值；重新初始化该采蜜蜂位置。本发明无需对潜器模型进行线性化，而且考虑了各个水平面之间耦合作用，以及结合蜂群算法全局搜索和局部搜索的特点，避免了传统船模试验繁冗单调的调试过程，提供了一种消除传统船模试验所获取水动力系数带来误差的有效途径，提高了航行训练潜器操纵的准确性。
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公开(公告)号：CN103324212A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310220991.X
申请日：2013-06-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D13/62 , G05B19/042
Abstract: 本发明属于舰船导航设备领域，具体涉及一种可用于船舶航迹仪中，根据标绘数据自主选择匀速或匀加减速算法来控制步进电机、标绘过程中不占用航迹仪主机系统资源、标绘完成后自动告知主机的基于FPGA的航迹仪标绘速度控制卡。本发明包括FPGA芯片XC2S50，配置芯片18V01，输出驱动芯片SN74LS244，脉冲及控制输出接口HJY，JTAG接口，在线编程接口DOWNLOAD，通用I/O接口。本发明硬件方面相比原CDT800控制接口卡，系统的实时性、可靠性和集成化有了显著提高，同时价格更为低廉。电机走笔速度相比之前的匀速控制增加了一倍，提高了系统的快速性。
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