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公开(公告)号：CN111398896A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010253329.4
申请日：2020-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/06
Abstract: 本发明一种基于基准线成对交叉定位点距离的虚假点去除预处理方法，形成双站交叉定位点集合；以某一个站点A的某条视线矢量为基准线，与另一站点B的某个视线矢量的交叉定位点为基准点，计算基准点对应的站点C的成对交叉定位点集合；利用成对交叉定位点距离判断基准点是否为虚假点，若为虚假点，从双站交叉定位点集合中去除；遍历所有基准线对应的所有基准点，重复执行第二步与第三步；将预处理后的双站交叉定位点集合，用于后续数据关联，提高数据关联的效率，降低虚假点的干扰。本发明利用一种基于基准线成对交叉定位点距离的虚假点预处理方法，能够去除大量虚假点，降低了后续数据处理的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN111273215A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201911281522.2
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了信道状态信息的通道不一致性误差校正测向方法，属于室内定位技术领域。实现步骤如下：对CSI测向算法进行建模；利用单天线数据计算直达波飞行时间ToF；成对天线间CSI数据平滑处理增加接收阵列孔径；利用直达波飞行时间ToF和直达波入射角度先验信息进行成对天线间幅相误差计算；根据离线数据建立不同来波方向情况下幅相误差表格，在线过程中对照表格动态选取Γ值，进行通道幅相误差校正和迭代测向。本发明解决了商用Wi-Fi网卡复杂的通道间幅相误差校正问题，保证了Wi-Fi网卡CSI测向的精度，有效降低基于商用Wi-Fi网卡的室内定位系统部署使用的复杂度和成本，应用前景广阔，而且操作简单、不需要专用设备、能有效适应室内多径环境。
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公开(公告)号：CN110764063A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910976041.7
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于电子对抗技术领域，具体涉及使搜索效果更快更明显的一种基于SDIF与PRI变换法结合的雷达信号分选方法。本方法包括如下步骤：对雷达信号进行预分组；利用SDIF方法对预分选后的雷达分组建立到达时间级差直方图；依据雷达信号模型时域特点快速搜索提取雷达信号；建立一级差直方图快速分析参差信号；判断是否仍有复杂类型雷达信号残留；查询各模块分选结果。本发明的有益效果在于：预分选与主分选结合，将SDIF与PRI变换法结合作为主分选，SDIF部分对复杂雷达电磁环境中常规信号、参差信号、脉间捷变频以及脉组捷变频信号进行快速而有效的分选，PRI变换法部分分选剩余的抖动信号，各部分算法各司其职，承上启下，组合成有效快速的综合分选算法。
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公开(公告)号：CN110531321A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910787516.8
申请日：2019-08-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及雷达信号处理领域，具体涉及基于特征值的动态信道化子带频谱检测方法。根据信道化输出的第i路子带信号，经单通道信号的多通道转换，得到M×N维观测矩阵，构造采样协方差矩阵；根据采样协方差矩阵进行特征分解，得到相对应形式平均特征值和当前子带最小特征值，构造相应算法的检测统计量；根据实际情况通过虚警概率，得到相应算法检测门限的表达式；根据相应的检测算法的判决表达式，确定信号是否存在，即当α＞γ时，判断存在信号，否则不存在。相对于目前的经典频谱检测处理方法，本发明在低信噪比、低采样点的条件下，获得了更高的检测性能，提高了检测的精确程度，更加符合未来电子战中的信号电磁环境。
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公开(公告)号：CN118777975A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410760999.3
申请日：2024-06-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于天线空域极化特征的极化敏感阵列测向方法，它属于阵列信号处理技术领域。本发明的目的是为解决由于现有方法中的天线和电磁波极化表述不统一以及未考虑接收天线的空域极化特性，导致DOA和空域极化参数估计的误差大的问题。本发明通过极化敏感阵列测向过程中发射天线和接收天线的极化定义、接收天线的旋转以及电磁波的极化状态在统一的全局直角坐标系下进行描述，可以量化描述天线的极化，使得电磁波和天线极化的描述更自然。同时本发明的测向方法还考虑了接收天线的空域极化特性的影响，提高了DOA和空域极化参数估计的精度。本发明方法可以应用于极化敏感阵列测向。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114019467B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202111241399.9
申请日：2021-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明属于雷达信号调制方式识别技术领域，具体涉及一种基于MobileNet模型迁移学习的雷达信号识别与定位方法。本发明基于MobileNet模型迁移学习和梯度加权类激活映射，使用深度可分离卷积搭建网络模型，可以有效降低模型参数，提高模型的计算效率；训练过程中通过加载预训练模型进行迁移学习训练，可以提高模型的收敛速度和泛化性能；同时采用梯度加权类别激活映射的方法对网络模型的预测结果进行可视化，提高了深度学习模型的可解释性和透明性。
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公开(公告)号：CN118112493A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410169721.9
申请日：2024-02-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种基于天线空域极化信息的斜投影DOA估计方法，涉及雷达信号处理技术领域。本发明是为了解决现有DOA估计方法在密集多目标和低信噪比信号环境下复杂度高、角度分辨能力差的问题。本发明包括：雷达信号和干扰信号组成的混合信号入射极化敏感阵列，获得第一个干扰信号单独入射的接收数据x(t)，混合信号入射的接收数据y(t)；利用x(t)的自协方差矩阵Rx获取第一个干扰信号的DOA参数(θ1,#imgabs0#)和极化参数(γ1,η1)；利用(θ1,#imgabs1#)和(γ1,η1)获取第一个干扰信号的天线空域极化参数(α1,β1)；利用y(t)采用斜投影方法获取其他干扰信号的DOA参数(θi,#imgabs2#)、极化参数(γi,ηi)、天线空域极化参数(αi,βi)。最终再次采用斜投影方法获得雷达信号的DOA参数(θt,#imgabs3#)、极化参数(γt,ηt)和雷达信号的天线空域极化参数(αt,βt)。本发明用于在有源干扰存在情况下的雷达信号的DOA估计。
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公开(公告)号：CN110222307B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910504034.7
申请日：2019-06-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明属于阵列信号处理领域，具体涉及基于FPGA的实对称矩阵的特征值分解的并行实现方法。具体实现步骤如下：根据阵元数目构建特征值分解的脉动阵列结构，设定所需的处理单元；对接收的阵元信号进行预处理；求解旋转角度并将其转换为角度值；查表得到对应的正弦值和余弦值；更新矩阵元素和特征向量；判断是否达到要求迭代次数；若未达到，在阵列结构中交换矩阵元素为下次迭代做准备；判断是否需要改变处理单元内部的输入输出顺序；若是，则改变输入输出数据的顺序。本方法通过处理单元之间数据的传递以及处理单元内部的数据顺序的转换，提高了迭代效率而且运算速度快，应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN114021603A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111241408.4
申请日：2021-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于雷达信号调制方式识别技术领域，具体涉及一种基于模型重参数化的雷达信号调制方式识别方法。本发明可以将训练过程中的多分支结构等价转换为推理时的单路结构从而提高模型的推理效率，并降低计算成本，同时不影响训练模型的识别精度，适用于计算资源受限的移动或嵌入式平台。本发明采用的多分支结构在训练时可以达到更好的分类效果，可以在提高对雷达信号的识别性能的同时，提高算法的推理效率，便于在嵌入式设备或专用芯片中部署。
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公开(公告)号：CN113325452A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110569013.0
申请日：2021-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于三卫星编队对机动目标的无源跟踪技术领域，具体涉及一种三星无源融合定位体制机动目标跟踪方法。本发明是针对三星融合定位系统提出的改进，引入了迭代并利用L‑M方法改进扩展卡尔曼滤波，可以用更少的迭代次数降低扩展卡尔曼滤波对强非线性系统进行线性化处理时产生的截断误差本发明在粒子滤波中用改进的IEKF来产生重要性密度函数，融入最新观测信息，使得产生的重要性密度函数更加贴近实际后验概率，进而提高跟踪滤波精度。本发明可以在没有高程先验信息的情况下对运动的辐射源目标进行高精度跟踪。
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