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公开(公告)号：CN110376545B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN201910771386.9
申请日：2019-08-21
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01S3/802
Abstract: 本发明提供了一种单参数调优随机共振增强的单矢量水听器定向方法，矢量水听器接收到矢量声信号并对各通道矢量声信号进行等比例放大；使用单参数调优随机共振系统处理矢量声信号，采用遗传算法进行系统参数联合寻优，将最优系统参数代入所述的单参数调优随机共振系统中求解输出，最终计算水平方位角作为矢量声定向结果。本发明在实现了低信噪比条件下优异的微弱信号处理能力基础上使其能够对不同幅度的信号进行等比例增益，提高了单矢量水听器对远距离弱目标的稳健、高精度定向。
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公开(公告)号：CN110376575B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201910762311.4
申请日：2019-08-19
Applicant: 西北工业大学
IPC: G01S7/539
Abstract: 本发明提供了一种基于阻尼参数匹配随机共振的低频线谱检测方法，利用声呐采集海洋中的声信号，构造一阶阻尼非线性系统，采用最大似然估计的方法进行噪声强度估计，分别对各重构信号进行噪声方差估计，通过匹配势参数计算与设定，匹配随机共振数值求解，搜索最大信噪比值所对应的输出作为最优输出，将最优输出输入能量检测器，给出检测结果。本发明的有益效果在于给在一阶阻尼非线性系统下，给出了一种阻尼参数匹配随机共振的低频线谱检测方法，相比传统能量检测方法其检测性能得到了极大的提升，在高斯背景下可逼近最优的匹配滤波器。
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公开(公告)号：CN112115822A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010918458.0
申请日：2020-09-04
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种水下移动目标智能融合感知方法，水下多传感器接收信号并进行信号预处理，通过提取信号特征，进行多特征融合，构建卷积神经网络并训练后，对待测数据进行分类识别。本发明的有益效果在于通过对水下移动目标的智能感知，可以使我方掌握各类水下移动目标的运动情况，从而更好地进行形势预判，将多传感器融合感知方法应用在了水下移动目标感知中，对于海洋目标智能感知，水下异常目标探测和智慧海洋及海洋防御建设具有深远意义。
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公开(公告)号：CN110865375A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911103546.9
申请日：2019-11-13
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种水中目标检测方法，结合复杂海洋环境下的非线性特征表征的需要，利用相对膨胀熵分析方法，对接收数据的两个不同渐进指数速率差相对变化进行分析，并对其变化的程度进行表征，可以有效避免环境噪声本身能量波动带来的干扰。因此利用这种方法对水中目标进行检测，能够做到无先验信息的水中目标远距离检测，具有检测距离远、不需先验信息等优点。
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公开(公告)号：CN110133580A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910352321.0
申请日：2019-04-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种随机共振增强的声矢量信号定向方法，可以实现幅度线性增益的适用于定向中的矢量声信号降噪处理，能够解决低信噪比情况下矢量声定向误差大的问题，具有良好的定向效果。本发明主要应用于低信噪比环境下对水下弱目标的定向，并对实际中的矢量声信号相位不一致具有良好的抗性，是一种稳健的单矢量水听器定向方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111505650B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010351761.7
申请日：2020-04-28
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于HPSS的水下目标被动检测方法，通过HPSS，将水下目标信号的线谱和连续谱分离，有效分析不同分量谱对检测带来的影响，促进深度神经网络挖掘其更深层的信息。本发明针对被动声呐获取的水下目标信号存在线谱和连续谱两种成分，利用HPSS的方法将两种成分分离，一方面可以剔除干扰，另一方面可以对连续谱和线谱进行单独分析，利用深度神经网络挖掘水下目标更深层的信息。在复杂海洋环境背景下，提高水下目标被动检测的性能以及鲁棒性和泛化能力。
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公开(公告)号：CN111273220B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010100408.1
申请日：2020-02-18
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于双Duffing振子正交系统的水中弱目标矢量声定向方法，利用双正交Duffing振子，通过改变已知内置策动力的大小，实现了对矢量声信号X与Y通道信号幅度与相位值的估计。同时利用Duffing振子对高斯白噪声的鲁棒性，大大提高了对水中弱目标方向估计的精度与距离。结果表明，采用本发明公开的方法对水中弱目标进行定向是一种行之有效的方法，具有估计精度高、距离远等优点。
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公开(公告)号：CN111259942A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010026118.7
申请日：2020-01-10
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供了一种水中弱目标检测方法，提取数据的相对变化熵、关联维数、Lyapunov指数等多种特征量，利用SVM的方法，将多种特征量映射到同一高纬特征空间，最后通过SVM的分类结果实现对水中弱目标进行检测的方法。本发明利用相对变化熵分析方法，对接收数据的两个不同渐进指数速率差相对变化进行分析，并对其变化的程度进行表征，有效避免环境噪声本身能量波动带来的干扰。同时利用关联维数、Lyapunov指数等分析方法从另外的几个测度提取数据的非线性特性的变化，用特征融合方法避免环境噪声中脉冲成分所带来的干扰，能够做到无先验信息的水中目标远距离检测，具有检测距离远、不需先验信息等优点。
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公开(公告)号：CN111638501B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010416151.0
申请日：2020-05-17
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种自适应匹配随机共振的谱线增强方法，在一种势阱约束的广义二阶非线性模型下，建立了自适应匹配随机共振的优化方法，提升了低采样下对谱线的增强性能。本发明通过自适应匹配随机共振的谱线增强方法，能够有效提升对信号的滤波性能，进一步突破了常规自适应谱线增强器方法的增强性能，可以有效应用于实时远程探测系统中。
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公开(公告)号：CN110865375B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201911103546.9
申请日：2019-11-13
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提供了一种水中目标检测方法，结合复杂海洋环境下的非线性特征表征的需要，利用相对膨胀熵分析方法，对接收数据的两个不同渐进指数速率差相对变化进行分析，并对其变化的程度进行表征，可以有效避免环境噪声本身能量波动带来的干扰。因此利用这种方法对水中目标进行检测，能够做到无先验信息的水中目标远距离检测，具有检测距离远、不需先验信息等优点。
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