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公开(公告)号：CN113325375B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202110569844.8
申请日：2021-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的自适应对消方法，1)定义接收天线接收的信号模型，包括发射信号功率Pf，功率放大器非线性失真函数G[·]以及载波中心频率fc；2)定义非线性功率放大器的模型；3)将目标信号进行非线性建模，使用大量数据对DNN网络进行训练；4)把原参考信号通过训练好的网络后生成的信号作为新参考信号输入自适应滤波器；5)对比自适应滤波器对消前后的信号。本发明利用大量训练先验信息模拟雷达干扰机功率放大器的非线性特性，解决干扰问题，这种方法直接估计信号的幅度，用大量的数据来减少算法步骤。
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公开(公告)号：CN113726350B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110908254.3
申请日：2021-08-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的强相关自干扰对消方法，将DNN神经网络引入到收发同时系统强相关自干扰对消系统中，采用DNN神经网络拟合自适应对消系统模型，替代传统的自适应滤波算法，提出了基于DNN的强相关自干扰对消方法。该方法摒弃了传统的自适应算法，通过训练好的DNN网络模型，该系统模型可以实现对强相关自干扰信号的有效消除，从而可以更准确的从强相关自干扰信号中恢复出目标信号。
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公开(公告)号：CN115037319A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210293249.0
申请日：2022-03-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种侦察、干扰、探测、通信射频一体化集成装置，本发明侦察、干扰、探测、通信一体化设备采用八个共形天线，可以对0.4GHz～4GHz频段内的辐射源信号进行被动探测；通过另外一组八个共形天线，可以对4GHz～18GHz频段内的辐射源信号进行电子侦察与干扰；利用4GHz～18GHz频段内的共形天线，可以将通信模式集成到整体设备上，与干扰模式共用一个链路，可通过程序控制进行切换，即可实现将通信模式集成到一体化设备。
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公开(公告)号：CN114942415A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210541063.2
申请日：2022-05-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器的多频段子带信号融合方法，将深度神经网络用于信号融合，在发射端发射多子带线性调频信号，在接收端对接收的多子带回波信号进行去斜处理得到多子带距离包络，将全频带包络作为训练数据输入全频带自编码器，得到全频带解码器与全频带编码；再将多子带距离包络和全频带编码分别作为训练数据与标签送入DNN训练，得到多子带编码器；最后将多子带编码器与全频带解码器组合为自编码器，这样就可以将任意一组多子带距离包络输入自编码器，即可得到全频带的距离包络，提升信号的利用率，提高距离分辨率。
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公开(公告)号：CN109510650B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201910041755.9
申请日：2019-01-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/0452 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种多用户双向AF MIMO中继系统的联合预编码方法，属于通信技术领域。本发明采用在所有节点功率限制下以最小的和均方误差(MSMSE)为设计准则，设计了一种四步迭代算法(Four‑Step iterative algorithm)去分别求解联合信源、中继和多用户的非凸优化问题，将最初非凸优化问题转化成子优化问题单独求解，再基于标准的凸优化设计交替迭代地优化每一个子问题。本发明验证了能使多用户双向AF MIMO中继通信系统具有较好的sum‑MSE性能，并且在低信噪比情况下，所提出的算法有一个快速的收敛速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112560342A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011481232.5
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DNN的大气波导参数估计方法，利用DNN网络提取大气波导中信号的衰减特征，将参数估计问题转化为DNN网络特征提取问题，找出不同距离上的无线电波信号衰减和大气波导参数之间的映射关系。建立X波段信号在大气波导中的传播模型，将在不同距离下的功率采样点作为输入，通过稀疏频点的无线电波信号进行大气波导参数估计，从而达到连续频率的大气波导参数估计。本发明可以解决数值计算的精度低且耗时长的缺点，在较远距离处也可以去的准确的预测结果，更进一步地，可以利用稀疏点频率训练而获得连续频率估计的结果。
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公开(公告)号：CN111323742A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010204148.2
申请日：2020-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于曲线阵列的相位干涉仪及其测向方法，目的是为了实现在天线阵列在非线性排布的情况下进行基线的设计和来波方向测量。根据本专利发明的基线设计方法进行测向时，保证一组3个天线的阵列的纵向间隔相等，在横坐标方向和纵坐标方向分别形成虚拟基线，即可抵消天线位置的纵坐标带来的影响，来波方向的最终计算结果只与天线的横坐标有关，将曲线阵列模型等效为一维阵列模型，从而实现了计算过程的降维。本发明可以解决在相位干涉仪阵列的实际排布过程中受到空间限制，无法进行线性布阵的问题；在相同的空间下，使用本专利发明的方法也可以布放更多的天线，从而达到更高的测向精度和解模糊正确概率。
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公开(公告)号：CN106950544B
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201710129064.5
申请日：2017-03-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明属于雷达信号调制类型的识别领域，具体涉及一种基于DSP实现的大时宽信号分段识别的方法。本发明包括以下四个模块：1原始信号数据分段截取模块；2分段数字正交混频、滤波、抽取模块；3频谱和时频特征分段计算模块；4综合判别模块。在DSP上做信号处理的时间长短决定与信号数据的长度，因此在保证信号识别效果不变的情况下，采用对原始采样数据分段数字混频正交变换的方法，减少需要处理的数据长度，然后综合每段信号数据的频谱和时频特征对信号进行识别，这样的处理方法，保证了信号处理的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN109859200A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910117583.9
申请日：2019-02-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明为一种基于背景分析的低空慢速无人机快速检测方法，属于四旋翼无人机快速检测领域。该方法主要包括如下步骤：在实际应用场合获取地面监控提供的图片序列数据，提取并量化图像中运动目标的信息，同时提取图像边缘信息进行背景分析，借此检测出低空慢速无人机。在背景分析的过程中，首先选取运动目标的邻近区域，进行分块处理，并统计各个分块内的边缘信息量；然后通过统计结果判断该运动目标的背景情况，保留天空背景下的疑似目标信息；最后对下一帧再次进行背景分析，若分析结果均为疑似目标，则判断为无人机。该方法具有实用性强、鲁棒性好、易于实现的特点，并能适应较复杂的气象条件，对镜头抖动、镜头转动、等不利因素有一定抗性。
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公开(公告)号：CN114488064B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210092658.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种距离‑速度联合估计方法，包括接收回波信号并进行下变频和模数转换处理；进行解相干处理，求得前向空间平滑之后的互相关矩阵；利用ESPRIT算法进行第一次粗估计，求得信号距离协方差矩阵和速度协方差矩阵并进行特征值分解并求出逆矩阵；对逆矩阵进行乘法变换得到辅助矩阵组，提取出速度矩阵组和距离矩阵组，得到估算速度‑距离范围空间；根据MUSIC算法进行精测快速估计，构造协方差矩阵；特征值分解，根据协方差矩阵计算出特征值和特征向量；进行谱峰搜索，构造速度和距离矩阵，得到MUSIC伪谱函数最小值，即速度、距离估计值，本发明保证估计精度的同时，拥有更好距离模糊性，降低运算复杂度，节省计算时间。
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