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公开(公告)号：CN107634768A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710810433.7
申请日：2017-09-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发提供了一种基于FPGA的MWC压缩采样宽带数字接收机PDW形成方法，属于信息与通信工程中的电子对抗领域。首先通过混频模块将信号搬移至基带，通过低通滤波器获得基带压缩采样信号，再进行降速抽取，使得数据量大幅下降以便于硬件实现。将抽取后的信号输入进CORDIC模块进行幅度和相位的提取，通过利用相位差测频法测出子带频率，并利用多信道信号并行信道化方式通过对频率计算模块计算得到信号所在子带，从而得到信号的绝对载频。通过门限判决法进行脉冲提取，用脉冲提取出的信号到达和消失时间计算得到脉宽。本发明验证了基于MWC压缩采样结构数字接收机的PDW数据形成物理实现的可行性，为后续基于该新型接收机的整体系统的FPGA实现奠定了理论和硬件实现基础。
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公开(公告)号：CN104035074A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410239336.3
申请日：2014-06-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/021
Abstract: 本发明属于空间谱估计领域，具体涉及一种基于空间谱估计算法的雷达与诱饵信号识别方法。本发明包括：得到窄主瓣的雷达方向图以及宽主瓣的诱饵方向图；在方位角范围内，使雷达方向图取副瓣部分，诱饵方向图取主瓣部分；估计出信号的波达方向并得到谱峰值；提取每次MUSIC算法得到的信号的谱峰值进行对比，根据谱峰值的波动程度对信号进行识别。根据雷达的主副瓣特性，利用方向图主副瓣对信号的影响以及信号在空间谱估计中的谱峰变化，能够在多个同时到达信号中识别出雷达信号，不仅得到了各个信号的波达方向，而且起到了信号识别的作用。
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公开(公告)号：CN101145860B
公开(公告)日：2010-09-08
申请号：CN200710072485.5
申请日：2007-07-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种实时校正信道相位与幅度的装置与方法。由开关3、开关4、开关16、锁相源17、混频器18、功放19、0-60dB衰减器20、频综器25、扫频源21、放大器22、滤波器23、0-60dB衰减器24和信号处理器组成。本发明采用实时的动态的校准，克服了当前用系统补偿或用软件根据某种状态的补偿，不能实现动态校准，校准Vφ随时间温度漂移、信噪比变化，相位噪声随机变换的系统，实现高精度测向。
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公开(公告)号：CN100554996C
公开(公告)日：2009-10-28
申请号：CN200710072476.6
申请日：2007-07-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是警戒雷达主副瓣跟踪装置及其跟踪方法。由天线1～5，伺服平台6，PIN衰减器7～11，高放12～16，混频器17～21，中放22～26，本振组27，数字接收机28，检波器29～33，求和电路34，信号处理器35组成，天线1～5安置在伺服平台6上，天线分别接PIN衰减器7～11的输入，PIN衰减器的输出连接到高频放大器12～16的输入，本振组27受处理器控制，产生与入射信号频率有固定频差的微波信号，与高频放大器输出信号一起输入到混频器17～21，混频器17～21的输出连接至中频放大器22～26的输入，中频放大器22～26的输出连接到数字接收机28和检波器29～33，检波器29～33的输出经过求和电路34与数字接收机28的输出连接至信号处理器35。本发明利用微波前端到达信号和信号处理器对微波前端的控制，将EKF(扩展卡尔曼滤波)算法与导弹控制量接合，实现同时捕获雷达主、副瓣，达到精确打击的目的。
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公开(公告)号：CN119398102A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411520948.X
申请日：2024-10-29
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 上海无线电设备研究所
Abstract: 本发明公开一种雷达干扰决策方法和装置、系统、存储介质，包括：步骤S1、根据雷达‑干扰机对抗环境，得到雷达工作模式转换与干扰机释放干扰信号间的潜在联系；步骤S2、将当前雷达工作模式对应的威胁等级作为环境状态参数输入到基于自适应贪婪调节和优先双重经验回放的竞争双重深度Q网络决策结构中进行价值评估、经验录入、经验抽取和参数更新操作，得到雷达干扰决策结果。采用本发明的技术方案，解决传统强化学习算法存在策略收敛效果较差和经验存储方式不足的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117057991A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311025033.7
申请日：2023-08-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/094
Abstract: 一种基于生成式对抗网络的红外单像素成像方法，涉及红外单像素成像领域。本发明是为了解决现有红外单像素成像方法还存在成像分辨率低以及无法对缺失部分图像复原的问题。本发明包括：利用高分辨率完整图像集获得标签数据集HR，对标签数据集HR缩放和玫瑰线扫描，获得低分辨率图像集LR；利用HR和LR对第一生成式对抗网络预训练，获得预训练完成的第一生成式对抗网络；利用LR和HR训练第二生成式对抗网络，获得训练好的第二生成式对抗网络；对预训练好的第一生成式对抗网络和训练好的第二生成对抗网络的对应的数插值，获得红外单像素成像网络。将待成像的低分辨率稀疏图像输入到红外单像素成像网络中，获得高分辨率完整图像。本发明用于红外单成像。
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公开(公告)号：CN116736239A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310711107.6
申请日：2023-06-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于自编码器和DDPG算法的干扰波形设计方法，具体涉及一种基于自编码器和深度确定性策略梯度算法的针对电子战干扰雷达检测环节的认知干扰波形设计方法。为了解决传统干扰波形设计得到的干扰波形降低了电子干扰的作战效果，无法对智能化的认知雷达形成有效干扰的问题。它将高斯白噪声和雷达信号生成干扰信号的过程以干扰信号生成滤波器表示，通过干扰信号和雷达信号通过反卷积操作得到对应的干扰信号生成滤波器的冲激响应，通过自编码器和DDPG算法对干扰信号生成滤波器的冲激响应进行调控，针对干扰有效区间、功率比等进行优化，基于恒虚警检测的实时反馈生成认知干扰波形，使干扰波形能够随着实际环境的变化进行随时优化。属于雷达干扰领域。
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公开(公告)号：CN114221667B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202111491329.9
申请日：2021-12-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种通信系统接收端已知信号消除方法及系统，包括构建接收端接收信号模型为y(t)＝s(t)+d(t)+N(t)；接收信号y(t)依次通过带通滤波器和低噪声放大器，然后与本地载波相乘后通过低通滤波器进行带通滤波，通过ADC进行模数转换，得到接收信号y(n)＝s(n)+d(n)+N(n)；利用y(n)＝s(n)+d(n)+N(n)制作数据集，包括训练集yx(n)和测试集ye(n)；将训练集yx(n)和测试集ye(n)分别与参考信号I(n)进行整合，得到输入训练集hx(n)＝[yx(n)，I(n)]和输入测试集he(n)＝[ye(n)，I(n)]；初始化DNN神经网络参数，利用输入训练集hx(n)＝[yx(n)，I(n)]训练DNN神经网络，保存训练好的模型；将输入测试集he(n)＝[ye(n)，I(n)]送入到训练好的DNN神经网络模型中进行处理，得到输出目标信号s′(n)。本发明对已知干扰信号到达的时间没有要求且可以有效的消除已知干扰信号。
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公开(公告)号：CN116224219A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310136558.1
申请日：2023-02-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种阵列误差自校正原子范数最小化DOA估计方法，涉及阵列信号处理领域。本发明是为了解决现有DOA估计方法还存在无法在不增加辅助源的同时保证DOA估计的准确度且计算量较小的问题。本发明包括：采集天线接收到的信号数据；获取天线接收到的信号数据的协方差矩阵，然后对协方差矩阵进行特征分解排序获得噪声能量，从而获得没有噪声误差的协方差矩阵；利用没有噪声误差的协方差矩阵获取信号接收阵列的幅度误差估计值；根据信号接收阵列的幅度误差估计值构建阵列误差自校正原子范数最小化模型，并将阵列误差自校正原子范数最小化模型转化为半正定规划过程；利用半正定规划过程的最优解获取估计信号的DOA参数信息。本发明用于信号接收阵列误差估计。
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公开(公告)号：CN110535475B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910813243.X
申请日：2019-08-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明公开一种分层自适应归一化最小和译码算法，属于LDPC译码技术。本发明包括：将LDPC码的校验矩阵H分为s层，保证每层列重最大为1；系统接收信道信息初始值，初始化校验节点信息和后验概率信息；根据上一层得到的后验概率信息和校验节点信息更新变量节点信息；根据更新后的变量节点信息更新当前层的校验节点信息；根据更新后的变量节点信息与校验节点信息更新后验概率信息；对后验概率信息进行硬判决，并判断硬判决得到的码字是否满足终止标准。本发明通过采用动态归一化因子，使最小和算法中的校验消息幅度更逼近BP算法中校验消息幅度，从而使其译码性能优于普通分层归一化最小和算法。
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