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公开(公告)号：CN116757243B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310766481.6
申请日：2023-06-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06N3/006 , G06N7/08 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明提出基于混沌Levy多目标烟花算法的多任务分配方法，包括：构建预设优化目标的多目标多无人机任务分配模型；基于混沌机制与Levy变异多目标烟花算法对所述多目标多无人机任务分配模型进行迭代求解；基于迭代求解结果，完成多无人机任务分配。本发明引入混沌思想产生更优的初始群体，避免算法重复多次局部寻优；在搜索过程中采用的levy变异算子，增加种群多样性，提高算法的全局搜索能力；最后采用精英选择策略选择下一代烟花种群，缩短算法的运行时间。(56)对比文件曹磊;叶春明;黄霞.应用混沌烟花算法求解置换流水车间问题.计算机应用与软件.2016,(第11期),全文.
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公开(公告)号：CN110133632B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201910416928.0
申请日：2019-05-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于信息与通信工程的脉内信号类型识别领域，具体涉及一种基于CWD时频分析的复合调制信号识别方法。本发明利用了CWD算法对脉冲采样信号进行时频图像分析，能针对多种常规信号和多种复合调制信号进行分类识别。本发明相对于一般的瞬时相位法和短时傅里叶变换等时频分析方法有着更好的抗噪声性能，在较低信噪比的情况下也有良好的识别性能。
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公开(公告)号：CN113933782A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111200739.3
申请日：2021-10-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种信息缺失下的无源直接定位方法，步骤一，建立直接定位模型xh(t)，得到观测站获取的观测信息；步骤二，对选定的监测区域划分网格，根据网格点与观测站间的信息建立阵列流形矩阵步骤三，根据压缩感知算法要求，设计FOCUSS算法中观测量的稀疏表示d及字典矩阵Ψ；步骤四，采用二次加权FOCUSS算法进行直接定位模型中稀疏信号g的稀疏重构，得到重构出的稀疏信号gk；步骤五，对二次加权FOCUSS算法重构出的稀疏信号gk进行处理，求出目标位置。本发明采用一种新的方法更新每次迭代过程中的正则化因子，提高了计算与定位的准确性；采用二次加权FOCUSS算法解决源个数未知的无源定位问题，且能实现更高精度的稀疏信号恢复。
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公开(公告)号：CN111624549A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010408859.1
申请日：2020-05-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供非共视条件下无源滤波跟踪方法，由观测信息及模型建立系统状态方程和量测方程；判断是否发生非共视情形，调整过程噪声矩阵及其附加系数；根据可视观测站个数，确定量测矩阵维数并进行滤波跟踪中的预测、估计及更新。本发明在跟踪过程中出现非共视情形，即观测站在各时刻接收到的目标信息量不均等，为保证连续跟踪，给定不同的阶段过程噪声及非线性过程噪声附加系数，实时调节对目标预测值与观测值的信任程度，并应用更适合非线性系统的UKF算法，使得跟踪效果更加优越。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106503734B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610899753.X
申请日：2016-10-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于三边滤波器和堆栈稀疏自动编码器的图像分类方法。首先，使用三边滤波器获取平滑的图像，提取所述图像的像素的光谱‑空间特征的同时滤除退化图像的高斯、斑点和脉冲噪声；其次，使用改进的堆栈稀疏自动编码器进行高阶特征提取；最后，利用随机森林分类器进行有监督微调网络和分类。本发明将改进的堆栈稀疏自动编码器和随机森林分类器引入到高光谱数据分类中，作为一种深度学习架构，改进的堆栈稀疏自动编码器可以逐层地提取光谱数据的抽象的和有用的深层次特征，从而提高光谱数据的分类性能。本发明不仅适用于对高光谱图像进行分类，同时也可以对其他图像进行分类。具有很强的可移植性，更易满足图像分类的需求。
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公开(公告)号：CN109782232A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910036730.X
申请日：2019-01-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于雷达侦察与干扰领域，具体涉及到一种基于Cordic算法的N阶SSC盲移频干扰硬件实现方法。本说明包括以下步骤：通过ADC采样获取截取雷达的线性调频信号并进行参数测量和分析；对SSC干扰信号进行匹配滤波增益比的分析；对信号进行存储，基于Cordic算法求取其相位值，将其相位函数分为两路：一路将相位函数乘以参数N；一路将相位函数做延时τ后乘以(N-1)；将得到的两路相位函数相减，得到SSC盲移频干扰信号的相位，最后基于Cordic算法得到SSC盲移频干扰信号的实部和虚部；经过DAC后转发SSC盲移频干扰信号。本发明所用的Cordic算法运用移位和加减运算得到信号的相位函数，通过相位函数间的运算得到SSC盲移频干扰信号，大大简化了SSC盲移频干扰信号的FPGA硬件实现。
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公开(公告)号：CN108832945A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810630497.3
申请日：2018-06-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于信息与通信工程中的宽带数字接收机领域，具体涉及一种基于多相结构的高效MWC压缩采样数字接收机结构的实现方法。在原有的MWC接收机结构基础上将抽取模块前移到整个数字接收机的最前端，使整个接收机工作在数据速率较低的状态，更好地适于FPGA的工程实现。其中接收机的每一条支路都包括三个模块：串并转换模块、并行相乘模块和多相低通滤波模块。本发明验证了基于多相结构的高效MWC压缩采样结构数字接收机的正确性，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：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：CN102821303A
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201210319096.9
申请日：2012-08-31
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04N21/234 , H04N7/26
Abstract: 本发明提供一种像素级视频信息网络实时分级压缩传输方法，包括如下三步：在发送端对要传输的像素级视频信息的单帧视频图像以像素级方式逐一的进行分级压缩处理；对压缩编码后的像素级视频信息进行网络传输；在接收端对传输后的像素级视频信息根据需要进行显示。本发明采用分级压缩的方式对像素级视频信息进行压缩编码，一方面降低传输的数据量，使压缩后的像素级视频信息对网络宽带的要求降低；另一方面压缩编码后可以使用较少的数据表示更多的信息量，接收端对压缩后的像素级视频信息进行恢复时能够得到恢复质量较好的视频图像，从而提高了传输后的画面质量，这样就较好地平衡视频信号传输数据量、画面质量以及实时性之间的矛盾。
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