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公开(公告)号：CN110456816B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910602826.8
申请日：2019-07-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于连续终端滑模的四旋翼轨迹跟踪控制方法，属于多旋翼直升机的自主飞行控制技术领域。本发明针对四旋翼变量的耦合问题以及系统控制信号不连续问题，设计了一种基于连续非奇异终端滑模算法的四旋翼轨迹跟踪控制方法。该方法采用内环控制姿态和外环控制位置的控制方式，通过对CNTSMA的滑模切换面进行补偿和滑模参数自适应处理操作，有效解决了四旋翼系统飞行控制中的非线性、欠驱动和强耦合问题，并改善系统响应所产生的抖振现象，从而提高四旋翼无人机的轨迹跟踪控制精度和收敛速度。
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公开(公告)号：CN111065103B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201911263408.7
申请日：2019-12-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络领域，具体涉及一种多目标优化的无线传感器网络节点部署方法，包括以下步骤：对种群中的粒子进行初始化，计算群体中粒子的自身最好位置，设置算法的初始参数；对群体中各个粒子的目标函数进行计算；根据帕累托支配原则，将种群中的非支配解存入到外部档案中；创建网格，计算档案集里粒子的密度信息；在档案集里根据粒子的密度信息选取全局最优解，并更新粒子的速度和位置信息；本发明通过在多目标粒子群优化算法中引入虚拟力算子和变异算子对粒子中包含的传感器位置信息进行修正，加快了算法的优化收敛速度，避免算法陷入局部最优解，使算法在多目标优化部署问题中得到了符合要求的帕累托最优解集。
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公开(公告)号：CN112954814A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110107271.7
申请日：2021-01-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04W74/08 , H04B17/382 , H04B17/336 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种认知无线电中信道质量性接入方法，具体步骤为：本地网络有自己的演员网络与评论家网络，演员网络负责信道选择，与环境进行互动收集交互信息，评论家网络评价演员网络信道选择策略的优劣，但是本地网络不更新梯度，而是将梯度收集起来传递给全局网络，全局网络自身不与环境进行交互，其将各个本地网络收集到的梯度汇总起来，在自身上进行梯度更新，并且将更新后的网络参数再次传给本地网络。本发明综合考虑了信道质量和空闲概率，次用户能够有效避免接入劣质信道，大幅提高接入符合服务质量要求的接入成功率。
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公开(公告)号：CN112926832A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110111032.9
申请日：2021-01-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于定向突变搜索人工蜂群算法的干扰决策方法，步骤为：首先通过时间、空间、功率、频率和干扰样式五个方面对干扰机与雷达进行一对一的评估，将评估得到的效益值构建出干扰效益矩阵Bij；其次通过前方侦察机对雷达工作状态、雷达体制以及雷达的实际作战任务对雷达进行威胁等级评估pj；接下来利用干扰效益矩阵、雷达威胁等级和约束条件构建出雷达干扰决策模型以及目标函数；最后通过基于定向突变搜索人工蜂群算法求解，得到最优分配方案以及干扰收益值；再根据最优方案向各干扰机发布任务。本方法适用于多干扰机协同干扰组网雷达情况下的干扰资源任务分配，减少了迭代次数的同时平均收益值更大，并提高了寻优概率，具有很强的实用性。
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公开(公告)号：CN112529806A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011477985.9
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络信息最大化的SAR图像数据增强方法，将输入噪声矢量分解为不可压缩的噪声源z和隐变量c；通过构建生成器网络，生成虚假图像；构建鉴别器网络，将真实的SAR图像x和生成的虚假图像输入鉴别器网络D，输出判别结果；使用神经网络将辅助分布Q参数化并输出Q(c|x)的参数；最大化隐变量c和生成的虚假图像之间的互信息；基于Adam优化算法，对计算的损失值和学习率对生成器、鉴别器和Q网络分别进行梯度的反向传播，更新网络参数；交叉训练生成器网络，鉴别器网络和辅助分布Q网络直至达到纳什平衡；保存生成的虚假图像。本发明实现SAR图像数据的有效增强，从而缓解了SAR图像识别领域数据量不足和样本缺乏多样性等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112241589A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011060137.8
申请日：2020-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于系统可观测度的多水下无人艇协同运动编队设计方法，属于多UUV协同导航定位技术领域。首先，利用李导数弱可观测理论对系统可观测性进行初步分析，判别系统是否是可观测的，然后再利用矩阵条件数理论对系统可观测度进行定量的分析，最后根据计算得到的系统可观测都计算式设计多UUV协同系统编队运动方案。从而实现在不改变系统中惯性器件的测量精度的同时，通过提高系统运行时的可观测度使得系统整体的定位精度得到提高。本发明针对单主艇协同系统、双主艇协同系统分别进行了设计，以使得协同系统在运行过程中能够保持较高的可观测度，从而实现系统整体定位精度提高的目的。
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公开(公告)号：CN107860388B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201711026836.9
申请日：2017-10-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C21/20
Abstract: 一种基于混合拓扑结构的多机器人协同导航定位算法，其特征在于，包括如下步骤：搭建MMRS工作环境，测量工作环境中固定路标点的位置、移动机器人的初始位置和姿态信息；建立MMRS协同导航非线性系统方程，包括状态方程和观测方程；移动机器人开始工作，对MMRS协同导航系统按照EKF滤波框架进行时间更新；移动机器人分别对工作环境中的固定路标点以及其它机器人进行实时观测，获取观测信息；利用混合拓扑结构对系统进行量测更新；对MMRS中移动机器人的位姿信息进行更新，完成MMRS高精度协同导航定位过程。本发明方法利用混合拓扑结构可实现观测信息的高效率利用，能够同时解决MMRS协同导航中的非线性和不确定性问题，从而提高MMRS的协同导航定位精度。
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公开(公告)号：CN110501686A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910884600.1
申请日：2019-09-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明公开基于一种新型自适应高阶无迹卡尔曼滤波的状态估计方法，属于被动雷达跟踪中对高速运载体的状态估计领域。本发明包括：建立目标跟踪系统的非线性离散的状态模型和量测模型；根据目标跟踪系统状态维数选择最优自由参数κ；确立高阶UT获取状态采用点及权重；将采样点经非线性函数传递；将最优自适应因子带入到状态一步预测协方差矩阵；确立高阶UT获取量测采用点及权重；将采样点经非线性函数传递；增益矩阵的计算；后验状态估计输出和协方差矩阵的输出。本发明有效地抑制了强非线性机动目标和大突变对滤波器的影响，对不同采样间隔和不同转角率有很好的影响，减小了动态模型误差的影响。
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公开(公告)号：CN109302280A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201810870149.3
申请日：2018-08-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L9/06
Abstract: 本发明公开了一种AES密钥扩展方法，属于信息安全技术领域。针对AES密钥长度为128比特和192比特的情况，给出了具体的密钥截取规则，通过使用该密钥截取规则可以从sha256哈希函数的输出摘要中截取相应长度的密钥。对于128，192以及256位密钥的AES加密算法，攻击者即使知道相应的截取规则，那么其首先需要获取密钥在经过sha256哈希摘要函数生成的摘要，而根据sha256的特性除非经过遍历猜测其输出摘要，否则无法通过碰撞得到摘要信息，而遍历猜测输出摘要其复杂度为2^256，明显高于遍历128位密钥和192位密钥的复杂度。通过使用sha256哈希摘要函数的不可逆性保证AES密钥扩展方法的单向性，使用sha256的不可碰撞性提高了暴力破解密钥的难度，从而提高了AES密钥扩展的安全性。
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公开(公告)号：CN119906612A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510075792.7
申请日：2025-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于5G NAVSOP接收技术领域，具体涉及本发明属于5G NAVSOP接收技术领域，所述同步调节模块和信号预处理模块均接收5GNR信号，所述同步调节模块将信号传输至追踪单元，所述信号预处理模块将信号传输至伪距离获取模块，所述伪距离获取模块将信号传输至线性变换器，所述线性变换器与追踪单元相互传输信号；所述追踪单元包括相位旋转模块、EML鉴别器和预训练网络，所述相位旋转模块接收同步调节模块的信号并将其传输至EML鉴别器，所述EML鉴别器将信号传输至预训练网络，所述预训练网络将信号传输至线性变换器，所述相位旋转模块与线性变换器相互传输信号。本发明用以解决传统的EML技术所带来的定位精度低，伪距获取不稳定的问题。
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