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公开(公告)号：CN103020955A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210464869.2
申请日：2012-11-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供的是一种邻域空间窗口的高光谱图像稀疏表示目标检测方法。其步骤是：步骤1：待检测像元的邻域空间窗口大小的确定；步骤2：利用贪婪追踪算法，计算邻域空间窗口内各像元的稀疏系数；步骤3：分别计算基于背景过完备字典重建的像元重建误差和基于目标过完备字典重建的像元重建误差，依据误差大小，判定像元是否为检测目标。本发明能够提高数据处理的可靠性、高效性，并进一步提高了目标检测的性能以及光谱图像目标检测处理的效率。
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公开(公告)号：CN118311670A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410427842.9
申请日：2024-04-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种海底阵的阵元位置无偏标校方法，它属于海底阵的阵元位置标校领域。本发明解决了传统方法对海底阵的阵元位置标校结果存在偏差的问题。本发明方法具体为：步骤一、构建基于伪时延信息的最小二乘估计器，再利用最小二乘估计器得到传播时延偏差、声速以及海底阵的阵元位置的初步标校结果；步骤二、利用泰勒级数展开建立传播时延、水面船位置的随机测量误差与估计偏差的关系式，并将步骤一中的初步标校结果作为真值代入关系式，得到估计偏差；步骤三、根据步骤二中计算出的估计偏差对初步标校结果进行偏差补偿，得到最终的标校结果。本发明方法可以应用于海底阵的阵元位置标校。
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公开(公告)号：CN118212264A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410319863.9
申请日：2024-03-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于粒子滤波的水下多平台多目标跟踪方法，本发明属于水下目标跟踪领域，涉及水下多平台多目标跟踪方法。本发明的目的是为了解决现有方法是先进行多维分配获得每时刻的定位结果，再根据定位结果进行跟踪，方法关联复杂，而且跟踪结果受限于关联的正确率的问题。过程为：步骤一、将观测区域均匀的划分成N个网格，将每个网格作为一个候选目标，计算候选目标p的关联概率和；N个候选目标对应N个关联概率和；步骤二、在观测区域内寻找关联概率和的峰值点，将超过可疑新生目标判决门限的峰值点所对应的候选目标都作为可疑新生目标；步骤三、基于粒子滤波对可疑新生目标进行跟踪，判断可疑新生目标是否为真实目标。
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公开(公告)号：CN118094925A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410242585.1
申请日：2024-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F17/11 , G06F17/16 , G01C21/00 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 一种基于次模优化理论的多被动传感器多目标关联方法，它属于多传感器多目标跟踪技术领域。本发明解决了数据关联过程中计算复杂度高、计算时间长的问题。本发明采取的主要技术方案为：步骤S1、构造被动传感器纯方位量测的关联成本函数；步骤S2、根据关联成本函数建立目标函数，再将目标函数转变为次模函数；步骤S3、根据步骤S2中的次模函数建立次模优化问题的目标函数，在约束下对次模优化问题的目标函数进行求解，获得各目标与量测值的关联结果，实现被动传感器与目标的关联。本发明可以应用于多被动传感器的量测与多目标的关联。
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公开(公告)号：CN117991190A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410327621.4
申请日：2024-03-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 基于动态变换水下弱目标检测前跟踪方法，本发明涉及水下弱目标检测前跟踪方法，属于水下弱目标跟踪领域。本发明的目的是为了解决现有检测前跟踪方法对于邻近目标，会出现量测模糊，两个目标的波束会合并，导致目标轨迹跟踪错误的问题。过程为：一、对被动声纳接收的阵列信号进行处理得到空间谱数据，作为量测数据；二、令k＝1，对第一帧水下目标的量测数据进行初始化，得到方位角、值函数、水下目标航迹回溯函数；三、令k＝k+1，对第k帧水下目标的量测数据进行处理，得到值函数和水下目标航迹回溯函数；四、判断k≥K，若是，执行五；若否，重复执行三，直至k＝K；五、保留大于判决门限的值函数对应的帧的水下目标；六、航迹回溯得到水下目标的轨迹。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117687033A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311691627.1
申请日：2023-12-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/66 , G01S7/539 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/2321
Abstract: 一种多目标被动跟踪方法，它属于多目标跟踪技术领域。本发明解决了在强目标与弱目标方位历程交叉场景中，被动声纳有限分辨率导致弱目标跟踪结果出现标签误配的问题。本发明首先利用被动声纳估计的目标方位和线谱频率信息构建增广状态目标运动方程和量测方程。其次根据增广状态目标运动方程和量测方程推导增广状态高斯混合概率假设密度滤波器。最后利用密度聚类算法对高斯混合概率假设密度滤波器估计的目标状态向量进行聚类，实现目标被动跟踪。本发明方法可以应用于多目标被动跟踪。
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公开(公告)号：CN117214901A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311171597.1
申请日：2023-09-12
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于稀疏贝叶斯学习的目标方位估计方法，它属于声呐被动测向技术领域。本发明解决了在水下平台自噪声背景下，现有方位估计方法仍然存在估计精度低的问题。本发明方法采取的技术方案为：步骤一、建立存在平台自噪声时远场信号阵列接收模型；步骤二、根据步骤一中的接收模型，建立平台自噪声下的稀疏贝叶斯学习框架，并根据建立的稀疏贝叶斯学习框架得到声源信号功率估计模型；步骤三、将接收数据协方差矩阵投影至噪声子空间，获得平台自噪声协方差矩阵估计模型；步骤四、根据声源信号功率估计模型和平台自噪声协方差矩阵估计模型获得声源目标方位估计结果。本发明方法可以应用于目标方位估计。
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公开(公告)号：CN110132281B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201910424453.X
申请日：2019-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于询问应答模式的水下高速目标高精度自主声学导航方法，包括以下步骤：首先，由获取到的时延信息估计目标径向运动速度，进而获得目标到应答器的距离信息，依据此距离信息构建声学自导航模型并确定权系数；其次，根据自导航模型和权系数确定目标函数，并利用传统方法解算得到的目标位置作为优化算法的搜索初值；最后，采用LMS牛顿算法解算获得目标位置。本发明引入了目标径向速度参量，消除了由目标运动速度引起的模型误差，受目标运动速度影响小；引入了权系数，对误差较大的成分给予较小的权重，有效提高了水下高速运动目标的自导航精度；采用LMS牛顿算法结构简单，计算量小，稳健性强，收敛速度快，便于实时实现。
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公开(公告)号：CN116879839A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310843276.5
申请日：2023-07-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于粒子滤波策略的无源声学定位方法，涉及水下多目标定位技术领域。本发明是为了解决现有无源声学定位方法在还存在容易出现目标漏检，从而导致定位目标丢失的问题。本发明包括：对观测区域网格化，利用每个网格似然值获取航迹起始位置所在网格，在航迹起始位置所在网格内初始化粒子；在初始化后的粒子中采样，利用粒子n的状态计算粒子n的似然值；判断n是否小于粒子总数np，若n＜np，令n＝n+1，重新粒子采样；若n≥np则粒子似然值和，判断目标轨迹是否终止；若目标轨迹未终止，则利用粒子权值获取有效粒子数量；利用有效粒子数量判断是否进行重采样，最后利用粒子权值估计目标状态。本发明用于水下目标定位。
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公开(公告)号：CN115656994B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202211231660.1
申请日：2022-10-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/52
Abstract: 双基地有源探测拖曳阵阵形实时校准方法，涉及拖曳阵阵形识别与校准领域。解决了传统的估计阵形的声学方法中的自校正方法计算量过大，而有源校正方法难以配备合作校正源，且缺少相干干扰抑制算法，难以实现准确、实时的阵元位置参数估计的问题。本发明方法对各阵元信号进行p0阶的FRFT变换，在FRFT域进行直达波的提取，也即：对阵元信号峰值提取，并将直达波作为校正信号，利用各阵元直达波在FRFT域内峰值间的相位关系实现拖曳阵阵形的估计，得到两个估计阵形；根据拖曳船辐射噪声在两阵形下近场空间谱强度的差异，并对获得两个估计阵形进行筛选校准，从而获得输出阵形。本发明主要用于阵形校准。
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