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公开(公告)号：CN114200439A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111498794.5
申请日：2021-12-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本方法针对空域目标跟踪存在的多普勒盲区问题，提出了一种基于多普勒盲区的多模式空域目标跟踪方法，其工作模式可根据目标与盲区的状态关系进行平滑地切换。该方法充分利用了多普勒盲区的先验知识，结合贝叶斯滤波器的各种优势，有效提升了目标在航迹中的连续性，降低航迹重启引起的漏检、误检概率，提升了跟踪精度。
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公开(公告)号：CN114089363A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111357819.X
申请日：2021-11-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于随机有限集的异构传感器信息融合和多目标跟踪方法，主要解决当前δ‑GLMB滤波算法仅针对单一传感器的不足，主要解决多目标跟踪时单一传感器易遭到干扰、毁伤而导致的航迹关联弱、跟踪精度低的问题。本发明方法借助雷达、光电、红外等异构传感器的量测值与对应的协方差，采用协方差交叉算法进行数据融合。与传统单一传感器方法相比，可以增强观测系统的信息感知力，提供多维度，高精度的目标感知信息，从而能够有效利用各异构传感器的优势，获得置信度更高的多目标量测集合，得到效果更为理性的多目标预测集合，有效提升滤波精度，具有良好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN113625242A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110836585.0
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明提供一种基于势距图联合PCA与改进云模型的雷达信号分选方法。主要研究了多模雷达信号分选中“增批”问题的解决方法，即将一种雷达的不同调制模式分选为多部雷达的问题。所述方法包括：利用势距图对多模式雷达信号进行预分选；通过PCA提取预分选后的主要特征作为雷达信号的新特征；利用改进云模型理论来计算数据簇之间的隶属度关系，并设定了简单高效的分类评价标准完成了多模雷达信号的分选。本发明的方法可以提高多模雷达信号的分选准确率，解决多模雷达信号分选中存在的“增批”问题，并在一定程度上提高了多模雷达信号分选的效率。
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公开(公告)号：CN111914427A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010797171.7
申请日：2020-08-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于面积归一化策略的多约束矩形阵列稀布优化方法。主要研究了多约束条件下的矩形平面阵列旁瓣电平抑制问题，所述方法包括：采用佳点集方法对参数进行初始化；通过计算归一化面积系数来优化阵列结构；利用动态加权策略对灰狼位置进行更新，采用灰狼优化算法完成稀布矩形平面阵列优化。本发明的方法可以简化矩形阵列结构，降低运算复杂度，提高算法寻优能力，降低峰值旁瓣电平。
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公开(公告)号：CN111308426A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201911260971.9
申请日：2019-12-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于单天线接收机的低信噪比周期调频信号检测与分离方法，属于无线电信号检测与分离领域。所述方法包括：利用单天线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行自相关运算，检测其中周期成分并估计其周期；根据截获信号的周期特性将截获的信号进行分割、重组，检测并提取重组后信号单频分量，最后进行信号重构，获得分离后信号。本发明能够降低检测与分离周期调频信号的计算量，同时提高信号检测与分离准确率，并且适用于多种非线性周期调频信号的检测与分离。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107749771A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201710837755.0
申请日：2017-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B1/7107
Abstract: 本发明公开了一种基于似然反馈的并行干扰消除算法，属于无线通信技术领域。所述方法包括：(1)基站接收机接收扩频信号，并对接收信号进行建模；(2)利用匹配滤波器，对所有用户的输出信号进行建模；(3)对多址干扰进行建模；(4)计算比特幅度估计；(5)进行并行干扰消除，得到消除多址干扰之后的信号。主要针对传统比特幅度估计方法中信号易突变、估计准确性差的问题，提出了新的比特估计方法；其次采用基于似然反馈的并行干扰消除算法，补偿了传统干扰消除算法实现时由于异步带来的信息丢失问题。本申请发明的算法的实降低了传输过程中的误码率，对无线通信扩频系统的进一步应用具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN107677717A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710726009.4
申请日：2017-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01N27/416
CPC classification number: G01N27/416
Abstract: 本发明提供的是一种海底管道外腐蚀检测装置及检测方法。通过对阴极保护下的海底管道表面电流密度分布和周围环境电场分布特点的分析，将电压差法应用于海洋环境下的油气输送管道外防腐层的破损检测中，并完成了系统硬件和软件部分的设计。硬件方面以数据采集卡为核心器件，实现对信号的高速采集，选取了合适的电化学信号测量探头，设计了信号放大电路和滤波、存储的数据处理模块；水上与水下处理机的远程通信由光纤传输模块实现；在硬件系统的基础上，基于LABVIEW开发环境编写了一套用于采集和分析海底管道环境电场电位信号的软件，能实现信号的采集与存储、形态滤波、频谱分析和破损腐蚀点报警等功能。
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公开(公告)号：CN105069760A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510535647.9
申请日：2015-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于F型双链量子遗传算法的小波阈值图像去噪方法。首先，对编码空间进行单值映射处理，缩小算法的搜索空间，增加搜索密度；其次在量子更新时引入了自适应步长因子，使步长随目标函数在搜索点处梯度的变化而变化，有效解决了目前传统寻优算法普遍存在的“振荡”现象所引起的全局最优解搜索困难的问题；最后，在染色体变异更新时提出了π/6门，改善了原来非门变异无法更新量子比特概率幅的缺点。本发明还将F_DCQGA优化算法应用于小波阈值去噪的阈值选择机制中，同时提出自适应阈值函数，进而完成对传统小波阈值去噪方法的改进。本发明提高了小波阈值函数的收敛速度和搜索精度。
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公开(公告)号：CN101958729A
公开(公告)日：2011-01-26
申请号：CN201010297778.5
申请日：2010-09-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B1/707
Abstract: 本发明提供的是一种直接序列扩频通信系统中快速线性调频干扰检测和抑制方法。充分利用直扩通信系统中在信道上传输的数据频谱类似白噪声的特点，若受线性调频信号干扰必定在瞬时能量频谱上有很强的峰值，也必定在时-频能量分布平面上存在明显的峰值线。在直扩通信系统接收端，在时频平面上选取几个不同时刻能量频谱峰值点，按照线性规律粗略估计出线调频斜率和分数阶Fourier变换的旋转角度α，然后根据参数进行p＝2α/π阶分数阶Fourier变换，若存在显著峰值则检测成功，然后利用一个迭代过程进行准确搜索，在分数阶Fourier变换域进行消波处理来抑制线性调频干扰。最后将去噪后信号输出给后续的处理过程。
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公开(公告)号：CN120031908A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202311574618.4
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T7/20 , G06F17/18 , G06F17/16 , G06N3/0442 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于混合驱动高斯过程学习的强机动多目标跟踪方法，所述方法包括如下步骤：步骤一、高斯过程建模；步骤二、超参数学习；步骤三、预测；步骤四、数据关联；步骤五、更新。本发明将模型驱动的时变CV模型集成到了数据驱动的高斯过程学习中，其综合了模型驱动和数据驱动方法的优势，不仅改善了纯数据驱动的跟踪不稳定性，还能在线学习任意未知的非线性目标运动模型，解决了模型驱动和数据驱动在机动目标跟踪中的理论局限性，实现了强对抗环境下强机动多目标的高精度鲁棒跟踪，并且在低检测概率和高量测噪声条件下同样保持较好的跟踪精度，体现了本发明方法的鲁棒性，为强对抗环境下的未来分布式作战提供了技术支撑。
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