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公开(公告)号：CN112287784B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202011121979.X
申请日：2020-10-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络与特征融合的雷达信号分类方法，将雷达信号转换为时频图像；采用图像处理方法对时频图像进行预处理，并分别制作为数据集1和数据集2；利用两个改进的EfficientNet模型分别提取为数据集1和数据集2更有效的特征；设计一种多特征融合模型，充分利用不同特征之间的关系，对提取数据集1和数据集2的特征进行融合；采用Adam算法对网络参数进行优化；利用SoftMax分类器获取分类结果。本发明能更充分提取雷达信号特征，从而提高雷达信号在低信噪比环境下的识别性能，可用于复杂电磁环境下的雷达信号识别等电子对抗中。
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公开(公告)号：CN113343796B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202110569016.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于深度学习与雷达信号调制识别技术领域，具体涉及一种基于知识蒸馏的雷达信号调制方式识别方法。本发明结合知识蒸馏的思想，利用知识蒸馏的网络压缩方法设计轻量化网络，对设备内存要求低，有利于集成到芯片，部署到终端设备。本发明提出利用两个教师网络完成知识蒸馏训练，将低信噪比情况下时频结构受损严重的雷达信号单独训练第二教师网络，得到软标签作为监督信息，能够提高轻量化网络在低信噪比情况下的识别正确率。本发明所提到的网络都采用的是残差网络，能够提取到时频图像更深层的特征，对多种雷达信号具有良好的适应性。本发明在使识别网络轻量化的同时，能够在较低信噪比下对雷达信号的调制方式有较高的识别正确率。
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公开(公告)号：CN113837059A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111104530.7
申请日：2021-09-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于监测预警安保技术领域，具体涉及一种规劝行人及时佩戴口罩的巡视车及其控制方法。本发明针对室内公共场合，通过巡检系统自身所携带深度相机采集的RGB彩色图像和深度图像完成室内栅格地图的构建；并通过相邻图片之间的特征匹配计算出检测巡视车相对于世界坐标系的位置，完成自身的定位；通过构建卷积神经网络模型，能够完成对于行人是否佩戴口罩的特征提取和识别；通过路径规划导航以及障碍物避障模块完成检测巡视车自主移动至目标的功能；最终通过目标跟随模块以及语音模块完成了巡检系统对未佩戴口罩行人的规劝功能以及对于防疫知识的宣传工作。
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公开(公告)号：CN112287784A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011121979.X
申请日：2020-10-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络与特征融合的雷达信号分类方法，将雷达信号转换为时频图像；采用图像处理方法对时频图像进行预处理，并分别制作为数据集1和数据集2；利用两个改进的EfficientNet模型分别提取为数据集1和数据集2更有效的特征；设计一种多特征融合模型，充分利用不同特征之间的关系，对提取数据集1和数据集2的特征进行融合；采用Adam算法对网络参数进行优化；利用SoftMax分类器获取分类结果。本发明能更充分提取雷达信号特征，从而提高雷达信号在低信噪比环境下的识别性能，可用于复杂电磁环境下的雷达信号识别等电子对抗中。
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公开(公告)号：CN111398896A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010253329.4
申请日：2020-04-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/06
Abstract: 本发明一种基于基准线成对交叉定位点距离的虚假点去除预处理方法，形成双站交叉定位点集合；以某一个站点A的某条视线矢量为基准线，与另一站点B的某个视线矢量的交叉定位点为基准点，计算基准点对应的站点C的成对交叉定位点集合；利用成对交叉定位点距离判断基准点是否为虚假点，若为虚假点，从双站交叉定位点集合中去除；遍历所有基准线对应的所有基准点，重复执行第二步与第三步；将预处理后的双站交叉定位点集合，用于后续数据关联，提高数据关联的效率，降低虚假点的干扰。本发明利用一种基于基准线成对交叉定位点距离的虚假点预处理方法，能够去除大量虚假点，降低了后续数据处理的计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111273215A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201911281522.2
申请日：2019-12-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了信道状态信息的通道不一致性误差校正测向方法，属于室内定位技术领域。实现步骤如下：对CSI测向算法进行建模；利用单天线数据计算直达波飞行时间ToF；成对天线间CSI数据平滑处理增加接收阵列孔径；利用直达波飞行时间ToF和直达波入射角度先验信息进行成对天线间幅相误差计算；根据离线数据建立不同来波方向情况下幅相误差表格，在线过程中对照表格动态选取Γ值，进行通道幅相误差校正和迭代测向。本发明解决了商用Wi-Fi网卡复杂的通道间幅相误差校正问题，保证了Wi-Fi网卡CSI测向的精度，有效降低基于商用Wi-Fi网卡的室内定位系统部署使用的复杂度和成本，应用前景广阔，而且操作简单、不需要专用设备、能有效适应室内多径环境。
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公开(公告)号：CN106920207B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710144510.X
申请日：2017-03-13
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T1/20
Abstract: 本发明提供一种基于硬件实现的空间平台像平面投影点实时计算的方法，DSP在接收图像的内外方位元素信息后，按照当前图像尺寸给其分块，首先按照一般的求解方式计算出这些像素块中心对应地心坐标系下的投影坐标，再根据这些求得的坐标，利用线性插值估计的方法，建立起像素之间对应的距离关系，然后通过这种关系，用FPGA恢复出所有像素的投影坐标，最后传送给DSP存于储存器。本发明既能够避免DSP进行重复大规模的计算，又能在保证数据精度的前提下，充分利用FPGA的数据处理能力，进而达到实时计算的效果。
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公开(公告)号：CN110764063A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910976041.7
申请日：2019-10-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于电子对抗技术领域，具体涉及使搜索效果更快更明显的一种基于SDIF与PRI变换法结合的雷达信号分选方法。本方法包括如下步骤：对雷达信号进行预分组；利用SDIF方法对预分选后的雷达分组建立到达时间级差直方图；依据雷达信号模型时域特点快速搜索提取雷达信号；建立一级差直方图快速分析参差信号；判断是否仍有复杂类型雷达信号残留；查询各模块分选结果。本发明的有益效果在于：预分选与主分选结合，将SDIF与PRI变换法结合作为主分选，SDIF部分对复杂雷达电磁环境中常规信号、参差信号、脉间捷变频以及脉组捷变频信号进行快速而有效的分选，PRI变换法部分分选剩余的抖动信号，各部分算法各司其职，承上启下，组合成有效快速的综合分选算法。
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公开(公告)号：CN110531321A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910787516.8
申请日：2019-08-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及雷达信号处理领域，具体涉及基于特征值的动态信道化子带频谱检测方法。根据信道化输出的第i路子带信号，经单通道信号的多通道转换，得到M×N维观测矩阵，构造采样协方差矩阵；根据采样协方差矩阵进行特征分解，得到相对应形式平均特征值和当前子带最小特征值，构造相应算法的检测统计量；根据实际情况通过虚警概率，得到相应算法检测门限的表达式；根据相应的检测算法的判决表达式，确定信号是否存在，即当α＞γ时，判断存在信号，否则不存在。相对于目前的经典频谱检测处理方法，本发明在低信噪比、低采样点的条件下，获得了更高的检测性能，提高了检测的精确程度，更加符合未来电子战中的信号电磁环境。
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公开(公告)号：CN109598294A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811407872.4
申请日：2018-11-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于软硬件平台的云端视网膜OCT识别智能诊断系统及其使用方法，包括光学相干断层扫描仪、医生客户端计算机、云端视网膜OCT识别服务器和交换机；所述光学相干断层扫描仪与医生客户端计算机相连接，医生客户端计算机通过交换机和云端视网膜OCT识别服务器相连接。本发明能快速正确鉴别脉络膜新生血管、糖尿病黄斑水肿、玻璃膜疣以及正常视网膜的OCT图像，本发明提出的一种基于嵌入式软硬件平台的眼科视网膜OCT云端服务器的智能诊断系统可以对诊前疾病的筛查、预防，就诊时医疗图像辅助诊断、检验结果分析、手术辅助，以及就诊后的医疗随访、慢性病监测、康复协助、健康管理等。
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