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公开(公告)号：CN116299490A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310059340.0
申请日：2023-01-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S15/58 , G06F18/213 , G01S15/88 , G01S7/539
Abstract: 一种基于自适应多普勒滤波‑RadonFourier变换的水声多目标检测方法，本发明涉及多目标检测方法。本发明的目的是为了解决主动声呐积累多个低信噪比和低信干比的弱运动目标时，由于强干扰的“失配”会淹没弱运动目标积累峰值的问题。过程为：一：将主动声呐接收到的多目标多脉冲回波信号整理成二维矩阵；进行下变频得到基带回波信号，对基带回波进行脉冲压缩；二：得到速度下校正强干扰距离走动后的时域脉冲压缩信号；三：得到自适应陷波器多脉冲输出信号；四：对陷波器多脉冲输出信号作傅里叶变换，然后在频域上乘共轭相位，最后通过频域RFT变换完成多目标的相干积累；得到估计多目标的参数信息。本发明用于主动声呐探测弱运动目标领域。
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公开(公告)号：CN114371442B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210009394.1
申请日：2022-01-05
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛明深信息技术有限责任公司
Abstract: 一种基于DenseBlock的U‑net神经网络的水下DOA估计方法，它属于目标方位估计技术领域。本发明解决了现有水下目标DOA估计方法的稳健性差、分辨率低以及不能估计出目标强度的问题。本发明提出的U‑net网络通过监督学习，可以学习到CBF的PSF的特点，并将PSF的影响从方位历程图中去除，最终输出一个高分辨、窄主瓣、少旁瓣的干净的目标方位历程，由于本发明只依赖于CBF的方位历程，而CBF是白噪声背景下最稳健的波束形成器，因此本发明的稳健性优于传统的DOA算法；另一方面，由于本发明提出的U‑net网络对方位历程进行了二维处理，除了角度维度还能利用时间维度的信息，因此本发明的稳健性也优于CBF。本发明方法可以应用于水下DOA估计。
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公开(公告)号：CN114577212B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210196950.0
申请日：2022-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛明深信息技术有限责任公司
Abstract: 一种基于方位和频率的单站水下机动目标运动分析方法，它属于机动目标运动分析技术领域。本发明解决了现有目标运动分析方法无法实现机动目标运动分析，以及无法获取到中心频率的先验信息时运动分析方法的稳定性差的问题。本发明构建了新的方位频率TMA模型，减弱了中心频率对跟踪精度的影响，不需要已知中心频率f0就能对机动目标进行很好的目标运动分析，以达到对目标定位跟踪的目的，解决了传统算法需要预先已知中心频率的弊端。同时本发明方法适用于机动目标运动分析，给方位频率下的机动目标运动分析提供了一种新的方法。本发明方法可以应用于机动目标运动分析。
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公开(公告)号：CN109669160B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201910136384.2
申请日：2019-02-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/22
Abstract: 一种水下瞬态声信号的检测方法，属于多探测节点波形未知、频带未知的水下瞬态声信号检测领域。本发明为了提高对波形未知、频带未知瞬态信号的检测的稳定性，采用由多个以水听器阵为探测节点构成的探测网络，多节点则可以通过相关测得信号到达各节点之间的时延差，实现对声源位置的定位，从而估计出信号到达各测点的相对时间及相对幅度，从而达到剔除干扰的目的。充分利用信号的时频特性和空间相干特性，采取节点级和系统级联合检测的方式实现对瞬态信号的稳健检测。本发明适用于水下声信号检测使用。
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公开(公告)号：CN110703202B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201911005283.8
申请日：2019-10-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于多声学波浪滑翔机和水面无人艇的水下脉冲声定位系统，涉及水下定位技术领域，为解决现有技术中基于多声学波浪滑翔机水下脉冲声定位中通信困难的问题，本发明实现了多声学波浪滑翔机局部定位组网，本发明根据海深、声速剖面和任务要求定位区域确定AWG数目并设计出AWG和USV的最优阵型，并通过USV实施监测并控制AWG的阵型，同时保持USV自身在AWG的中心位置处以使通信变得容易和流畅，而且通信效率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114577213A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210198348.0
申请日：2022-03-01
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛明深信息技术有限责任公司
Abstract: 一种分布式多平台水下多目标关联与被动定位方法，它属于分布式多平台水下多目标定位跟踪技术领域。本发明解决了现有机动目标定位跟踪方法的定位精度低以及多目标关联的正确率低的问题。本发明在目标关联方法中引入目标线谱特征集，提出了基于频率特征多信息矢量融合的目标关联算法，解决了纯方位系统无法获取航迹、航迹关联难的问题，本发明方法可以给出正确的关联结果。本发明所提出的被动目标定位算法相较于传统的非线性贝叶斯滤波算法，引入了遗忘因子构建渐消容积卡尔曼滤波算法，联合最小二乘定位算法形成强跟踪滤波器。该滤波器无需给出目标迭代初值，而且仅利用CV跟踪模型就可以对机动目标被动定位。本发明方法可以应用于多平台水下多目标关联与被动定位。
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公开(公告)号：CN113484866B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110758839.1
申请日：2021-07-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于被动声呐方位历程图的多目标检测跟踪方法,属于水下多目标跟踪技术领域。解决了现有水下目标跟踪方法跟踪性能差的问题。本发明采用跟踪波门对目标初始航迹进行筛选，获得真实目标航迹，并根据每个采样时刻每个真实目标跟踪波门内落入点迹的个数确定目标跟踪方法；若真实目标航迹相交，采用MHT算法对跟踪波门内量测形成假设事件，并计算假设事件的概率，获得目标的状态更新方程；若真实目标航迹不相交，采用PDA算法分别对每个目标的量测点迹进行处理，利用波门内所有量测点迹与目标的关联概率对量测点迹进行加权，得目标的状态更新方程，利用对应的目标状态更新方程与MPUKF滤波技术结合对目标方位进行跟踪。本发明适用于水下多目标跟踪。
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公开(公告)号：CN114371442A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210009394.1
申请日：2022-01-05
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 青岛明深信息技术有限责任公司
Abstract: 一种基于DenseBlock的U‑net神经网络的水下DOA估计方法，它属于目标方位估计技术领域。本发明解决了现有水下目标DOA估计方法的稳健性差、分辨率低以及不能估计出目标强度的问题。本发明提出的U‑net网络通过监督学习，可以学习到CBF的PSF的特点，并将PSF的影响从方位历程图中去除，最终输出一个高分辨、窄主瓣、少旁瓣的干净的目标方位历程，由于本发明只依赖于CBF的方位历程，而CBF是白噪声背景下最稳健的波束形成器，因此本发明的稳健性优于传统的DOA算法；另一方面，由于本发明提出的U‑net网络对方位历程进行了二维处理，除了角度维度还能利用时间维度的信息，因此本发明的稳健性也优于CBF。本发明方法可以应用于水下DOA估计。
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公开(公告)号：CN110703259B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911005557.3
申请日：2019-10-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于运动声源的水下声学基阵通道间相位一致性校准方法，涉及一种水下声学基阵通道间相位一致性的外场校准方法，属于参数估计领域。解决了外场条件下水下基阵通道间相位校准时，由于声源位置不准确，导致基阵通道间相位校准精度差的问题。本发明利用单运动声源，发送宽带信号，利用测试船的实时位置坐标和水下声学基阵的实时位置坐标求得测试船方位信息，从而求得水下基阵通道间真实的相位差作为参考，进而得到通道间的相位差偏差值，从而对于对各探测通道接收的信号进行校准。本发明主要对水下声学基阵通道间相位进行校准。
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