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公开(公告)号：CN110060698A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910287096.7
申请日：2019-04-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G10L21/0272 , G10L21/028 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于改进势函数的语音信号混合矩阵估计方法，包括以下步骤：步骤1：建立观测信号的线性瞬时混合模型；步骤2：对步骤1得到的单源点进行低能量点去除和归一化处理；步骤3：采用改进势函数估计混合矩阵。本发明所提出的混合矩阵估计算法适用于任意矩阵；本发明抗噪声性能好，即使在信噪比为5dB的情况下，也具有良好的准确度。
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公开(公告)号：CN105355010B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201510727028.X
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及一种海底管线信息检测实时传输系统，包括海底管线固定节点子系统、浮标节点子系统、舰船监控子系统，每个海底管线固定节点具有传感器接口单元、第一罗经模块、第一DSP信号处理单元、第一信号发射调理单元和第一矢量换能器；每个浮标节点具有第二矢量换能器、第二信号发射调理单元、第二信号接收调理单元、第二罗经模块和第二DSP信号处理单元；舰船监控子系统具有第三矢量换能器、第三信号接收调理单元、第三DSP信号处理单元和PC机；第二矢量换能器和第一矢量换能器之间可相互发送接收信息，第二矢量换能器和第三矢量换能器之间可相互发送接收信息。
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公开(公告)号：CN104374402B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201410571616.4
申请日：2014-10-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明公开了种位置未知条件下的星敏感器/加速度计粗对准方法。利用星敏感器提供的相对于惯性空间的姿态转换矩阵将加速度计输出信息投影转换至惯性系,根据重力加速度在惯性系投影为常值这信息特性,设计Butterworth低通滤波器并对投影结果进行提取,进而根据提取信息解算得到载体姿态角的粗略估算结果,完成粗对准过程。本发明方法使得粗对准过程不受惯性组件测量误差影响,不需要已知位置信息,适用于载体摇摆和升沉等运动,扩大了粗对准方法的使用范围,增强了捷联惯导系统粗对准方法的适用性。
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公开(公告)号：CN104243063B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410431708.2
申请日：2014-08-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明属于认知无线电频谱感知技术领域，具体涉及一种基于遗传算法的并行合作频谱感知的方法。本发明包括：初始群体的产生；个体修正；计算适应度函数；选取适应性最强的个体；变异；生存竞争；优胜者交叉；随机产生个体；个体修正；最适应个体直接进入下一代；截止。本发明能够充分考虑不同认知用户对不同异构信道感知性能的差异性、系统有效吞吐量以及感知时长，最优的确定感知策略，即确定感知任务分配和感知时长，相比随机感知方法，能够获得更大的系统有效吞吐量。
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公开(公告)号：CN105262526A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510726967.2
申请日：2015-10-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/04
CPC classification number: H04B7/0456 , H04B7/0486
Abstract: 本发明涉及一种基于最小化干扰投影矩阵核范数的干扰对齐方法,包括如下步骤:步骤1随机生成干扰抑制矩阵，设定迭代次数；步骤2：正交标准化干扰抑制矩阵；步骤3：以干扰投影矩阵的核范数为目标函数，实现最小化投影模值，计算预编码矩阵；步骤4：通信方向逆转，收发双方角色互换；步骤5：正交标准化互易信道下的干扰抑制矩阵；步骤6：以干扰投影矩阵的核范数为目标函数，实现最小化投影模值，计算互易信道下的预编码矩阵；步骤7：判断是否进行完所有的迭代次数；如果是，正交标准化所有的预编码矩阵和干扰抑制矩阵；否则，返回步骤2。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102394711B
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201110347523.X
申请日：2011-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供复杂环境下一种新的通信电台个体识别方法，包括以下步骤：对不同通信电台发射的同种通信信号进行重采样，将通信信号转化为离散时间信号序列，对重采样的离散通信信号时间序列进行相空间重构，将信号转化到不同的重构相空间下用以捕获不同重构相空间特征，利用一种新的分形盒维数算法计算不同重构相空间下的分形盒维数，得到一个分形盒维数特征向量，利用神经网络对得到的向量空间进行分类，进而达到了对不同的通信电台进行识别的目的。本发明可以在复杂多变的环境下，识别出不同通信电台的细微差别。
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公开(公告)号：CN102903084A
公开(公告)日：2013-01-30
申请号：CN201210359004.X
申请日：2012-09-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明的目的在于提供一种α稳定模型下的小波域图像噪声方差估计方法，包括对含噪图像进行小波域分解，进行α稳定模型下的原始系数参数估计，获得尺度参数和形状参数，从而获得原始系数的估计熵值；建立对角子带的含噪系数直方图，计算含噪系数熵值并记录子带系数熵值与原始系数熵值的熵值差、噪声方差的值；以步进量L更新噪声方差的值,重复上述步骤；对随机选取的1000幅不同图像重复上述过程，并计算在同一噪声标准差下的1000个熵值差的均值；建立噪声标准差与熵值差间的二次拟合关系获得拟合系数，从而获得方差估计表达式。本发明具有较强的鲁棒性，简化了模型参数估计和熵值的计算过程，易于计算和实现，具有更高的估计精度。
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公开(公告)号：CN120003529A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510055395.3
申请日：2025-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B60W60/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01C21/20 , G01C21/16 , G01C21/00 , G01C21/34
Abstract: 一种基于CNN‑LSTM‑Attention神经网络的轨迹预测方法及系统，属于机器学习和数据分析技术领域，解决IMU数据本身存在噪声和累积误差，从而导致轨迹预测的精度和可靠性降低的问题。方法包括：收集传感器数据，进行预处理，并划分为训练集和测试集，并对输入特征和目标输出进行标准化处理；构建混合神经网络架构，设定所述混合神经网络架构中各层的结构与参数，定义损失函数与优化器；采用训练集数据对所述混合神经网络架构进行训练，采用反向传播算法优化模型参数；计算预测轨迹与真实轨迹之间的误差指标，根据误差指标评估混合神经网络架构的预测性能；选择预测性能最佳的神经网络进行实时轨迹预测。本发明适用于智能交通系统、无人驾驶、路线规划等应用场景。
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公开(公告)号：CN116707862B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202310477858.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , G06F18/25 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 一种基于多网络融合模型的ADS‑B信号认证方法，它涉及一种ADS‑B信号认证方法。本发明为了解决航空环境所存在的非法入侵、辨识模糊的问题。本发明用航空器信号数据集对VAE模型进行训练，使模型能够在误差允许范围内对信号实现特征压缩与重构，并基于欧式空间误差度量方法，计算原始信号与重构信号之间的重构误差，在保证不高于10％的虚警概率下，确定重构误差门限，对信号重构误差高于门限的识别为异常设备，进行非法拦截，实现航空器信号的非法认证。本发明属于无线通信设备识别技术领域。
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公开(公告)号：CN116520861B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310492834.8
申请日：2023-05-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/485 , G05D101/10
Abstract: 本发明提出了基于改进Glasius仿生神经网络的静态目标搜索方法与装置，属于Glasius仿生神经网络技术领域，尤其涉及水下自主航行器的路径规划。解决了现有Glasius仿生神经网络，由于神经元刺激信号的时延和衰减的作用，而可能受到局部最优解的影响，导致全局搜索能力较差，目标搜索性能不理想的问题。所述基于改进Glasius仿生神经网络的静态目标搜索方法，采用改进Glasius仿生神经网络，根据所述先验信息、基础先验目标概率图以及初始结合概率图MAP0，进行迭代计算，通过时域滚动优化过程执行静态目标搜索任务。它主要用于水下自主航行器的路径规划。
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