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公开(公告)号：CN119867734A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411951068.8
申请日：2024-12-27
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于穿戴式动作次数统计技术领域，具体涉及一种可在线学习的穿戴式准周期性运动次数统计方法、程序、设备及存储介质。本发明选取被统计动作在持续运动期间的数据并构建为分析矩阵，利用分析矩阵的奇异向量和奇异值构建模板函数，利用模板函数对采集到的实时数据进行模板函数滤波，并统计滤波后数据中满足门限要求的波峰与波谷组合数，记为动作发生次数。本发明利用模板函数滤波可以降低其他运动对所需要统计动作的影响，能够准确地记录非连续动作的发生次数，提高动作统计的准确性；模板函数是通过在线数据训练得到的，可消除佩戴者个体差异，且可以定期或者根据用户指令对动作次数统计结果进行评估，如低于预期可重新训练模板函数。
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公开(公告)号：CN119275598A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411334222.7
申请日：2024-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于阵列天线综合技术领域，具体涉及稀布矩形平面阵列天线综合方法、程序、设备及存储介质。本发明将稀布矩形平面阵列天线综合方法转化为一个象限内阵元位置的优化问题，采用改进的麻雀算法，引入Kent映射种群初始化，增强了初始化种群的多样性；在发现者的位置更新策略中融合正弦余弦算法的思想，并引入一个非线性正弦学习因子，以增强全部搜索能力；最后将纵横交叉策略引入到麻雀算法中，通过改进监察者的搜索方式，提高优化精度。
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公开(公告)号：CN117518081B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202311472200.2
申请日：2023-11-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S5/08 , G01S5/02 , G01S3/14 , G06F18/23213 , G06F18/28
Abstract: 一种基于K‑Means聚类的最小化交叉熵DOA估计方法，涉及波达方向估计技术领域。本发明是为了解决现有DOA估计准确率低的问题。本发明包括：设定重复次数i，并获得第i次重复最小化交叉熵原子选择范围位置集合#imgabs0#构建第i次重复时正交最小二乘支撑集位置集合#imgabs1#根据#imgabs2#和#imgabs3#构建候选支撑集位置集合，并利用候选支撑集位置集合获取优秀支撑集位置集合#imgabs4#从而获得最优支撑集位置集合#imgabs5#根据当前重复次数i判断是否停止重复，若停止重复则执行利用最优支撑集位置集合#imgabs6#重构来波信号，获得重构后的来波信号#imgabs7#并估计来波信号角度#imgabs8#否则令i＝i+1。本发明用于估计来波信号和来波信号角度。
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公开(公告)号：CN114089363B
公开(公告)日：2024-08-02
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：CN113625242B
公开(公告)日：2023-09-29
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116527471A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310486451.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于雷达通信一体化信号技术领域，具体涉及一种基于NLFM的雷达通信一体化信号生成方法。所述方法包括：生成雷达非线性调频信号；生成二进制单极性码元，经过串/并变换电路以及2/4电平变换电路后，再进行十六阶正交振幅调制产生对应的通信符号；将生成的十六阶正交振幅调制通信符号调制在雷达非线性调频信号载波上，形成非线性调频十六阶正交振幅调制雷达通信一体化信号。本发明在原有的NLFM雷达信号上进行16QAM调制通信信息，该方法能够提高信号的频带利用率从而实现较高的通信速率，同时利用NLFM信号的距离旁瓣较低这一特性来降低一体化信号的距离旁瓣电平，从而提高信号的自相关性能。
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公开(公告)号：CN110320535B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201910592232.3
申请日：2019-07-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S19/21
Abstract: 本发明涉及一种基于小波包变换与空域处理的卫星导航接收机多干扰抑制方法，包括如下步骤：利用阵元数为N的阵列天线，经过射频处理和数字化处理，获得N通道T个采样点的数字接收信号数据矩阵；将各通道信号进行小波包分解，得到各通道信号子频带信号；选取各通道相同子频带信号构建子频带信号矩阵；对子频带信号矩阵进行空时滤波处理，获得空域滤波后子频带信号数据；对空域滤波后子频带信号数据进行消隐处理；将消隐出后的各子频带信号相加，得到后续处理所需要的数据。该方法能够在不增加阵列天线阵元个数的前提下增加接收机对抗宽带干扰的个数，且无需估计单个干扰信号特性。
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公开(公告)号：CN116016051A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211701282.9
申请日：2022-12-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于基扩展模型的FBMC‑OQAM系统信道拟合与估计方法，为解决FBMC‑OQAM系统双选信道估计结果准确度低、浪费通信资源、通信质量难以保障的问题。基于离散随机优化算法确定FO系统的导频结构，调制由FO导频符号、FO全零符号和FO数据符号组成的帧结构，生成基带发送信号；用基带发送信号和时频双选信道的脉冲响应得基带接收数据；用基扩展模型拟合时频双选信道信息，基带接收数据得到FO离散系统模型，根据FO离散系统模型的BEM表示获取时频双选信道的信道系数矩阵；构造无子载波间干扰结构，建立分布式压缩感知框架，将信道系数向量引入感知框架，得到新感知框架；利用稀疏自适应正交子空间追踪算法重构信道系数，得到估计的时频双选信道信息。
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公开(公告)号：CN111914427B
公开(公告)日：2022-08-02
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：CN113625309A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110836186.4
申请日：2021-07-23
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S19/22
Abstract: 本发明在静态环境下针对粒子滤波算法在参数估计过程中存在的粒子退化、粒子多样性降低的问题，提出一种无迹卡尔曼滤波算法与改进差分进化算法联合优化粒子滤波的新算法。该算法首先在粒子滤波重要性采样阶段引入无迹卡尔曼滤波为每个粒子计算其均值和协方差，并利用该均值和协方差“指导”采样，以避免粒子退化现象。其次，在差分进化的变异与交叉过程中采用一种自适应策略，避免其出现过早收敛的现象。同时，采用改进后的差分进化算法代替粒子滤波的重采样过程，克服了粒子多样性降低的问题。最后，利用新算法实现多径参数估计。经仿真结果表明，新算法在满足实时性要求的情况下，可有效地降低参数估计结果的波动幅度并减小其均方根误差。
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