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公开(公告)号：CN105589080B
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201610152777.9
申请日：2016-03-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于卫星导航接收机抗干扰研究领域,具体涉及一种基于记忆矩阵准求逆的卫星导航抗干扰的装置及其抗干扰方法。本发明包括阵列天线模块、射频通道模块、A/D转换器模块、数字下变频模块、记忆矩阵计算模块、记忆矩阵准求逆模块、数字波束形成模块、数字上变频模块、D/A转换器模块。本发明提出了一种记忆矩阵准求逆的算法，并利用浮点数运算，提高了运算速度、精度，权值更精确，提高信干噪比；本发明可以在干扰源的干扰信号类型、干扰信号强度、干扰信号方位发生变化时，快速自适应计算出权值，抑制干扰信号。
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公开(公告)号：CN105005029A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510422798.3
申请日：2015-07-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
CPC classification number: G01S7/02
Abstract: 本发明提供的是一种基于数据场层次聚类的多模雷达信号分选方法，包括：根据截获的雷达样本信号建立数据场模型；优化数据场影响因子，划分网格，绘制等势线；采用削除势心法寻找数据空间的势心值；以数据空间的所有势心值为聚类中心对雷达信号特征参数进行层次聚类，完成对多模雷达信号的分选。本发明的方法能够基于多模雷达信号特征参数，根据移多模雷达信号参数构成数据空间性质完成多模雷达信号的分选，较好的解决了多模雷达信号分选时经常出现的“增批”等问题，分选精度较高。
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公开(公告)号：CN119471590A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411453834.8
申请日：2024-10-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/36 , G01S7/285 , G01S7/295 , G01S13/88 , G06F18/2323 , G06F18/23213 , G06F18/2132 , G06F18/2136
Abstract: 本发明属于雷达信号分选技术领域，具体涉及一种基于改进稀疏子空间聚类的雷达信号分选方法、程序、设备及存储介质。本发明根据同一子空间中雷达脉冲数据点之间的自表示属性将雷达脉冲序列构建为复杂网络，利用广义正交匹配追踪算法使得来自不同雷达的脉冲在复杂网络中的连接较少，从而降低了计算复杂度；借用图分割的思想，利用拉普拉斯谱分解挖掘同一部雷达脉冲信号的几何关联关系，以获得复杂电磁环境下的非理想雷达信号的高效分选。同时，本发明设计了一种基于能量校正割裂阈值的算法可以有效实现聚类中心个数的精确求解。本发明可有效解决截获复杂雷达工作状态参数混叠或缺失导致的分选错批问题。
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公开(公告)号：CN114200439B
公开(公告)日：2024-08-20
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：CN113625309B
公开(公告)日：2023-09-29
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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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN116165610A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211558464.5
申请日：2022-12-06
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种改进奇异值分解的海杂波抑制算法，包括：首先将脉冲压缩后的目标回波信号按周期重排成快慢时间维度矩阵，进行周期奇异值分解；然后构造出信号所对应奇异值的阈值和输入信杂噪比(SignaltoClutter PlusNoiseRatio,SCNR)的关系，利用阈值对奇异值指数比进行判决，实现自适应区分海杂波和目标信号；最后对重构后的目标信号进行双延迟线对消。本申请方法能适应目标回波序列信杂噪比的变化，对海杂波抑制的同时也确保对目标信号的损失降到最低。
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公开(公告)号：CN116016085A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310008646.3
申请日：2023-01-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04L27/26
Abstract: 一种基于快速哈里斯鹰优化的OTFS单音干扰抑制方法，涉及无线通讯技术领域。本发明是为了解决现有单音干扰抑制方法还存在对单音干扰的估计不够准确导致单音干扰抑制效果不佳的问题，同时还无法实现OTFS系统中对单音干扰的有效抑制的问题。本发明包括：利用单音干扰数据获得预估干扰中心；利用预估干扰中心初始化种群位置，根据适应度函数计算种群中个体位置适应度值，并将适应度值最小的个体位置作为最优位置利用进行种群位置迭代更新，获得估计干扰中心获取估计干扰中心为时的平移矩阵和获得去除单音干扰后的信号；利用逆平移矩阵和还原去除单音干扰后的信号，获得干扰去除后的OTFS接收的有用信号。本发明用于抑制OTFS单音干扰。
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公开(公告)号：CN113406672B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110669463.7
申请日：2021-06-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应加窗的分段线性调频干扰消除方法，包括：利用无线接收机获得数字化接收信号数据；对接收数据进行差分图干扰参数估计，检测线性调频成分的调频周期长度、调频起止位置与调频率变化情况；根据线性调频干扰的周期信息将接收的信号进行分段，对于不同段的含干扰信号补零并自适应地调整分数阶傅里叶变换所需的窗长度，最后通过分数域干扰抑制获得消除干扰后的信号并在时域去除残余干扰。本申请方法在对线性调频干扰抑制过程中，提高了干扰在分数阶域的聚集程度，减少了干扰与期望信号的交叠程度，在消除干扰成分时对期望信号损伤较小。
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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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