-
公开(公告)号：CN114169402A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111354267.7
申请日：2021-11-16
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 大连中睿科技发展有限公司
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/50 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于门控循环单元的探地雷达地下空洞目标自动识别方法。所述门控循环神经网络的GRU有两个门：重置门和更新门；重置门主要决定了到底有多少过去的信息需要遗忘，根据输入xt，当前重置门的输出rt和上一时间步隐藏状态ht‑1得到候选隐藏状态如果重置门近似0，上一个隐藏状态将被丢弃；而更新门帮助模型决定到底要将多少信息传递到未来，或到底前一时间步和当前时间步的信息有多少是需要继续传递的，更新门zt根据上一时间步的隐藏状态ht‑1和当前时间步的候选隐藏状态得到当前的隐藏状态ht；重置门和更新门的激活函数σ是sigmoid函数。本发明解决现有方法难以检测识别地下空洞目标的问题。
-
公开(公告)号：CN113780361A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110944158.4
申请日：2021-08-17
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
Abstract: 本发明提出一种基于2.5D‑CNN算法的三维探地雷达图像地下管线识别方法，所述方法包括步骤1：对已经得到的探地雷达的三维回波图像进行直达波去除，以及小波去噪；步骤2：将已预处理的探地雷达的三维回波图像进行标注，分别为横向管线、纵向管线、地下空洞和无目标四类，并将其打乱，随机分配至训练集和验证集；步骤3：利用步骤2的训练集和验证集对2.5D‑CNN的神经网络模型进行训练，得到训练好的权重模型；步骤4：利用步骤3获得训练好的神经网络模型，对探地雷达三维回波图像进行管线目标识别检测。本发明解决了传统方法识别地下管线目标效率低以及准确率低的问题。
-
公开(公告)号：CN113156380A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110297007.4
申请日：2021-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/36
Abstract: 基于收发失配处理的主瓣噪声压制干扰自适应抑制方法，涉及雷达抗干扰领域。本发明是为了解决目前的抗主瓣噪声干扰技术抑制干扰时会出现目标自消甚至导致目标能量被削弱以及面对宽带噪声压制干扰的问题。本发明包括：设计与雷达探测信号正交的失配滤波器；利用失配滤波器在接收端对雷达阵列接收到的回波进行失配处理，滤除雷达回波中的目标信号，得到“干净”的干扰与噪声样本，并用干扰与噪声样本获得不含目标的干扰噪声协方差矩阵；利用雷达探测信号构造匹配处理通道并对回波进行处理，获得匹配处理结果；将干扰噪声协方差矩阵对匹配处理输出结果在雷达空域目标检测区域内逐个方位进行自适应波束形成处理。本发明用于主瓣噪声压制干扰抑制。
-
公开(公告)号：CN112363207A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011096296.3
申请日：2020-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AODV协议的LoRa组网地震监测系统及监测方法，属于地震监测技术领域。地震监测系统包括：LoRa终端节点、LoRa基站、云服务器和用户平台，LoRa终端节点和LoRa基站数据互通，LoRa基站和云服务器数据互通，云服务器和用户平台数据互通。本发明借助LoRa通信实现了低功耗的用于地震监测的组网，同时解决了在地震发生时传统有线组网线路断路的问题，以及无线组网中的基站节点损坏情况下的数据传输问题，建立起稳定可靠的地震监测系统。
-
公开(公告)号：CN107167775B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201710368938.2
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 一种基于认知雷达抗多跳杂波干扰波形设计方法，本发明涉及抗多跳杂波干扰波形设计方法。本发明的目的是为了解决现有方法实现了多跳杂波与一定范围内目标的分离，但同时牺牲了部分多普勒检测区间，区间大小取决于多跳杂波扩展宽度，影响目标的正常检测的缺点。过程为：一：雷达向外发射线性调频连续波信号，雷达对回波信号进行距离多普勒二维处理，得到回波信号中多跳杂波在多普勒谱上的宽度以及所处位置；二：在线性调频连续波基础上进行相位调制，得到UT(t)；根据得到的多跳杂波的宽度求得三次相位编码系数，实现多跳杂波的压缩；三：对UT(t)进行二次相位编码，使多跳杂波在多普勒谱上具有可控的搬移。本发明用于雷达抗杂波技术领域。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107167775A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710368938.2
申请日：2017-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 一种基于认知雷达抗多跳杂波干扰波形设计方法，本发明涉及抗多跳杂波干扰波形设计方法。本发明的目的是为了解决现有方法实现了多跳杂波与一定范围内目标的分离，但同时牺牲了部分多普勒检测区间，区间大小取决于多跳杂波扩展宽度，影响目标的正常检测的缺点。过程为：一：雷达向外发射线性调频连续波信号，雷达对回波信号进行距离多普勒二维处理，得到回波信号中多跳杂波在多普勒谱上的宽度以及所处位置；二：在线性调频连续波基础上进行相位调制，得到UT(t)；根据得到的多跳杂波的宽度求得三次相位编码系数，实现多跳杂波的压缩；三：对UT(t)进行二次相位编码，使多跳杂波在多普勒谱上具有可控的搬移。本发明用于雷达抗杂波技术领域。
-
公开(公告)号：CN106763398A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611071263.7
申请日：2016-11-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种应用于机电设备隔振的基于压电的模块式主被动一体化正交隔振平台，用来解决目前隔振器对微振动隔振效果不明显，工作空间受限问题，尤其适用于航天工程如空间相机、干涉仪等对微小振动敏感的高精度设备的隔振。本发明包括3个无间隙主被动隔振模块，每个模块由两个正交支链构成，包括有球型凹槽的上下转接板、无间隙球铰、球铰压板、力传感器、剪切型橡胶隔振器、压电作动器、螺钉。无间隙主被动隔振模块可单独使用，也可根据隔振需求，将模块以不同布置方式组成正交Stewart隔振平台、八杆隔振平台等。本发明可以实现包括超低频在内的全频段微振动有效衰减，具有模块化、小型化、轻量化、低能耗、响应速度快、高精度等特点。
-
公开(公告)号：CN104033539A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410246100.2
申请日：2014-06-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: F16F15/18
Abstract: 本发明提供基于压电作动的紧凑型主被动一体化隔振器，由主动执行器和被动隔振装置两大部分组成，主动执行器包括外套筒、后挡块、压电陶瓷堆、力输出杆的、直线轴承、调整件组成；被动隔振装置与主动执行器公用一个外套筒，将丁基合成橡胶硫化在外套筒与被动隔振装置的力传递杆的杆径之间，力传动杆伸出外套筒一侧的外圆车螺纹。本发明的基于压电作动的紧凑型主被动一体化隔振器结构简单、自身质量小，内部结构紧凑，解决压电陶瓷不能承受径向载荷的问题，整体尺寸较小，适合安装于各种隔振平台上，结构间隙极小，可达到较高控制精度，耐久性好，特别适用于航天航空环境和对隔振装置空间较小、控制精度要求较高的敏感仪器的隔振。
-
公开(公告)号：CN101285160B
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN200810064574.X
申请日：2008-05-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: C22F3/02
Abstract: 焊接铝基复合材料使焊缝区域增强相均匀分布的方法，它涉及铝基复合材料焊接的方法。它解决了现有焊接铝基复合材料时焊缝区域的增强相分布不均且难以控制的问题。方法：一、对铝基复合材料进行加热，然后将填充材料填充到焊缝中，并加热至成为液相，超声处理后冷却；二、冷却至焊缝金属的固相占焊缝金属总体积的30％～60％再进行超声处理，空冷至室温，即得焊缝区域增强相均匀分布的铝基复合材料的焊接接头。本发明得到的铝基复合材料接头的焊缝区域增强相分布均匀，界面结合良好，而且具有良好的力学、物理性能，为焊接铝基复合材料开辟了一条新的途径，为铝基复合材料在工业领域的广泛应用打下了良好的基础。
-
公开(公告)号：CN114882236B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202110542902.8
申请日：2021-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 北京机电工程总体设计部
IPC: G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G01S13/88
Abstract: 本发明提供一种基于SinGAN算法的探地雷达地下空洞目标自动识别方法。步骤1：利用SinGAN算法对已获取的地下空洞目标的探地雷达回波图像进行图像增广处理，得到处理后的具有相似分布的探地雷达回波图像；步骤2：对步骤1生成的探地雷达回波图像进行标注明确相关目标像素位置；步骤3：将步骤2中已标注的数据随机分配至训练集和验证集；步骤4：利用步骤3的训练集和验证集对深度学习目标识别算法进行训练，得到权重模型；步骤5：将步骤4获得的权重模型输入已有深度学习算法模型，对地下空洞目标探地雷达回波图像进行目标识别检测。本发明解决现有方法难以检测识别地下空洞目标的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
64
records
(took 0.07 seconds)
