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公开(公告)号：CN114488064A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210092658.4
申请日：2022-01-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种距离‑速度联合估计方法，包括接收回波信号并进行下变频和模数转换处理；进行解相干处理，求得前向空间平滑之后的互相关矩阵；利用ESPRIT算法进行第一次粗估计，求得信号距离协方差矩阵和速度协方差矩阵并进行特征值分解并求出逆矩阵；对逆矩阵进行乘法变换得到辅助矩阵组，提取出速度矩阵组和距离矩阵组，得到估算速度‑距离范围空间；根据MUSIC算法进行精测快速估计，构造协方差矩阵；特征值分解，根据协方差矩阵计算出特征值和特征向量；进行谱峰搜索，构造速度和距离矩阵，得到MUSIC伪谱函数最小值，即速度、距离估计值，本发明保证估计精度的同时，拥有更好距离模糊性，降低运算复杂度，节省计算时间。
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公开(公告)号：CN113726350A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110908254.3
申请日：2021-08-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的强相关自干扰对消方法，将DNN神经网络引入到收发同时系统强相关自干扰对消系统中，采用DNN神经网络拟合自适应对消系统模型，替代传统的自适应滤波算法，提出了基于DNN的强相关自干扰对消方法。该方法摒弃了传统的自适应算法，通过训练好的DNN网络模型，该系统模型可以实现对强相关自干扰信号的有效消除，从而可以更准确的从强相关自干扰信号中恢复出目标信号。
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公开(公告)号：CN109474318B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910036690.9
申请日：2019-01-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/0452 , H04B7/0456
Abstract: 一种多用户双向MIMO中继系统下包含直传链路的预编码方法，属于无线中继通信技术领域。本发明针对半双工模式下的双向中继通信系统，提出了一种基于完全信道下包含信源与多用户之间直传链路的预编码设计方案，中继预编码矩阵采用QR分解进行优化；用户预编码矩阵的优化是以MSMSE为准则，建立优化目标方程，并将优化问题转化成一个QCQP问题进行优化处理；用户端接收滤波矩阵的优化则通过对信源端和用户端分别求偏导方法求解直接求解最优化表达式；最后将用户预编码矩阵和接收滤波矩阵联合迭代至收敛，得到最优的预编码矩阵。该方法考虑直传链路对系统的贡献，可以有效提高系统的性能。
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公开(公告)号：CN112305506A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011156030.3
申请日：2020-10-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN的LPI雷达信号检测方法，使用CNN进行信号检测，将信号检测问题转化成基于CNN的特征提取问题，对截获到的雷达信号脉冲进行采样，将采样后的离散信号的同相分量和正交分量直接输入神经网络，实现在一定误差范围内的高准确率信号检测。本发明对不同SNR下的LPI雷达信号检测具有泛化能力；由于信号带宽、载频等参数的随机性，可以保证测试集具有泛化性，说明对未经训练的信号具有一定的泛化能力，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112217545A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011072159.6
申请日：2020-10-09
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: H04B7/0413 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种大规模MIMO系统检测模型的构建方法，模型由K层相同的网络迭代而成，每层网络分线性和非线性两个模块，线性模块结合已知信息的线性组合，并加入训练参数，对发送信号x进行线性估计。非线性模块对线性估计值进行多段映射，得到非线性估计值 此外，每层网络中加入残差系数可变的残差结构。构建的检测模型网络结构简单，且具有网络自适应能力强，收敛速度快，复杂度低的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112114313A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011013966.0
申请日：2020-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供结合正交匹配追踪算法的ISAR稀疏采样成像方法，通过发射一段完整信号，在接收端进行稀疏采样处理，通过稀疏的采样方式得到稀疏信号，然后采样后对稀疏的信号进行重构，再进行ISAR成像处理，可以得到更高质量的成像图形，且能提升信号采样频率的利用率。本发明不研究ISAR成像和OMP算法的新的方法，而是将OMP算法在采样方式上对采样信号进行处理，然后重构应用到ISAR成像领域来。本发明大大提升信号的利用率，并且能提升成像质量。
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公开(公告)号：CN107472299B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201710617238.2
申请日：2017-07-26
Applicant: 黑龙江瑞兴科技股份有限公司 , 哈尔滨工程大学
IPC: B61L1/16
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA相位检测的轨道交通计轴系统，包括设置在轨道一侧的第一车轮传感器和设置在轨道另一侧的第二车轮传感器，所述第一车轮传感器和第二车轮传感器通过计轴设备与控制室相连，所述计轴设备包括第一FPGA、第一调理电路、第二FPGA和第二调理电路：所述第一FPGA产生频率为f1的脉冲信号并通过第一调理电路发送至第一车轮传感器，第一车轮传感器返回的信号通过第一调理电路连接至第一FPGA进行数据处理；所述第二FPGA产生频率为f2的脉冲信号并通过第二调理电路发送至第二车轮传感器，第二车轮传感器返回的信号通过第二调理电路连接至第二FPGA进行数据处理；第一FPGA和第二FPGA将计数结果发送至控制室。提高调试效率，适用于高速运行的列车。
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公开(公告)号：CN108051781A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201710722264.1
申请日：2017-08-22
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于DBN模型的雷达信号工作模式识别方法，属于雷达信号处理领域。包括以下步骤：通过对雷达信号时频域参数分析，选取合适特征；对输入特征进行归一化处理；将归一化后的各特征加入DBN网络训练，仿真分析识别效果。本发明从雷达工作在不同的工作方式、实现不同的功能时，其发射的脉冲信号存在特有的变化规律的角度出发，选取合适的时频域变化参数特征加入深信度网络(DBN)网络以完成雷达信号不同工作模式的分类识别。DBN作为深度学习的重要模型，具备无监督学习和有监督学习学习的优点，可自动发掘数据所蕴含的规律。仿真证明，基于DBN模型的模式识别可有效识别出雷达的多种工作类型，对电子对抗情报分析工作具有重要意义。
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公开(公告)号：CN104901708B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201510054075.2
申请日：2015-01-30
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种压缩采样的宽带数字接收机及其信号处理方法。宽带数字接收机，包括模拟数字转换器、混频器、前置低通滤波器、抽取器、均匀信道化滤波器和信道选择模块，模拟数字转换器按采样频率fNYQ采集信号x(n)；混频器将接收的信号与伪随机序列混频，得到混频后序列前置低通滤波器对混频后序列进行滤波，得到滤波后序列抽取器对滤波序列后进行RD倍的整数倍抽取后得到序列均匀信道化滤波器将接收到的序列进行处理，得到M路输出信号信道选择模块从接收到的信号中选择出前R路信号得到最终的R路输出信号。本发明结构简单，能够降低系统复杂度，能够实现亚奈奎斯特采样。
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公开(公告)号：CN105717493A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610152735.5
申请日：2016-03-17
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及雷达与通信的信号识别及测向领域，具体涉及一种基于合成极化方法的被动雷达辐射源极化识别与测向系统。基于合成极化方法的被动雷达辐射源极化识别与测向系统，包括：(1)变极化天线，采用N路天线接收空间辐射信号，天线为曲折臂变极化天线，曲折臂天线在单一口径中包含有两个正交极化的天线，同时接收垂直和水平极化信号；(2)微波系统，微波系统将变极化天线接收到的垂直和水平极化信号进行幅度校正、相位校正后合成，并将合成后的极化信号混频后输出宽带、窄带两路信号，用于后续处理。本发明采用基于变极化天线、幅度校正和相位校正的合成极化方法实现被动雷达辐射源的识别与测向。
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