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公开(公告)号：CN117609886A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311742024.X
申请日：2023-12-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F18/2415 , G06F16/36 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于GraphSAGE的舰艇编队个体目标识别方法，它属于信息与通信工程的电子侦察领域。本发明解决了当目标自身属性信息缺失的情况下，现有方法对舰艇编队中个体目标识别的准确率低的问题。本发明方案为：步骤一、根据获取的舰艇编队中每个目标的属性信息以及目标间的通信链路信息构建知识图谱，将构建的知识图谱转化为图模型；步骤二、对图模型中的节点特征进行预处理得到预处理后的节点特征，根据预处理后的节点特征构造特征矩阵；步骤三、利用特征矩阵对模型进行训练，直至在特征矩阵的已知节点上识别准确率达到阈值时停止训练，获得训练好的模型；同时得到对未知节点的目标识别结果。本发明可以应用于舰艇编队个体目标识别。
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公开(公告)号：CN117217135A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311334669.X
申请日：2023-10-16
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/32
Abstract: 一种基于DDPG的宽带数字编码超表面单元设计方法，涉及数字编码超表面技术领域，本申请设计的数字编码超表面单元具有较大的带宽，可以提高数字编码超表面的调控范围，使其能够在更广泛的频率范围内实现精确的电磁波调控。另外，本申请是基于深度强化学习(DRL)中的的DDPG算法，不需要训练标签，具有在线学习和样本生成的特点，存储效率更高，实现了宽带数字编码超表面单元的设计。所设计的1位数字编码超表面单元的相位差为180±20°，在8.96至11.39GHz频带内的相对带宽为23.88％；所设计的2位数字编码超表面单元的相位差为90±20°，在9.51至10.46GHz频带内的相对带宽为9.51％。
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公开(公告)号：CN116953637A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310887599.4
申请日：2023-07-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 基于视觉网络的SAR欺骗干扰效果评估方法，它属于电子对抗领域。本发明解决了采用现有SAR欺骗干扰效果评估方法无法对不同参数类型存在不同程度侦察误差的情况进行评估的问题。本发明方法具体为：步骤一、生成包含SAR参数侦察误差的干扰样本，将生成的干扰样本作为训练集中的输入，将干扰样本对应的参数误差类型和参数误差程度作为训练集中的输出；步骤二、搭建视觉网络模型；步骤三、利用训练集对搭建的视觉网络模型进行训练；步骤四、将待评估的干扰样本输入训练好的视觉网络模型，通过训练好的视觉网络模型输出对待评估干扰样本的参数误差类型和参数误差程度的评估结果。本发明方法可以应用于SAR欺骗干扰效果评估。
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公开(公告)号：CN109444832B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201811250987.7
申请日：2018-10-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/38
Abstract: 本发明属于电子干扰技术领域，具体涉及一种基于多干扰效能值的群智能干扰决策方法；包括飞行器从电磁环境中获取侦测目标信息，利用组网雷达检测概率和定位精度的自适应加权和构建目标函数，通过群智能技术对目标函数寻优，将连续解离散化，同时引入遗传算法交叉思想，最终将生成的干扰策略送至飞行器干扰设备；本发明联合多指标对干扰效果进行评估，将组网雷达的检测概率和定位精度两个评估指标结合作为干扰决策目标函数，有效提高了计算目标函数值的可靠性，进而提升了干扰决策的正确性，同时，本发明结合自适应加权和方法与群智能算法，提高了算法的收敛速度，提高了寻优的适应性，降低了计算复杂度，并且增强了算法的全局搜索能力。
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公开(公告)号：CN112114313B
公开(公告)日：2022-12-13
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112130149B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011012635.5
申请日：2020-09-24
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 本发明提供一种结合正交匹配追踪算法的稀疏发射的ISAR成像方法，独立权利要求1。在发射端对发射信号进行稀疏处理，采样后得到稀疏的信号，然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算法在发射方式上对信号进行处理，然后重构信号应用到ISAR成像领域来。本发明可以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：CN114200421A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111493579.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多频段子带信号融合方法，包括：接收N1组多频段子带回波信号和N1组全频带回波信号，将多频段子带回波信号的距离包络作为训练数据集，将全频带回波信号的距离包络作为训练标签集；将训练数据集和训练标签集组成训练样本送入DNN神经网络进行训练，训练完毕后，保存训练好的DNN神经网络模型；将待融合的多频段子带回波信号的距离包络输入训练好的DNN神经网络模型，得到融合后的全频带回波信号的距离包络。本发明可以输入多子带距离包络，直接得到宽带信号距离包络，提高了距离分辨率。通过训练网络，省去传统算法估计信号繁琐步骤，减少了子带预测过程中产生的误差。经过训练的网络可以批量获得更多测试结果，且精度更高。
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公开(公告)号：CN113093124A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110370353.0
申请日：2021-04-07
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于雷达干扰技术领域，具体涉及一种基于DQN算法的雷达干扰资源实时分配方法。本发明将DQN算法引入到无人机干扰样式资源分配中，克服了现有技术在动态、实时分配上的缺陷，实现了对无人机从任务开始到完成任务期间的干扰样式资源实时分配，可以用于处理雷达有多种工作模式转换的情形。
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公开(公告)号：CN112986922A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110233326.9
申请日：2021-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G01S7/292 , G08B29/26 , H04B17/336
Abstract: 本发明属于电子侦察技术领域，具体涉及一种基于顺序统计滤波和二元检测的被动雷达信号检测方法。本发明通过信道化预处理对大瞬时监测带宽内的低信噪比信号进行一定的降速和信噪比提升后，再结合二元积累检测，在一定低信噪比条件下可以实现快速准确检测。适应了被动雷达领域中侦察系统采样率越来越高的趋势，解决了低信噪比条件下信号检测困难的问题。本发明基于信道内相对稳定的条件下，通过对并行滑动窗口内的参考数据进行顺序统计滤波处理来估计检测门限，且不需要额外的门限补偿，其中并行流水型结构保证了在强噪声下可以快速得出自适应的恒定虚警门限，采用二元积累检测技术可以进一步提高检测和虚警概率，突破了现有检测方法的应用局限。
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公开(公告)号：CN107301432B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201710562232.X
申请日：2017-07-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供的是一种基于时频分析的自适应辐射源调制识别方法。一，对接收的辐射源信号使用时频分布进行时频分析，将辐射源信号从时域信号转换为时间‑频率二维图像；二，使用图像处理技术降低计算复杂度和特征维数，经过归一化、二值化、图像细化图像预处理操作，增强信号特征信息在图像中的比重；三，联合二阶四阶矩估计方法，利用自适应主成分分析算法，对预处理后的图像进行图像形状特征提取；四，使用LIBSVM分类器识别辐射源信号的调制方式。本发明即能有效避免低信噪比信号特征缺失，又能避免高信噪比信号特征冗余的情况，同时不影响调制识别率。
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