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公开(公告)号：CN116520861A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310492834.8
申请日：2023-05-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/06
Abstract: 本发明提出了基于改进Glasius仿生神经网络的静态目标搜索方法与装置，属于Glasius仿生神经网络技术领域，尤其涉及水下自主航行器的路径规划。解决了现有Glasius仿生神经网络，由于神经元刺激信号的时延和衰减的作用，而可能受到局部最优解的影响，导致全局搜索能力较差，目标搜索性能不理想的问题。所述基于改进Glasius仿生神经网络的静态目标搜索方法，采用改进Glasius仿生神经网络，根据所述先验信息、基础先验目标概率图以及初始结合概率图MAP0，进行迭代计算，通过时域滚动优化过程执行静态目标搜索任务。它主要用于水下自主航行器的路径规划。
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公开(公告)号：CN115877374A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211236085.4
申请日：2022-10-10
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种地下目标识别定位与成像方法，利用原始B扫描回波数据，采用均值法去除地表反射波与天线耦合波；采用图像处理方法将回波图像转化为二值图像；依据发射波形脉冲宽度从二值图像上构建列段集合，根据ricker波主瓣宽度对列段集合进行去噪，得到去噪列段集合；从列段集合中聚类含有不同目标对应的双曲线标签的列段簇；采用受限拟合算法对不同目标双曲线列段簇进行双曲线拟合；根据双曲线参数反演出目标位置、半径和地下介电常数，根据不同目标特征向量的相似度进行聚类；根据二值图与地下介电常数，进行后投影成像，去除伪影得到地下管道图像。本发明结合双曲线趋势特征，引入了列段趋势的概念，提高聚类目标双曲线的效率。
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公开(公告)号：CN115439651A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210991443.6
申请日：2022-08-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种基于空间多尺度注意网络的DSA脑血管分割系统及方法；获取原始的DSA图像数据；对每一帧图像标注类别，标注出血管结构和非血管结构，制作DSA脑血管数据集；对图像进行预处理，分为测试集、训练集和验证集；将训练集的数据送入空间多尺度注意力网络模型中进行训练，调整模型训练过程的参数，通过验证集中的AUC值选择出最好的模型；将测试集的图像分成局部图像块，通过筛选出的最好模型，测试测试集数据，并将预测结果重建，验证分割效果；本发明能够明显提高分割精度，改善分割效果。精确的血管分割结果可以辅助医生诊断血管疾病，并且多个角度下的二维血管结构可以实现血管的三维可视化建模，具有一定的实际意义。
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公开(公告)号：CN110062399B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201910287072.1
申请日：2019-04-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于博弈论的认知异构蜂窝网络频谱分配方法，采用精确势博弈对网络进行建模，针对认知节点间干扰情况，将信道中的干扰值作为参与者的效用函数，将所有参与者的效用函数作为势函数，考虑网络部署分布情况，提出基于距离的负指数干扰函数，根据节点间的距离生成干扰矩阵进行频谱分配，本发明不仅可以对网络中的干扰进行有效抑制，还可以良好的提升频谱利用率。
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公开(公告)号：CN113720320A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110886724.0
申请日：2021-08-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种基于高斯过程回归的信息更新频率提升方法，所述方法首先利用通用卷积谱混合成分核函数(GeneralizedConvolutionS pectralMixtureKernel，GCSMK)方法建立原子干涉陀螺仪(AtomInterferenceGyroscope，AIG)惯性测量数据的结构化模型，获得惯性测量信息之间的相互依赖关系；然后建立基于GCSMK的高斯过程回归(GaussianProcessesRegression，GPR)算法框架，利用基于稀疏化思想改进的GPR算法实现惯性传感器信息更新频率的快速提升，从而在不改变惯性传感器自身精度的前提下提升惯性信息的更新频率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112633654A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011481261.1
申请日：2020-12-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进聚类扩展一致性束算法的多无人机任务分配方法，步骤1：利用密度聚类算法对待分配的任务进行聚类处理；步骤2：根据每个簇内任务的数量与类型，为每个簇分配相应数量的无人机；步骤3：初始化变量；步骤4：对每个簇内待分配的任务和无人机使用改进扩展一致性束算法算法，完成无人机本地任务序列构建；步骤5：为了避免任务分配冲突，对同一任务投标的无人机间依照共识规则进行一致性协商；步骤6：循环步骤3至步骤4，直至无人机的任务序列不再发生变化；步骤7：输出最终任务分配效果图、时间表。本发明可以处理较大规模的多异构无人机任务分配问题，可以实现短航程、高通信效率的多异构无人机任务分配。
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公开(公告)号：CN112577496A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011333283.3
申请日：2020-11-25
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种基于自适应选权的多源融合定位方法，方法步骤为：根据传感器初始数据获取初始节点；由初始节点生成初始位置变量节点和初始误差变量节点；惯性导航因子对位置变量节点进行拓展，误差因子则对误差变量节点进行拓展，并且由误差变量节点对惯性导航因子进行纠正；按照不同权重将卫星导航因子和视觉里程计因子的输出结果与位置变量节点中的定位结果进行数据融合。本发明将自适应选权的因子图模型应用于多源融合导航定位，用较为简便的方式实现了对传感器因子自适应选权的过程，能够通过动态调整权重实现卫星定位信息的故障排除和重新接入，并且在一定程度上减小定位误差。
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公开(公告)号：CN111444805A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010195282.0
申请日：2020-03-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进的多尺度小波熵数字信号调制识别方法，在基于统计模式的识别方法框架下利用基于信号多尺度小波熵的特征提取方法得到最终代表信号的特征，然后利用极限学习机分类器进行分类，在信噪比为-15dB时，平均识别率仍能达到90％以上。对于PSK类信号，得到描述其相位信息的相位函数，再次计算相位函数的多尺度小波熵特征，得到的信号特征更为稳定，相对于传统的特征，能够更好的区分PSK类信号；所提取的信号特征抗噪声性能好，即使在较低信噪比的情况下也能达到理想的识别率。
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公开(公告)号：CN111065103A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911263408.7
申请日：2019-12-11
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络领域，具体涉及一种多目标优化的无线传感器网络节点部署方法，包括以下步骤：对种群中的粒子进行初始化，计算群体中粒子的自身最好位置，设置算法的初始参数；对群体中各个粒子的目标函数进行计算；根据帕累托支配原则，将种群中的非支配解存入到外部档案中；创建网格，计算档案集里粒子的密度信息；在档案集里根据粒子的密度信息选取全局最优解，并更新粒子的速度和位置信息；本发明通过在多目标粒子群优化算法中引入虚拟力算子和变异算子对粒子中包含的传感器位置信息进行修正，加快了算法的优化收敛速度，避免算法陷入局部最优解，使算法在多目标优化部署问题中得到了符合要求的帕累托最优解集。
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公开(公告)号：CN110456816A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910602826.8
申请日：2019-07-05
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 一种基于连续终端滑模的四旋翼轨迹跟踪控制方法，属于多旋翼直升机的自主飞行控制技术领域。本发明针对四旋翼变量的耦合问题以及系统控制信号不连续问题，设计了一种基于连续非奇异终端滑模算法的四旋翼轨迹跟踪控制方法。该方法采用内环控制姿态和外环控制位置的控制方式，通过对CNTSMA的滑模切换面进行补偿和滑模参数自适应处理操作，有效解决了四旋翼系统飞行控制中的非线性、欠驱动和强耦合问题，并改善系统响应所产生的抖振现象，从而提高四旋翼无人机的轨迹跟踪控制精度和收敛速度。
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